模型
为不同的时间序列选择合适的模型
每个模型面向一类时间序列数据。选择一个模型，查看它能做什么、接受什么数据、目前处于什么阶段。
通用时序基础模型，已在 SequenxAI 平台上线：面向能源、交通、金融等多领域时间序列
通用时序基础模型 · 已在 SequenxAI 平台上线
一个模型，读懂多领域节律
SequenxAI Omni 是序衍智能的通用时序基础模型，已在 SequenxAI 平台上线。它面向能源、交通、金融等多领域时间序列，目标是对没见过的新序列直接给出点预测与分位数区间，作为冷启动起点；重点行业再在其上做领域精调。
模型结构示意 示意数据
多领域时间序列 → 通用时序基础模型 → 分位数预测
结构示意，不是模型的实时预测。P10–P90
设计目标
模型想做到的事
以下是模型的设计目标，不是已验证的能力承诺；精度结论以同场景对照结果为准。
- 01
跨领域学习
目标是从大量不同来源的时间序列中学习共通的趋势、周期与季节规律，作为跨场景的统一起点；行业专长在其上通过领域精调获得。
- 02
零样本预测
对没见过的新序列直接预测，新站点不必先积累数月数据；重点行业与客户场景再在此基础上做领域精调。
- 03
分位数区间
输出点预测与 P10–P90 等分位数区间，用区间给出可能的波动范围。
- 04
可验证的评估
在合作方真实数据上做同场景对照，用可复现的方式评估预测效果。
模型概要
模型的基本形态
- 模型类型
- 通用时序基础模型
- 输入模态
- 时间序列
- 目标领域
- 能源 · 交通 · 金融等
- 输出
- 点预测 + 分位数区间
- 预测方式
- 零样本冷启动 + 领域精调（设计目标）
目标场景
面向高风险时序决策场景
适用范围与边界
模型是什么，不是什么
它是：
- 序衍智能的通用时序基础模型，已在 SequenxAI 平台上线：输入是时间序列
- 它是模型；数据清洗与质量报告由 SequenxAI 平台提供
- 面向能源、交通、金融等多领域时间序列，目标是对新序列直接预测
- 用分位数区间表达不确定性，给出可能的波动范围
- 交付范围按场景与客户书面约定
它不是：
- 通用大语言模型或文本 / 图像 / 视频生成模型
- 未经同场景公开对照就宣称精度领先的模型
- 替代领域专家判断的工具
今天如何开始
想现在就在自己的数据上预测？
SequenxAI 平台通过统一接口提供时序预测，先清洗再预测，并返回可审计质量报告（测试版）。需要在您的场景上评估时，欢迎联系团队。