上海星环科技：年轻团队引领人工智能技术革新与行业标准制定

在全球人工智能（AI）技术迅猛发展的背景下，上海星环科技的年轻团队以其创新与拼搏精神，成为了行业智能化升级的重要驱动力。团队成员平均年龄少于35岁，85%的工程师是90后，他们用自主研发的技术构建了行业发展的“基石”，在多个领域取得了令人瞩目的成就。

自成立之初，星环科技便着眼于实际应用，致力于将AI技术落地。技术副总裁杨一帆表示：“真正的技术突破，往往不是停留在理论层面。”作为中国科技大学的博士毕业生，杨一帆曾在国际知名企业工作多年，并于2018年选择回国，为星环科技贡献自己的力量。他认为，研究不仅应侧重于发表论文，更要注重解决实际问题。

在杨一帆的带领下，Sophon研发团队自去年以来致力于建立企业级人工智能全生命周期管理，围绕金融、制造等多个领域，推进智能化转型。其中，他们开发的Sophon Base数据科学通过自动化特征工程和模型训练技术，将风控模型的开发周期从数月缩短至数天。而在工业场景下，团队则构建了基于AIoT架构的实时湖仓一体，实现了对生产数据的秒速分析，设备故障预测的准确率提升至98%。这些出色的成果得益于团队进行的多次算法迭代与对行业痛点的深入理解。

在团队不断探索的过程中，他们发现许多技术解决方案并未得到充分应用。研发经理范豪均强调：“我们的目标不是展示技术的炫酷，而是开发解决实际问题的有效工具。”带领70人团队完成了Sophon LLMOps大模型运营的突破，该的功能覆盖了从语料管理到模型部署的整个自动化流程，让企业能够不再依赖专家，按需定制适合自己的AI解决方案。

此次智能化转型还得益于团队面向用户需求的“透明化”创新。在星环科技的研发中心，年轻的算法工程师们围绕“知识图谱与大模型融合”讨论，着力于构建能自动解析企业文档的智能体应用，该系统可帮助业务人员获取实时决策支持。杨一帆指出，虽然大模型通常被视为“黑箱”，但他们的创新让用户能够清晰地追踪推理的过程。在某银行的应用案例中，系统帮助客户经理实时识别信贷审批中的风险点，效率提高了3倍。

团队还开发了自主的语料清洗引擎，能够有效剔除80%的低质量数据，为训练留存高质量信息。在实施某制造企业的质量检测项目时，经过这项优化，模型的准确率从75%提升至95%，直接为企业减少了超过千万元的年损失。

在标准制定方面，星环科技也有所建树，已参与多项国家级标准的编写工作。在《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》中，他们提出了“多模型统一处理架构”，这一理念成为了行业的标杆。金融领域的《银行业大模型评估方法》首次将模型可解释性纳入考核标准，为行业提供了评价新指引。这些成果不仅弥补了国内标准的空白，更使中国的AI解决方案逐步走向国际市场。

针对年轻团队的快速成长，杨一帆分享了一些培养机制：每周的“顶刊论文精读”确保团队具备坚实的理论基础，每月的“客户沙盘推演”则锻炼了导师的实战能力。他们鼓励年轻人勇于创新，敢于尝试，让理论与实践相结合。例如，95后工程师提出的“大规模语料去重算法”，后成为了Sophon LLMOps的核心功能。

销量上，Sophon产品家族已经为超过百家用户提供服务，覆盖金融、电力、交通等20多个领域。团队自主研发的Sophon Discover还成功通过了TPCx-AI 3T规模基准测试的官方审计，具备优质的市场竞争力。

在这个年轻团队的背后，不仅是理论成果的不断涌现，更是他们对于“硬科技”的坚守与探索。他们用年轻的热情与坚定的信念，朝着人工智能技术创新的目标不断前行。上海星环科技的故事，正是时代赋予年轻人的机遇与挑战的生动写照。