设备估值

面向工程机械（汽车起重机、塔式起重机、履带吊等）的二手残值估值。根据型号、出厂日期检索同型号 / 同类型二手成交与挂牌，输出残值参考（人民币元）。厂家未填时可由系统联网补全。

无法给出残值时 estimatedResidualValue 为 null，不会填 0。

接口

方法	路径	说明
POST	/api/open/v1/equipment-valuations	创建并后台执行
GET	/api/open/v1/equipment-valuations/{taskId}	查询详情
POST	/api/open/v1/equipment-valuations/stream	创建并 SSE

对话材料 OCR：POST /api/open/v1/chat-sessions/materials/ocr?assetType=EQUIPMENT，见 智能对话。

通用约定见 约定与通用响应。

请求体

Content-Type: application/json

字段	类型	必填	说明	示例
model	string	是	设备型号。名称带括号时取括号内检索，如 某某牌ABC1234(QTZ80) → QTZ80	STC200
manufactureDate	string	是	出厂日期，仅 YYYY-MM	2021-06
manufacturer	string	否	厂家。不传则联网推断	徐工
manufacturerInferred	boolean	否	厂家是否为系统推断。用户手填时应为 false	false
equipmentConfig	string	否	设备配置 / 技术参数摘要（OCR 其余字段可汇总于此）	起重 20 吨
materialFileName	string	否	铭牌 / 行驶证文件名	铭牌.jpg
materialRef	string	否	OCR 返回的材料引用
source	string	否	对话闭环传 CHAT	CHAT
chatSessionId	number	否	对话会话 ID	123

查询参数：callbackUrl（可选）。

创建示例

curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/open/v1/equipment-valuations?callbackUrl=https://your.example.com/hooks/asset-ai" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Api-Key: aai_你的密钥" \
  -d '{
    "model": "STC200",
    "manufactureDate": "2021-06",
    "manufacturer": "徐工"
  }'

创建成功 data 示例：

{
  "taskId": 456,
  "valuationNo": "VAL-EQP-20260818-0001",
  "assetType": "EQUIPMENT",
  "status": "IN_PROGRESS",
  "statusLabel": "估值中",
  "statusUrl": "/api/open/v1/equipment-valuations/456",
  "message": "任务已受理并开始执行。请轮询 statusUrl 直至 SUCCESS/FAILED，或等待 Webhook；流式请改用 POST .../stream。"
}

查询：

curl -s "http://localhost:8080/api/open/v1/equipment-valuations/456" \
  -H "X-Api-Key: aai_你的密钥"

流式（请求体与创建相同）：

curl -N -X POST "http://localhost:8080/api/open/v1/equipment-valuations/stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "X-Api-Key: aai_你的密钥" \
  -d '{
    "model": "STC200",
    "manufactureDate": "2021-06",
    "manufacturer": "徐工"
  }'

成功时 result

金额单位为人民币元。产品报告侧重残值与依据；开放 result 可能含内部计算字段。

字段	类型	说明
estimatedResidualValue	number | null	预估残值（元）。无法估值时为 null
confidence	number	置信度
effectiveSampleCount	integer	有效样本数
ageYears	integer	机龄（年）
unableReason	string | null	无法估值时的原因说明
unableReasonCategory	string | null	无法估值原因分类
searchSummary	string	检索摘要
dataFiltering	string	样本筛选说明
riskTips	string[]	风险提示
sources	object[]	成交 / 挂牌样本，见下表
references	object[]	参考资料，见下表
reasoningSummary	string	结论摘要
reasoningSteps	string[]	推理步骤
generatedAt	string	生成时间

sources[]：

字段	类型	说明
source	string	来源名称
sampleTime	string	样本时间
price	number	价格（元）
kind	string	成交 / 挂牌等
url	string	链接

references[]：

字段	类型	说明
source	string	来源名；未知时可能为空
content	string	摘要
publishDate	string	发布日期
url	string	链接
retrievedAt	string	抓取时间

查询成功示例（字段会随任务变化）：

{
  "taskId": 456,
  "valuationNo": "VAL-EQP-20260818-0001",
  "assetType": "EQUIPMENT",
  "status": "SUCCESS",
  "statusLabel": "成功",
  "errorMessage": null,
  "result": {
    "estimatedResidualValue": 680000,
    "confidence": 0.72,
    "effectiveSampleCount": 6,
    "ageYears": 5,
    "searchSummary": "检索同型号 STC200 二手成交与挂牌",
    "riskTips": [],
    "sources": [
      {
        "source": "某二手设备平台",
        "sampleTime": "2026-05",
        "price": 700000,
        "kind": "挂牌",
        "url": "https://example.com/item/1"
      }
    ],
    "reasoningSummary": "以同型号近期挂牌中枢为主要依据。"
  },
  "createdAt": "2026-08-18T09:00:00Z"
}

SDK

const detail = await client.equipment.valuate({
  model: "STC200",
  manufactureDate: "2021-06",
  manufacturer: "徐工",
});

const residual = (detail.result as { estimatedResidualValue?: number | null } | null)
  ?.estimatedResidualValue;

对话 OCR 后再估值：

const ocr = await client.chat.ocrMaterial("EQUIPMENT", {
  fileName: "铭牌.jpg",
  data: nameplateBlob,
});
// ocr.ocrFields 常见键：model、manufactureDate、manufacturer、equipmentConfig

const turn = await client.chat.sendMessage(session.id, {
  content: `已上传材料：${ocr.materialFileName}`,
  materialRef: ocr.materialRef,
  materialFileName: ocr.materialFileName,
  ocrAssetType: "EQUIPMENT",
  ocrFields: ocr.ocrFields,
});

if (turn.readyToValue && turn.input) {
  await client.equipment.valuate({
    model: String(turn.input.model),
    manufactureDate: String(turn.input.manufactureDate),
    manufacturer: turn.input.manufacturer ? String(turn.input.manufacturer) : undefined,
    equipmentConfig: turn.input.equipmentConfig
      ? String(turn.input.equipmentConfig)
      : undefined,
    materialRef: ocr.materialRef,
    materialFileName: ocr.materialFileName,
    source: "CHAT",
    chatSessionId: session.id,
  });
}