经验绑定
门店业绩与有经验的管理人员深度绑定,一旦人员流失,经营经验随之流失,直接影响门店销售。
通过商业世界模型,实体商业得以低成本模拟、
量化分析各类经营方案,从而输出更佳决策。
传统实体商业做经营,决策高度依靠人的经验。不管是业态规划、门店布局,还是调整陈列、排班、订货,都只能在真实门店试错。一旦判断出错,就会出现缺货、库存积压、人力冗余,经营成本随之上升,营收很难稳定增长。
门店业绩与有经验的管理人员深度绑定,一旦人员流失,经营经验随之流失,直接影响门店销售。
门店运营依赖责任心强的人员持续盯场、落实执行;但人力精力有限,难以做到全天候精细化管理。
经营调整仅能在门店实地测试,一旦决策出现偏差,会直接造成财务、时间、人力损耗。
突破人与碎片化数据的局限。通过无限的人,无限的视角,无限的观察,从而产生无限的数据和全面的分析,持续产出更优决策。
通过4DGS 完整重建「人-货-场」时空全貌,读懂客流、商品空间、用户完整行为轨迹
在数字沙盘中复现经营过程,低成本验证选址、陈列、促销与运营策略。
Agent 实时分析变化、追溯因果并预测结果,把洞察转化为可执行行动。
决策Decision
分析预测Multi Agent
规则Policy
重建4DGS
在数字沙盘里模拟经营,不用线下试错,提前看清客流、货品销售、营销活动等决策执行的真实效果,让经营从事后补救变成提前预测。
借助 4DGS 四维时空重建,从复杂门店场景中提炼商业规律,把人货场转为可计算的数字信号,剔除干扰,抓住经营关键信息。
为每个经营者做出更佳决策
真实门店被重建,空间、时间、人流、货架、商品变成可计算数据,捕获商业全域信息。
搭建策略框架与仿真规则,定义评估标准和约束边界,保障仿真结果贴合真实经营逻辑。
多智能体实时解析人货场,推演经营策略;分析结果回流 Policy 层校验,生成最优决策。
源源不断输出决策与执行方案,把推演落地为行动,兑现营收、库存、坪效等商业增长成果。
随着商业体经营数据持续沉淀,模型不断迭代优化,积累跨业态的商业经验,越用越懂你的生意。

基于 4DGS,完成人、货、场毫米级时空动态重建,还原门店真实动态现场。

具备自进化能力,作为承载商业认知、推演经营决策的基础底座。

蒸馏10000人·年零售实战专家经验,自主研判,输出经营决策。

支持十万级边缘终端协同计算,实现边缘智能与云端大脑联动。

自研感知采集硬件与嵌入式系统,保障现场数据采集稳定可靠。

自研整套核心算法,软硬件深度一体化,实现高性能与灵活定制
SandStar是英伟达 NVIDIA Cloud Partner。同时为 Cosmos 世界模型、NemoClaw Agentic-AI 全球首批共建伙伴。获邀登上 NVIDIA GTC 2026 全球技术大会发表专题演讲,零售智能体实践入选 NemoClaw 全球最佳实践案例。获得顶尖 AI 巨头在算力、前沿技术方向的双重战略背书,为商业世界模型迭代与全球规模化落地提供底层支撑。
2017年起与清华大学保持长期深度技术产学研协同,是清华大学产学研合作企业。创始人吴一黎为清华大学软件学院第一批毕业生,核心研发团队由清华计算机系校友组成,依托清华顶尖的科研力量,持续迭代AI技术。
落地30个国家和地区,全球化的人才团队



















严格遵守《通用数据保护条例》和当地数据隐私政策。
采用基于ISO27001标准建立的综合信息安全项目,保证客户数据的保密性、安全性。
不涉及个人生物信息采集和识别。所有部署均在本地,保证客户隐私和数据安全。
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