Wol осуществляет строительство лабораторий контроля качества и исследований в области искусственного интеллекта, проектирование, оформление и ремонт стерильных комнат

一、核心规划原则

1. 校验导向：以 “可复现、可追溯、精准量化” 为核心，满足数据质量、模型性能、算法合规的全维度质检需求。
2. 算力适配：兼顾常规质检与高压测试（如大模型并发、边缘设备联动），算力弹性扩容。
3. 安全合规：强化数据脱敏、隐私保护与操作追溯，符合《数据安全法》《个人信息保护法》及算法合规相关要求。
4. 环境可控：精准控制温湿度、电磁干扰、网络稳定性，避免环境因素影响质检结果。
5. 灵活迭代：模块化布局适配不同 AI 场景（CV、NLP、边缘计算）的质检需求，支持设备升级与流程优化。

二、规模适配要点

1. 初创型（5-10 人）：聚焦核心功能，简化合规核查区（可外接第三方合规检测工具），硬件适配区按需缩减，优先保障数据质检与模型性能测试。
2. 企业级（20 人以上）：完善全功能分区，增设独立合规实验室、大型硬件测试区与校准实验室，配备异地备份的质检算力节点，支持多场景、大规模质检需求。

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