一个面向规模而生的地理空间 AI 平台。已构建完成、即刻可用——覆盖全球。
11 条产品化垂直业务线，构建于同一条高性能流水线之上。NL 查询、智能体编排。端到端打通——从原始 GPS 到交互式地图。
用文字描述需求。界面自动生成。
两扇生成式入口，构建于同一套带护栏的语义层之上：Cartographer 组装地图，Curator 组装仪表盘。您描述想要的视图——一个经过校验的 UI 在数秒内自动组装完成，绝非手工拼接。
一条自然语言提示词 → 一张集成式多图层地图——六边形分级统计图、流向弧线与热点在同一视口内组装而成。
在模拟的大阪路网上录制的演示。
所示全部数据均由交通 Microsimulation 生成——是合成数据，而非真实世界观测。
如果以下情况听起来很熟悉：
- 您的流水线在 TB 级数据下不堪重负，或需要整夜才能刷新一次。
- 您的团队仅仅为了查询地理空间数据的基本问题就不得不编写 SQL。
- AI 助手面对您的地理数据时凭空臆造，而不是真正去查询它。
用日常语言提问。地图给出答案。
无需 SQL，没有束缚人的筛选器界面。像平时说话那样输入一个问题——系统读取您的数据仓库模式，并在地图上返回答案。
“显示加油站 3 km 范围内速度低于 50 km/h 的路段”——输入的是普通自然语言，输出的是地图上匹配的东京路段以及系统生成的 SQL。
东京和大阪两组数据集均由交通 Microsimulation 生成——每座城市约一百万次模拟车辆出行，两座城市合计约两百万次。
查看能力 →我的工作方式
四个套餐，范围固定，按项目报价。
Foundation
按项目报价在您已采集的数据之上，构建可投入生产的导入 + 校准流水线。
一家房产中介机构，其房源信息流由十几家合作方提供，且以十几种互不兼容的模式抵达——通过模式归一化的导入，并在某个真实日的交通数据上完成校准，最终可作为统一数据源查询。
- 模式 + 列式存储布局
- 带背压 + 重试的流式或批量导入
- 在样本数据集上的校准冲刺
- 可观测性：分阶段计时 + 正确性校验
Visualization & Query
按项目报价让 TB 级数据可浏览：瓦片服务器 + 面向您数据仓库的 NL 查询。
一个房源平台，客户被迫与束缚人的筛选器界面（价格 + 车站 + 面积 + 通勤）搏斗，才能表达诸如“适合家庭、靠近绿线、距涩谷 30 分钟、¥200K 以内”这类模糊偏好。面向房源数据的 NL 查询直接接受按原样书写的问题。
- 构建于您列式存储之上的高性能矢量瓦片服务器
- 基于现代浏览器的地理空间可视化
- 面向您数据仓库的自然语言查询层
- 延迟预算 + 缓存策略
Agentic Layer
按项目报价面向特定领域的智能体，以及它们运行所依托的编排基座。
一套能源选址工作流，由智能体自动调查每一块候选地块——“是否可并网、变电站是否已满载、2 km 范围内的 EV 充电需求如何”——并附上对源数据的引用，替代每个站点逐一耗费的分析师工时。
- 暴露您领域能力的工具服务器
- 智能体编排（结构化工具 I/O、重试、追踪）
- 针对智能体行为的评估框架
- 成本 + 延迟遥测
Microsimulation
按项目报价车辆级交通仿真，用于情景分析、合成数据生成与假设推演规划。
一家房地产开发商在投入资金动工之前，建模“新建这座购物中心会对周边交通产生什么影响”，并对多个备选选址方案进行并排指标对比。
- 针对您所在地理区域构建路网（基于 OSM）
- 依据您的交通量计数、OD 数据或样本探针进行需求校准
- 基线仿真 + N 个备选情景
- 供下游分析使用的合成轨迹输出
项目不符合上述任一形态？也可提供定制化合作——欢迎联系我们一起界定您的项目范围。
精选实证
TB 级 GPS 数据在单台普通商用服务器上完成地图匹配。一个 10M+ 条记录的试点批次在个位数分钟内完成——在相同硬件上显著快于常见的替代方案。
方法论 →应用领域
政府数据项目 · 通过高校开展的汽车研发 · 公共部门研究
关于
面向政府、汽车厂商及科研领域应用的高性能地理空间 AI 平台——服务于日本本土及国际客户。11 条产品化垂直业务线运行于同一条流水线之上——从 AADT 流量估算到桥梁巡检。这是一位常驻日本、专注于 TB 级地理空间系统与智能体 AI 的工程师的技术品牌。
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