从分散信息到
机器可读知识
八阶段语义流水线，将异构公开信息转化为结构化、可溯源、可被 AI 直接调用的行业知识单元。
数据来源：政府公开信息、行业公开统计、企业公开披露、公开标准与技术文献等公开渠道，按国家数据局《行业高质量数据集建设行动实施方案》的统一要求采集与治理。
证据强度的
分级化表征
每一个数据单元都承载可量化的证据等级（A–E），对应来源权威性与可验证性。90.7% 的数据来自官方文件与一级统计。
EVIDENCE
行业口径
面向行业实践的核算边界、功能单位与数据质量要求。用于企业内部测算与方法论对齐。
ALIGN
监管口径
面向认证与监管的强制边界与核查要求。两套口径不强行合并，差异被显式建模并保留。
让 AI 直接调用的
数据接口
62 个 Model Context Protocol 工具，覆盖查询、推导、对比、边界判定四类能力，Agent-native，框架无关。
一个可复用的
行业数据技术栈
从数据资产到 AI 运行时，全部开源、全部自托管。不是给你一个模型，是给你一条已经跑通的数据到 Agent 的生产线。
RECORDS
21 个数据模块 · 6 个行业领域 · 90.7% 官方来源；每条可溯源、有证据等级、有时点标注。
TOOLS
40 个免费开放 · 5 个独立 MCP Server；任何支持 Model Context Protocol 的 Agent 框架可直接调用。
MIT
35 文件 · 3,811 行 · 自托管；本机 ↔ 云端无缝交接、定价感知调度、声明式边界。
AGENTS
rCB / 碳足迹 / 通信 / 算力 / 能源 / 健康；7×24 常驻，每个 Agent 都有明确的能力边界。
GRADING
八阶段语义流水线 · 跨标准口径映射与差异保持 · 缺口显式建模 · 数据陈旧度披露。两年积累的核心 Know-how。
APPS
开练 Repono（已上线）+ 轮胎碳足迹计算器 + 训练计划生成器；1 个上线、2 个可用工具页，验证方法论的端到端可行性。
Four watches. Never a gap. 一夜五更，班班相接。
Autonomous Agent Runtime
把数据治理的规范、边界与审计机制封装为一套可复用的智能体运行时：本地与云端无缝交接，任务按定价时段优化编排，边界由运行时强制执行，而不是写在提示词里。
README.md · README.zh.md · docs/ARCHITECTURE.md
端到端数据治理：
一套可复用的规范体系
我们将数据治理的规范、边界与审计机制，封装为可执行的运行时。它对齐国家数据局《行业高质量数据集建设行动实施方案》对结构完整性、标注准确性、模型适配性与可追溯治理的要求，并沉淀为 Trustbase 的商业知识产权与方法论资产。
数据治理规范体系
统一 schema 契约、证据分级、溯源链与版本指纹；每个字段都有定义、单位、口径与可验证来源。
全生命周期质量管理框架
采集、归一、校验、分级、关联、归档六阶段质量门禁；回归测试与运行轨迹构成持续质量证据。
可审计治理轨迹
每一次任务执行、审批与交接都留下不可篡改的运行记录；治理过程可回放、可审计、可追责。
名字的来历：Vigiliae 是罗马帝国的一夜四班——每一班由不同队伍执守，按正式程序交接，城市从未无人看守；其职责记载于《学说汇纂》第 1 卷第 15 章。更柝是同一制度在古典中国的表达：《易经·系辞下》写「重门击柝，以待暴客」，《木兰辞》写「朔气传金柝，寒光照铁衣」。两个文明各自独立发明了同一件事：把夜晚分段，交给下一班，让工作永不中断。今天，它以 MIT 协议开源，成为行业公共基础设施。
路线图与里程碑
从结构化数据集，到行业数据标准，再到跨行业可信数据网络。以下为发展目标，不是已实现承诺。
Foundation
- 4,744 条结构化行业数据集上线
- 62 个 MCP 工具开放调用
- Vigiliae 开源运行时发布
- 北数所企业认证完成
Data Scale-Up
- 扩展至 20,000+ 条结构化记录
- 覆盖 15 个细分行业
- 与 5 个行业机构建立数据合作
- 数据产权登记完成
Ecosystem
- 开放数据贡献者计划
- 发布行业数据质量基准
- 服务 100+ 家企业客户
- Vigiliae 生态集成与贡献者网络
Standard
- 参与行业数据标准制定
- 建立跨行业可信数据网络
- 数据资产化服务规模化
- 成为智能体经济的数据基础设施
为智能体经济，
构建可信数据层。
TRUSTED DATA INFRASTRUCTURE
FOR THE AGENT ECONOMY
从数据资产，
到行业 AI 的基础设施
AS-IS 是我们今天已经跑通的东西；TO-BE 是未来十年的目标。所有未来数字均为目标或规划，不是已实现。
数据订阅
把结构化行业数据集做成可持续订阅的数据服务。
- API 调用：按工具与调用量计费
- 模块订阅：按行业 / 模块年费
- 企业授权：全量数据 + 私有化部署
技术包
把方法论封装成可独立授权的技术包，也可自由组合。
- 碳足迹核算包 — 双口径引擎 · 因子库 · DQR 校验卖给：认证机构 / 咨询公司 / 制造企业
- 供应链溯源包 — 供应商实测 · 批次级碳追踪 · 合规报告卖给：跨国采购方 / 出口企业
- AI 数据底座包 — MCP 工具集 · 语义检索 · 证据分级卖给：AI 应用开发商 / 大模型公司
- 行业知识包 — 六大领域知识库 · 知识图谱 · 缺口建模卖给：投研机构 / 行业组织 / 政府部门
基础设施
成为行业 AI 的数据标准层：参与标准制定、提供数据质量基准、运营可信数据网络。这是一个万亿级的赛道：全球行业数据服务与 AI 基础设施市场，正从「卖工具」转向「卖可信数据 + 可执行方法论」。谁定义了行业数据的信任标准，谁就站在这个万亿级市场的入口。
- 行业数据标准制定
- 数据质量基准与认证
- 跨行业可信数据网络
目标定价
TARGET PRICING明码标价，便于早期客户评估；实际价格以试点合同为准。
数据资产
4,744 条数据 · 1 个开源运行时 · 数据产权登记申请中。
种子轮 · 技术验证
技术包
2 万条数据 · 4 个技术包 · 10 家企业客户。
天使轮 · 首批收入
生态
10 万条数据 · 开放贡献者计划 · 100 家客户。
A 轮 · 规模化
标准
100 万条数据 · 行业数据标准 · 数据资产规模化交易。
行业基础设施
我们是在为 AI 时代建立行业数据的信任基础。
We are building the trust layer for industry AI.
诚实标注：本屏所有未来数据、客户数、价格、估值路径与行业地位均为【目标 / 规划】，不构成收入承诺或投资建议；实际结果以业务进展为准。