PRODUCT INTELLIGENCEIDENTITY.
STARTS HERE
01 / FROM FIELD TO INTELLIGENCE
从现场出发,
把连接做实。
一枚标识的背后,是标签、产线、包装与设备;
在其上建立可查询的商品身份,再让事实服务不同角色。

物理世界
标签、RFID、商品、包装、设备与现场流程。
数字身份世界
Identity、Trace、Trust 以及可查询的事实关系。
智能世界
企业经营 AI、商品营销与服务 AI,以及面向不同角色的智能服务。
让商品获得身份,需要把这五步接起来。
查看完整产品架构- 01
建立身份
记录产品、SKU、批次和生产现场的基础信息。
输入产品 / SKU / 批次形成商品身份档案 - 02
现场采集
连接标识、产线、采集设备和赋码结果,留下生产身份起点。
输入标识 / 产线 / 采集形成生产身份起点 - 03
建立关系
把单品、中包、大箱和托盘连接起来,保留关系变化。
输入单品 / 箱 / 托盘形成包装关系图谱 - 04
记录事件
将入库、出库、调拨、签收和验证整理为可查询事件。
输入流转 / 验证 / 召回形成轨迹与风险线索 - 05
连接服务
按权限连接商品营销与服务、企业复核、接口和数据智能。
输入资料 / 规则 / 权限形成验证与服务入口按角色与权限继续连接
02 / OUR PLATFORMS
连接商品,
也连接资产。
以数字身份为共同起点,
面向商品全生命周期与企业实物资产两类业务。
PRODUCT INTELLIGENCE
ASSET INTELLIGENCE03 / ONE IDENTITY, THE WHOLE JOURNEY
一件商品的旅程,
在这里连成一条线。
不是把数据堆在一起,
而是让每个业务节点,都找到彼此的关系。
SEEJAI / 场景视觉商品身份工作台切换身份、轨迹、可信与服务
正在展开商品身份档案…
TRUST / 回到可复核的事实
可信,
要看得见依据。
将数字身份、流转事件与可选的实物视觉特征放在一起,让企业知道异常来自哪里,也知道下一步应该核实什么。
重复扫码、异地流转或单项视觉偏差,不单独等同于假货。视觉采集与核验范围按商品材质和现场条件评估。
了解商品可信与视觉防伪04 / INTELLIGENCE WITH CONTEXT
懂商品,
也懂业务。
让 AI 扎根于商品资料和业务事实,
用合适的信息,回答合适的人。
对企业,看清业务依据
在授权范围内查询和解释业务数据,关联流转记录、来源与待复核节点。
对消费者,做好商品服务
友善介绍具体商品,在需要进一步核实时,提供适用的官方联系方式和咨询引导。
让交流更自然。

我想先了解这件商品。
你好呀,可以从商品介绍、使用说明和商品旅程开始。你也可以告诉我,最想了解哪一方面。
BACK OFFICE / 企业经营 AI
问得具体,
答得有据。
从一个批次、一条渠道线索或一份商品资料开始,把记录、来源和待复核节点连成清晰的分析路径。
企业经营与消费者服务,使用各自的授权数据范围。这个批次有哪些流转记录,哪些节点需要复核?
沿着事件,找到待复核节点。
已关联生产、包装、入库与发运记录。收货回执待补充,可沿事件来源进一步核实,不能把缺少回执直接当作业务已经完成。
查看回答依据 · 4 条事件
- 赋码记录 E-01 / 09:00
单品身份建立,关联生产批次。
- 包装记录 E-02 / 09:20
单品 → 箱 → 托盘,包装关系留档。
- 入库记录 E-03 / 10:10
成品仓库接收,形成入库事件。
- 出库记录 E-04 / 14:30
已记录发货;收货回执待补充。