UNC AI-Box (ИИ-Бокс)

Заявление № 384980 на включение «UNC AI-Box (ИИ-Бокс)» в реестр российского ПО рассматривается: статус «Готовится экспертная оценка» с 09.10.2026, решения Экспертного совета пока нет. Правообладатель — ООО "АДВИЛАБС-РУС". Зарегистрировано 09.10.2026.

Статус: Готовится экспертная оценка — с 09.10.2026 · Этап: Экспертиза · ПО

Статус сверен с карточкой на сайте реестра 09.10.2026 08:02 МСК.

Номер заявления: № 384980, зарегистрировано 09.10.2026
Правообладатель: ООО "АДВИЛАБС-РУС"
Реестровая запись: пока нет
Классы ПО: 05.13 Средства интеллектуальной обработки информации и интеллектуального анализа бизнес-процессов; 04.06 Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта; 05.02 Дополнительные программные модули (плагины); 05.09 Средства управления диалоговыми роботами (чат-боты и голосовые роботы); 05.11 Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью; 05.12 Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами

Этапы рассмотрения

Готовится экспертная оценка: с 09.10.2026 (21 день и идёт; с момента, когда сервис его заметил)

О продукте

UNC AI-Box (далее ПО) — это отечественный программное обеспечение для запуска ИИ моделей и работы с ними. ПО предназначено как для использования в корпоративной среде (на предприятиях и в организациях с повышенными требованиями к безопасности, управляемости и стабильности), так и для частного использования. Основные сценарии использования: • Автономный корпоративный интеллектуальный помощник (RAG): Обеспечение безопасного доступа сотрудников к внутренней документации, регламентам и базам знаний через диалоговый интерфейс на естественном языке. Обработка запросов происходит локально без передачи данных во внешние контуры сети, что гарантирует сохранность коммерческой тайны. • Генерация и доработка структурированных документов: Создание проектов служебных записок, отчетов, технических заданий и договоров на основе заданных шаблонов и контекста предыдущих диалогов, с возможностью последующей ручной корректировки. • Семантический поиск и анализ больших массивов неструктурированных данных: Быстрый поиск релевантной информации в накопленных архивах предприятия (текстовые файлы, PDF, таблицы) по смыслу, а не по точному совпадению ключевых слов, с автоматическим формированием краткой выжимки (суммаризация). • Сопровождение жизненного цикла разработки ПО (DevOps/Code Assistant): Помощь в написании и рефакторинге, его документировании и создании unit-тестов на языках высокого уровня (Python, Java, C++ и т.д.) в изолированной среде, недоступной для внешних атак. • Анализ входящей корреспонденции и классификация обращений: Автоматическая категоризация входящих писем и заявок, определение тональности обращения, выделение ключевых сущностей (даты, номера, ответственные лица) для последующей маршрутизации в системы класса HelpDesk/EDMS. • Интерактивное обучение и адаптация под корпоративные стандарты: Настройка (fine-tuning) базовой модели на локальных репозиториях предприятия для точного соблюдения внутренней терминологии, фирменного стиля общения и корпоративной этики без необходимости отправки данных разработчику. • Извлечение структурированных данных из первичной документации: Автоматическое распознавание и заполнение карточек объектов (ТМЦ, контрагентов) из скан-копий или электронных форм счетов-фактур и накладных с последующей выгрузкой в форматы CSV/XML для интеграции с учетными системами (1С). • Контроль качества текстов (Ридер/Редактор): Проверка внутренних исходящих документов на грамматические, стилистические и логические ошибки, а также проверка соответствия требованиям ГОСТ или внутренним стандартам оформления. • Создание иллюстративных материалов и схем: Генерация изображений (графиков, блок-схем, прототипов интерфейсов и плакатов) по текстовому описанию с использованием локальных диффузионных моделей, исключающих риски утечки дизайн-макетов через внешние сервисы. • Интеллектуальная векторизация чертежей и эскизов: Распознавание рукописных пометок, схем и архитектурных набросков с переводом их в цифровые редактируемые форматы (векторная графика) и сопоставление с текстовыми комментариями в документации. • Модификация и реставрация визуального контента: Дорисовка недостающих фрагментов на скан-копиях архивных документов, улучшение качества (upscale) изображений низкого разрешения и удаление фона/шумов на фотографиях товаров или объектов инфраструктуры. • Визуальный контроль и детекция отклонений: Сравнение эталонных фото изделий с фактическими снимками, поступающими с камер машинного зрения (в рамках локальной сети), с голосовым/текстовым оповещением о браке. • Автоматическое протоколирование совещаний (Speech-to-Text): Преобразование аудиозаписей планерок и переговоров в структурированные текстовые протоколы с разделением по дикторам (диаризация) и выделением ключевых решений. Данные не покидают сервер организации. • Озвучивание инструкций и рассылок (Text-to-Speech): Синтез речи с использованием локальных нейросетевых голосов (в т.ч. персонализированных голосов руководителей при острой необходимости) для зачитывания вслух объемных текстов регламентов, новостей портала или сметных расчетов.

1. Базовые функции платформы (Orchestration): • Управление вычислительными ресурсами: Автоматическое распределение нагрузки между CPU, GPU и NPU (нейронными процессорами) для оптимального выполнения моделей в зависимости от приоритета задачи. • Мультимодальный конвейер: Одновременная или последовательная обработка входных данных различных типов (текст, изображение, аудио, видео-поток) в рамках одного сценария. 2. Функции работы с текстом и естественным языком (LLM): • Генерация текста (Text Generation): Написание связных текстов произвольной длины, рефератов, деловых писем и технической документации на русском и английском языках. • Суммаризация (Text Summarization): Сжатие объемных документов (до 500 и более страниц) до краткого содержания с контролем коэффициента сжатия. • Экстракция знаний (NER): Автоматическое выделение именованных сущностей (даты, ФИО, ИНН, номера договоров, технические параметры) из неструктурированного текста. • Семантический поиск (RAG): Индексирование внутренних баз знаний (векторизация) и поиск ответов с указанием источника (цитирование документа). • Анализ тональности и модерация: Определение эмоционального окраса сообщений и фильтрация нецензурной лексики. • Работа с табличными данными: Анализ .csv, ответ на вопросы о числовых данных, построение кросс-таблиц в текстовом описании. 3. Функции работы с графикой и видео (Computer Vision): • Генерация изображений (Text-to-Image): Создание растровых изображений по текстовому промпту (разрешение до 1024x1024 и выше) с использованием диффузионных моделей, работающих локально. • Редактирование по промпту (Inpainting/Outpainting): Изменение фрагментов изображения, дорисовка недостающих частей и расширение границ холста на основе текстового запроса. • Распознавание текста на изображениях (OCR): Извлечение печатного и рукописного текста с фотографий, скан-копий и накладных (включая таблицы сложной структуры) с последующей передачей в текстовый конвейер. • Классификация и детекция объектов: Распознавание типов документов (паспорт, счет, договор), товаров на полке или технических узлов на чертеже. • Апскейлинг и реставрация: Увеличение разрешения изображений (Super Resolution) и удаление артефактов (шумов, размытия) на архивных кадрах. 4. Функции работы с аудио и голосом (ASR/TTS): • Распознавание речи (ASR): Высокоточное преобразование речи в текст с поддержкой микрофонного ввода в реальном времени (Streaming) и файловых форматов (WAV, MP3, FLAC, M4A). • Синтез речи (TTS): Озвучивание текстовых блоков (TTL) естественными голосами, приближенными к человеческим. • Шумоподавление и фильтрация: Обработка звукового сигнала для выделения чистой речи на фоне индустриального шума, музыки или эха перед отправкой в ASR. 5. Функции интеграции и управления данными: • Коннекторы к источникам данных: Встроенные драйверы для подключения к файловым хранилищам (SMB/NFS), базам данных (PostgreSQL, MySQL) и корпоративным системам (через REST API). • Поддержка форматов: Чтение документов (PDF, TXT, MD), изображений (JPEG, PNG, BMP, TIFF), аудио (MP3, WAV, OGG) и видео (MP4, AVI) без необходимости внешних конвертеров. • Экспорт результатов: Выгрузка итоговых данных в структурированные форматы (JSON, XML, CSV, HTML) при указании соответствующего требования в промпте.

Свидетельство Роспатента: № 2026689479 от 28.09.2026
Код ОКПД 2: 58.29.2 Обеспечение программное прикладное на электронном носителе
ИНН правообладателя: 9715008290
Государство регистрации: Россия
Документация: ai-box.uncom.tech

По карточке заявления на сайте реестра, обновлена там 29.09.2026.

Соседи по очереди

Из 60 заявлений с соседними номерами, поданных позже, 15 уже прошли дальше этого; на этапе «Экспертиза» вместе с ним ждут 76.

История заявления

09.10.2026 — появилось в списке со статусом «Готовится экспертная оценка»

Другие продукты правообладателя

UNC CI — Включено в реестр
UNC Connect — Включено в реестр
Uncom OS — Включено в реестр

Все заявления — ООО "АДВИЛАБС-РУС"