谷斗科技布局生态，赋能制造业“全局优化，决策未来”之力
传统决策软件通常分为定制化和产品化两种。定制化软件虽能满足特定需求“指哪打哪”，但成本高、周期长且稳定性差；
产品化软件更多考虑通用性和适用场景的抽象，而用户个体的业务情况千差万别，对于无法覆盖的个性化需求，企业需要借助二次开发来实现，相比定制化软件，这种方式成本更低，功能成熟度更高。
然而，当前决策类软件市场存在明显的“伪产品化”现象：厂商宣称的标准化产品在实际落地时，仍需针对客户个性化需求进行大量侵入式改造。这种模式会导致两个典型问题：
模型复用率低下：主流APS系统跨企业复用模块仅占代码库的32%-41%（麦肯锡研究报告）
隐性成本剧增：企业实际支付的成本中，二次开发成本占标准化软件项目总投入的39%-57%（IEEE智能制造委员会研究）
真正产品化的决策软件并非是功能模块的简单堆砌，而是通过技术与业务的解耦，以覆盖更多通用场景，从而达到真正的产品化，这需要长期的积累和设计上的创新。
谷斗产品的辩证设计思路——产品化与定制化的路径探索
瞬息万变的市场让需求充满多样性和变化性，纯产品化或纯定制化模式都难以满足这些需求。谷斗辩证地采取"平台+模型"架构，与传统软件"牵一发而动全身"的修改模式形成鲜明对比：某汽车零部件企业使用传统APS系统时，新增混线生产需求要重构算法接口和数据库结构，耗时4个月；而同等复杂度的需求在谷斗平台通过调整生产排程模型参数实现，系统上线周期压缩超 50%，产品稳定性方面得到充分的保证。
什么是"平台+模型"？
软件技术与业务解耦的工程化平台
平台封装了系统运行、模型开发中的通用技术能力（如 Do 语言、响应式计算引擎、算法库），用户可基于统一底座开发部署业务模型。相较于传统软件每个项目重建技术栈的困境（某物流企业同时维护3套独立系统导致年运维成本超千万），谷斗平台已通过数百个项目的持续打磨，形成可支撑模型开发、部署、运维的工程化底座，某制造集团部署生产排程、仓储优化、物流调度3大系统时，硬件投入降低70%。
核心模型：数学问题的工业化封装
核心模型是为解决业务问题的本质——数学问题而设计的算法模型，如供需平衡问题、路径优化、序列优化等。传统决策软件的核心算法往往与业务逻辑深度耦合，即便服务商宣称具备核心模型，实际应用中仍需反复调试。
核心模型这一层架构以不变应万变，能够稳定解决业务中 30%-40%的问题。在已落地的项目中，核心模型复用率达到 100%，相较传统软件极大缩短了开发时间。
行业标准化模型：领域知识的即插即用
行业标准化模型是对一个行业中固有的特征和规律进行总结和抽象，在核心模型的基础上设计成符合行业特性的算法模型。标准化模型产品由行业资深的业务专家与智能决策领域领先的模型设计者，共同合作，让模型能力与业务深度匹配，将智能决策技术完美运用于解决实际运营问题，如为制药行业设计 GMP 标准监测、卫生规范等规则库，该架构在核心模型的能力基础上赋予了行业属性，为用户解决 60%-80%的问题。
某生物药企建设质量合规系统时，传统方案需单独开发灭菌参数监控模块，并需与原有排产系统进行数据对接；而谷斗直接调用预置规则库，调整参数即可搭建GMP标准监测模块，通过与平台解耦的模型架构实现即插即用，周期从4个月压缩至6周。
值得一提的是，标准化模型之所以能够在实践中，持续完善产品功能，并提升系统稳定性，得益于谷斗平台的强大性能。其扩展性、灵活性，计算效率都是至关重要的技术支撑。随着智能决策技术在更多领域的实践，谷斗产品在开发、部署、运维、智能决策方面的出色表现将为更多行业带来巨大价值。
定制化模型：个性化适配
定制化模型的架构设计初衷在于：通过标准化模型实现对业务需求的精准匹配后，针对不同用户群体的个性化发展需求差异，当标准化方案存在覆盖盲区时，将通过定制化开发来满足特定业务场景的需求。
定制化模型对于用户而言并非必需品，随着标准化模型的发展成熟，定制化开发只会成为轻量级的调整方案，为用户解决剩余 20%-40% 的问题。
通过“平台+模型”这样的架构设计，系统具备了产品化和定制化的双重优势。谷斗 RSOPlat 拥有科学的产品架构和技术支撑，让直接用户快速看到智能决策系统带来的效率变革：
降低重复开发成本
缩短需求响应时间
提升运营决策效率
还为各行业数字化转型方案提供商提供了一个能让解决方案快速落地，并且能打造行业生态的平台，将方案蓝图转化为数字资产：
某工业软件合作伙伴通过谷斗平台，将其在装备制造行业积累的20年排产经验封装为标准化模型，成功复用到多家同类企业：
新客户实施周期从平均6个月缩短至2.5个月
定制化开发成本降低50%以上
知识变现效率提升 3 倍（单个模型复用创造营收超 500 万）
这种技术普惠和经验复用的双轮驱动模式，正在重新定义智能决策软件的价值链
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