8月31日，深圳市宝安区发展和改革局党组书记刘向荣一行到润迅前海云数据中心（美生智谷）调研。 在了解数据中心、网络及人工智能算力基础设施建设情况后，调研组进一步听取润迅在模型管理、智能体及行业AI应用方面的布局介绍，重点了解旗舰产品XunOPC，以及法骥、MaxCPA、洞流Refract等人工智能产品。 润迅数据集团有限公司总经理林红及公司相关负责人陪同调研。 随着人工智能从大模型问答进一步走向智能体执行，企业关注的问题也正在发生变化：AI不仅要“会回答”，还要能够真正进入业务流程，持续推进任务，并在安全、权限和责任边界内运行。
林红介绍，润迅已经形成从基础设施、算力、模型管理到人工智能应用的完整能力体系。围绕企业人工智能部署和长期运行需求，润迅通过MaxDeploy人工智能一体化交付体系连接底层数据中心、网络和算力资源，并由MaxModel模型统一管理平台为上层智能体及行业应用提供统一模型入口。
在这一完整AI底座之上，润迅已经形成覆盖专业服务、网络分析和任务执行等不同业务方向的人工智能产品矩阵。
调研过程中，调研组现场听取了润迅工作人员对法骥、洞流Refract和XunOPC等人工智能产品的介绍，进一步了解不同产品的定位、实际应用场景，以及人工智能能力向具体业务转化的路径。
法骥：让人工智能进入法律专业服务
其中，润迅面向法律专业服务场景打造的本地化法律垂直AI应用——法骥，成为此次调研中重点了解的产品之一。
图注：宝安区发展和改革局党组书记刘向荣一行现场听取法骥产品介绍
法骥将人工智能能力与法律专业知识、案件材料及律师实际工作流程相结合，可应用于法律资料检索、类案检索、合同审查、法律文书处理、案卷材料梳理及律所知识沉淀等工作环节。
针对法律行业对数据安全和业务保密的要求，法骥支持本地化运行，并通过权限管理、操作留痕等能力，为人工智能进入实际法律业务提供保障。
与通用人工智能问答相比，法律行业对于专业知识、业务流程以及数据安全有着更高要求。人工智能真正进入法律业务，不仅要能够理解和生成内容，更需要与案件资料、专业知识和律师实际工作流程结合。
调研现场，刘向荣一行认真听取了法骥产品介绍，并进一步了解人工智能在法律专业服务场景中的实际应用。
宝安区工业和信息化局副局长陈晓星围绕人工智能软件产品、行业应用场景及产业化落地等内容与润迅团队进行了交流，并进一步了解润迅如何将底层算力、模型能力与行业知识、业务数据及实际工作流程结合，形成面向不同场景的人工智能产品。
陈晓星指出，人工智能产业发展不仅需要算力和大模型等基础能力，更需要推动人工智能技术与具体行业和实际业务场景深度结合，加快形成能够解决实际问题的软件产品和应用，让技术能力真正转化为产业价值。
洞流Refract：人工智能进入复杂网络流量分析
除法律专业服务外，润迅还将人工智能能力应用于复杂网络流量识别与分析场景。
洞流Refract面向加密隧道、跨境VPN等复杂网络环境，通过协议特征、加密结构、流量行为和连接关系等多维信息进行综合分析，为网络流量识别和研判提供支撑。
在此基础上，洞流Refract还通过用户画像、证据链及资产IP关联等能力，进一步提升分析结果的完整性和可追溯性，使网络流量分析不仅呈现识别结果，也能够进一步提供相应的分析依据。
【配图3：现场介绍洞流Refract或润迅人工智能产品布局】
图注：调研组现场了解洞流Refract等润迅人工智能产品及应用场景
XunOPC：推动人工智能走向实际任务执行
在智能体及任务执行方向，润迅还介绍了XunOPC。
XunOPC面向多Agent协同和实际任务执行场景，将任务、Agent、执行工具及人工审核组织在统一工作环境中，使人工智能从信息理解和内容生成进一步走向实际任务执行，并在关键环节保留人工确认、审核和调整。
这一产品方向关注的不仅是模型能够“回答什么”，更关注人工智能如何在明确的任务和权限边界下参与实际工作，以及执行过程如何保留人工监督和审核。
从法骥面向法律专业服务，到洞流Refract进入复杂网络流量分析，再到XunOPC覆盖多Agent协同和任务执行，润迅已经形成面向不同产业和业务需求的人工智能产品矩阵。
这些产品虽然面向不同业务领域，但共享同一套人工智能能力底座：底层由润迅前海云数据中心（美生智谷）、网络及AI算力提供稳定支撑，通过MaxDeploy组织整体交付，再由MaxModel为不同智能体和行业应用提供模型统一管理能力。
从数据中心、网络和AI算力，到模型统一管理，再到面向具体行业和业务场景的人工智能产品，润迅已经形成从底层基础设施到上层应用的完整能力链路。不同产品能够在统一人工智能底座之上，根据不同场景结合行业知识、业务数据和实际工作流程，将底层技术能力转化为具体应用。原稿对三类应用及完整能力链路的定位也是这一逻辑。
未来，润迅将继续深化现有人工智能产品及产业应用布局，围绕法律专业服务、网络分析、智能体协同与任务执行等方向拓展实际应用，让人工智能进一步进入企业真实业务流程，持续推动技术能力向应用价值和产业价值转化。