三大研究方向
从数据采集到智能建模，全方位覆盖陶瓷卫浴产业链研究
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产业数据图谱
构建佛山陶瓷卫浴产业全景数据图谱，覆盖企业、产品、产区、供应链四大核心维度，为AI Agent提供结构化的产业认知。
- 8万+实名供应商图谱
- 120+产业集群分布
- 63+企业信息维度
- 供应链上下游关联分析
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实验室检测网络
整合佛山及周边权威检测实验室资源，建立标准化的陶瓷卫浴产品检测数据网络，让每一批产品都有据可查。
- 6,300+检测规格覆盖
- GB/T 4100 / ISO 10545 / ASTM
- 耐候 / 盐雾 / 抗弯强度测试
- 冻融循环 / 热稳定性检测
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AI 供应链模型
基于三十年产业数据积累，训练面向陶瓷卫浴供应链的AI模型，实现智能选品、智能匹配与供应链优化决策。
- 智能供应商匹配引擎
- 出口趋势预测模型
- 产能与交付评估
- MCP协议原生AI集成
研究产出
三十年深耕，持续输出高价值的产业研究成果
120+
产业集群报告
覆盖石湾、南庄、狮山、乐从等核心产区
30+
年积累
深耕佛山陶瓷卫浴产业数据
500+
出口分析
覆盖全球主要出口目的国分析
8万+
供应商数据
实名认证工厂数据库
研究方法
科学、严谨、持续迭代的产业数据研究方法论
实地调研
研究团队深入佛山各产区，实地走访工厂、实验室与贸易市场，获取第一手产业数据，确保数据真实可靠。
数据交叉验证
多源数据交叉比对——工商信息、实验室报告、出口报关、行业年鉴等多维度相互印证，消除数据偏差。
AI 增强标注
利用大语言模型与NLP技术对非结构化数据进行智能提取与结构化标注，提升数据覆盖率和时效性。
持续更新机制
建立自动化数据采集与更新Pipeline，确保产业动态、企业变更、检测标准更新及时反映在数据中。
数据验证流程
四步标准化流程，确保每一份数据的准确性与可信度
步骤一
数据采集
从工商信息、实验室报告、出口数据、实地走访等多渠道采集原始数据，保证数据广度和多样性。
步骤二
清洗与标准化
去除重复与异常数据，统一字段命名与格式规范，建立结构化的产业数据库。
步骤三
交叉验证
多源数据交叉比对，人工抽检与自动化校验结合，消除不一致与偏差。
步骤四
持续监控
建立周期性更新与监控机制，追踪数据时效性与准确性变化，持续迭代优化。