AI 应用研发
面向内容、客服、知识管理与行业流程,设计并开发生成式 AI、自然语言处理、计算机视觉及智能自动化应用。
围绕明确的业务目标选择合适的 AI 与工程方案。既能快速搭建可验证的原型,也能承接复杂平台的持续研发。
面向内容、客服、知识管理与行业流程,设计并开发生成式 AI、自然语言处理、计算机视觉及智能自动化应用。
面向中小企业及成长型团队,开发企业网站、点餐与预约系统、物流管理、客户门户、内部管理后台及各类定制 SaaS 产品。从界面、前后端、数据库到部署维护,提供完整全栈交付。
支持研究方法落地、多人协作、结构化评分与数据流程建设,兼顾研究严谨性、易用性和可追溯性。
将材料图片与服装设计稿转化为高保真 2D 材质效果图,并生成真人模特多角度试衣图;同时提供 AI 工作流、平台集成与研发验证。
连接企业知识、业务规则与客户触点,构建可嵌入网站或业务系统的数字管家、问答助手与流程型智能体。
从研发过程视角协助团队梳理技术不确定性、实验路径、迭代证据与开发记录,为专业 SR&ED 顾问或会计团队准备更清晰的技术材料。
项目覆盖内容平台、科研协作、服装数字化与企业智能服务,体现从产品定义到完整技术实现的交付能力。
面向漫画内容的在线平台,覆盖内容分类、连载更新与阅读体验;项目结合 AI 翻译方向,探索跨语言内容生产与分发。
为研究评估流程研发的多人协作平台,支持结构化打分与团队协同。项目状态及合作机构名称待授权确认后补充。
为车行场景设计的 AI Bot 概念与系统实现,用于承接客户问答与服务流程。客户名称、上线范围和量化成效待授权补充。
一期研发验证与 MVP 建设项目:以“材料图片 + 设计稿”生成不低于 1024×1024 的单材料服装效果图,再将服装图应用于固定真人模特模板,生成前、后、左、右多角度试衣图。同步集成上传、任务状态、预览下载、素材库、用户管理、批量生成与基础统计,并沉淀实验记录及 SR&ED 技术材料。






Dr. Yang Zhang 是 ANGS 的创始人,常驻加拿大大多伦多地区,拥有 Queen’s University 计算机科学博士背景,以及应用数学硕士训练。从事 AI、机器学习、计算机视觉、数据科学、科研软件开发与高性能计算相关工作超过 13 年。
他拥有跨学科端到端 AI 系统建设经验,覆盖算法设计、模型开发、数据处理、云端部署、系统集成和完整的 Web / SaaS 产品研发。其工作强调把真实业务问题转化为可验证的技术路径,再落实为可运行、可测试、可持续迭代的数字产品。
我们倾向于从小而明确的验证开始,让每一阶段都有可见成果、可复盘依据和下一步决策。
澄清业务目标、用户、数据条件、约束与成功标准。
评估技术路径、范围、风险,并快速验证关键假设。
分阶段交付可用版本,以真实反馈持续优化。
完成上线、文档与交接,并按需提供后续迭代。
客户与合作伙伴对 ANGS 服务体验的反馈——清晰路径、可追踪过程,以及把 AI 想法做成可验证业务方案的能力。
“ANGS 不只是完成开发任务,更能把复杂业务需求拆解成清晰、可验证的技术路径,让团队在每个阶段都知道成果、风险和下一步。”
建议用于:企业软件 / AI 平台客户
“团队对科研流程、结构化数据和技术文档的理解很深入,既关注系统是否可用,也重视过程是否可追踪、可复盘。”
建议用于:科研或公共机构项目
“从原型验证到平台集成,ANGS 能够快速回应问题并持续迭代,让 AI 概念真正进入可演示、可测试的业务场景。”
建议用于:AI 应用研发客户
无论你正在评估 AI 机会、规划一套定制平台,还是需要为现有研发项目补充技术与交付能力,都欢迎与 ANGS 交流。