行业问题
更新时间：2025-11-12
概述
在智能交通、智慧港口、新能源、工业制造、金融风控与高性能计算等关键领域，算法优化正成为突破复杂决策与系统瓶颈的核心动力。城市交通信号控制需在动态路网中实现多路口协同配时，港口调度面对高成本岸桥的资源分配挑战，风电升压站的三维桥架布线面临结构密集与空间受限的精确布设难题，能源行业则需在高噪声、强周期性数据下精准预测未来用能需求。与此同时，金融风控模型依赖特征的深度挖掘与构建，GPU Kernel 优化更涉及访存、线程与指令等系统层级的耦合调度问题。以上场景均具备多约束、高维度、强耦合的NP-hard特征，传统手工调优或静态建模手段难以应对。伐谋通过自动演化搜索、数据驱动建模与生成-评估闭环优化，为各行业提供了从任务建模、算子生成、结果解释到部署执行的智能优化全流程解决方案，推动工程实践从“经验试错”走向“智能演化”，实现算法价值的快速落地与持续提升。
协同优化多路口信号配时，实现区域交通高效通行，减少拥堵与延误，提升城市运行效率
综合优化泊位与岸桥调度，在多重约束下平衡作业效率与设备利用率，助力港口实现精益高效运营
优化复杂电缆桥架布置，在有限空间内实现安全高效的线路规划与成本最优
精准预测能源需求趋势，实现科学供能与资源调度，助力能源体系高效运行
智能分析多维金融数据，精准识别与预测风险，助力机构实现安全稳健运营与高效授信决策
优化GPU内核调度与访存策略，提升算力利用率与执行效率，实现高吞吐低延迟