多模态数据彼此失联
文档、表格、影像、声音与生理信号缺少统一对象、时间轴、字段语义和质量状态。
AI-native research infrastructure
把科研问题，
变成可验证的执行链
从多模态数据治理到科研 Agent 协作，从确定性计算到专家复核，鹏小传科技帮助课题组把分散的数据、方法与经验，沉淀为可执行、可追溯、可复用的科研能力。
- 课题级数据隔离
- 证据与版本可追溯
- 本地 / 私有云部署
知识已接地
来源 · 版本 · 审核状态
Research Agent / Run 024
可复核
执行可回放
参数 · 代码 · 产物 · 审阅
为专业研究团队构建
多模态数据底座
科研 Agent 编排
审核知识库
权限与审计
Research friction
数据并不少，
真正缺的是
一条可信路径
当设备、人员和研究周期不断变化，数据会被采集下来，却未必能形成可复现的方法与可交付的证据。
我们从“研究问题”反向组织数据、工具与复核点。
难以对齐
分析流程无法回放
参数、脚本、阈值、人工修订散落在个人电脑与聊天记录中，换人后难以复现。
通用大模型缺乏边界
能快速生成表达，不代表能提供经过确定性计算、引用接地和专家检查的研究结论。
成果没有沉淀为机构能力
课题结束后留下文件，却没有留下可复用的 SOP、Skill、知识版本和治理机制。
Technology capabilities
把 AI 放进严谨的科研工程体系
模型只是能力的一部分。真正影响任务完成质量的，是数据契约、确定性工具、Agent 循环、知识治理与专业复核共同形成的系统。
多模态数据工程
围绕同一研究对象组织采集协议、元数据、时间轴、质量门与数据血缘，让每一路输入都知道“从哪里来、是否可用、如何被处理”。
表格 / 文档图像 / 视频语音 / 声学眼动 / 姿态环境传感生理信号
科研 Agent Harness
将研究任务拆为可检查、可重做的执行链，专业 Agent 各司其职，Checker 与 Reviewer 在关键节点把关。
Planner 任务规划Workers 工具执行Checker 程序校验Reviewer 专业复核
受控知识与 RAG
论文、指南、SOP 与专家经验经过来源、版本、审核和权限治理后再被 Agent 调用；没有证据时，系统明确表达不确定性。
句级引用版本审核课题共享下线机制
可信计算与安全治理
LLM 负责理解意图、编排任务与解释结果；统计数值、阈值与质量门交由版本化的确定性算子。权限、审批、审计与回滚贯穿执行过程。
RBAC / RLS确定性算子最小权限全程审计数据假名化私有化部署
Agent core
一次任务，六个可检查节点
点击节点查看它在科研执行链中的职责。每一步都有输入、输出和验收状态，不把重要判断藏进不可见的对话。
Active node / 01
把模糊需求转成研究任务契约
识别研究对象、数据范围、预期产物和不能越过的专业边界，为后续 Agent 与 Skill 建立同一份任务上下文。
输入研究问题、课题上下文与可用数据
检查范围、权限、数据充分性与缺失项
产物任务契约、成功标准与风险提示
循环工程：每个节点都可进入 Verify → Accept / Redo，不让错误沿链路静默放大。Context · Memory · Permission · Audit
Multimodal pipeline
让不同模态围绕同一研究对象协同
接入不等于堆模型。每一路数据都绑定协议、版本、质量门、输出字段和证据边界，再按课题需要组合专业算法。
跨模态时间对齐
原始信号仅作界面示意 · 数值不代表真实被试
AUDIO / BEHAVIOR TIMELINE
Solutions
从课题工作台到垂直场景应用
以同一套数据、Agent、知识与治理内核，为不同组织角色交付不同界面和工作流。
AI 原生科研工作台
围绕课题、被试、会话和研究产物组织数据与 Agent，让研究人员在同一上下文完成检索、分析、复核和报告。
- 课题上下文
- 被试证据链
- Agent 协作
- 产物追溯
实验室数据与知识治理
贯通项目、样品、设备、方法和结果，将电子记录、SOP、风险事件与知识资产纳入版本和权限体系。
- 数据血缘
- 知识版本
- SOP 执行
- 审计追踪
多模态辅助分析
将视频、语音、行为和量表转为可回放的证据片段与结构化特征，为专业评估和研究假设提供支持。
- 视频行为
- 声音特征
- 证据片段
- 专业复核
场景化智能应用共创
把同一份分析转化为面向研究者、管理者、教练或服务对象的差异化表达，连接反馈并持续迭代。
- 个体画像
- 角色化表达
- 行动方案
- 反馈闭环
Scenario cases
技术能力，在真实工作流中被检验
以下为匿名化场景示例，展示平台如何适配不同研究与专业服务流程；不代表统一效果承诺。
科研系统CASE 01
某科研机构
原始数据、实验记录与知识资产分散，跨角色协作依赖人工交接。
- 统一项目、样品、设备与结果对象
- 建立课题级权限、版本与数据血缘
- 部署检索、检查、报告类科研 Agent
- 在关键节点保留审核与审计状态
交付方向AI 原生科研工作台 × 实验室治理中台
多模态观察CASE 02
某教育科技公司
自然场景中的视频、语音与互动行为需要被结构化，并形成专业人员可复核的行动建议。
- 同步采集视频、声音与行为信号
- 生成可回放证据片段和维度描述
- 由专业人员审核边界与适用性
- 输出个性化任务与内容方案
交付方向捕获 → 解释 → 行动的场景闭环
视频智能CASE 03
某运动训练公司
比赛视频难以规模化复盘，关键动作、节奏与对抗策略依赖教练手工总结。
- 提取比赛关键帧、姿态与节奏
- 用确定性指标组织技术对比
- Agent 汇总证据与双方差异
- 形成训练重点与赛前方案草案
交付方向视频证据 × 专业复盘 × 个体化方案
案例内容已脱敏；具体分析与行动建议由对应领域专业人员审阅。
Security by design
科研数据安全，
从架构起点开始
平台按项目需要支持本地、私有云或境内云部署。数据可见性由当前课题、角色与操作权限共同决定，并保留必要的审批与审计记录。
假名化与最小必要
研究数据与直接身份信息分离，围绕课题目的控制字段与访问范围。
课题级隔离
租户、课题组、项目与角色共同限定数据、知识、Agent 和 Skill 的可见范围。
版本与审计留痕
记录来源、参数、模型或工具版本、人工修改及审核状态，支持过程复查。
部署方式可配置
按数据边界、算力与运维要求选择本地、私有云或境内云方案。
Delivery path
从一个研究问题开始，小步验证
先用真实样例校准研究目标和数据边界，再逐步沉淀平台、Skill、知识模板与方法资产。
问题与数据诊断
梳理研究问题、样例数据、角色、现有流程与验收口径。
01最小闭环验证
选取高价值链路，打通采集、处理、校验、复核和产物。
02平台化与扩展
扩展模态、Agent、知识库、权限与多课题协作能力。
03方法资产沉淀
形成可复用 SOP、Skill、模板、文档与持续运营机制。
04About us
懂产品落地，
也懂 AI 工程交付
鹏小传科技（北京）有限公司聚焦多模态 AI 与科研智能体场景。团队覆盖产品与场景运营、AI 平台架构和工程交付，以联合共创方式把复杂研究需求转化为可运行系统。
让每一次合作，不只交付一个系统，也沉淀一套组织可以继续使用的方法能力。
产品与场景设计
从科研角色、工作流和决策场景出发，定义可用而非只可演示的产品。
AI 平台与 Agent 架构
构建模型、工具、Skill、知识与权限协同的科研智能体系统。
工程与持续交付
覆盖数据接入、平台开发、部署验收、审计运维和能力迭代。
带一个真实研究问题来，
我们一起把路径跑通
告诉我们你的研究对象、数据模态和当前卡点，我们将从最小可验证闭环开始评估合作方案。