关于我们
一个从集团级 AI 落地里长出来的团队
Synovate AI Pte Ltd 在新加坡注册（UEN 202608702E），在中国长沙设有研发与交付团队。我们承接的是企业与机构把 AI 变成日常系统的那一整段工程。
曾任中伟新材料股份有限公司集团 AI 专家兼 AI 创新部总监，推动集团级 AI 战略与组织建设，构建全球化 AI 生态；内部化关键 AI 能力，搭建公司首个数据治理框架、计算集群与模型生命周期管理体系，并推动多个关键项目在工业场景落地。
愿景：致力于打造以患者为中心的全流程智能医疗系统，并把同一套「AI 原生系统」的工程方法带到制造、教育与公共服务场景。
十余年流程工业经验，主导过多条产线控制系统与数据采集体系的建设与投运。他承担现场层与基本控制层：控制方案设计、仪表与执行机构选型、控制系统组态与回路调试，以及把现场数据可靠、完整地取上来——第三层的模型再好，喂进去的数据不对也没用。
这不是临时组的搭档。我们两人此前共事两年，共同交付过一套大型火法冶炼产线的 AI 智能专家系统：他负责自控与数据采集，创始人刘茜文负责专家系统搭建、智能体编排与工艺建模。上层与下层各有一个对等的负责人，接口在两个人之间，不在两家公司之间。
集团任内的四个落地项目
电镜识别
通过图像识别模型量化微观结构图像的晶粒尺寸、密实度、孔隙率与微粉等指标，自动生成粒径分布统计并支持人工修正；所有产品系列模型准确率 > 80%，球形度平均准确率 91.27%。
虚拟实验室
工艺数据建模，实现原料 → 前驱体性能指标的全面预测与影响因子分析（BET/PSD/TD/粒度预测、线性相关性与工艺参数影响效应分析），降低试制成本。
Innoscope 洞察全息台
构建 LLM + RAG + Agent 赋能的智能中枢：智搜引擎、行业雷达、客户之声、内情追踪台，实现「数据采集—智能分析—决策支持」闭环。
火法冶炼 AI 智能专家系统
为一条大型火法冶炼产线搭建 AI 智能专家系统，覆盖工艺建模、智能体编排与现场数据闭环，是任内规模最大的一个 AI 项目，历时两年。
我们怎么组织交付
总包：客户不做集成方
自控、软件、AI 三类供应商语言不同、界面容易扯皮。由一方总包，接口问题在我们内部解决；交付出现问题，客户只需要找一个对接方。
项目期组织专业能力，投产后不留冗余编制
这类岗位的价值在工程建设期集中释放，装置或系统稳定之后需求会大幅下降，长期养人并不经济。
同一预算下更多的工程产出
新加坡主体负责方案、合规与客户界面，中国团队负责研发与交付——同样的预算，通常能换来三到四倍的工程产出。
先拿证据，再扩范围
一期先上能产生证据的最小闭环；扩不扩大，由客户在看过真实数据之后自己决定。