资深
工程团队多场景
AI 落地经验信创
国产化适配7×24
SLA 运维覆盖 AI 转型全链路的能力
从战略到工程,每一步都对应可交付、可量化的结果,而不是停在概念。
AI 战略诊断
业务场景识别 + 价值与可行性评估,输出一份能直接执行的 AI 转型路线图。
场景选型与 POC
优先切高 ROI 场景,2–4 周跑通关键指标,验证有效再规模化,避免一上来就重投入。
Agent 与工作流开发
把 AI 嵌入真实业务流程,而不是做一个孤立的 demo。
了解更多私有化与信创部署
数据不出域,适配国产芯片与操作系统,满足金融、政企的合规要求。
数据与知识工程
RAG 知识库搭建、非结构化文档解析、多路召回与增量更新,让 AI 真正懂你的业务。
团队 AIcoding 赋能
把 AI 编程能力沉到你自己的研发团队,交付提速数倍。
了解更多五步完成 AI 工程化落地
HOW WE WORK
- 01
战略诊断
业务调研 + 数据现状盘点,识别高价值场景
- 02
路线图
架构、模型、合规边界与投入产出测算
- 03
POC 验证
关键指标 2–4 周内跑通,用数据说话
- 04
工程交付
生产级集成 + 私有化/信创部署
- 05
持续运营
SLA 守护、效果监控与模型迭代
关于企业 AI 转型,常被问到的问题
您可能关心的问题
企业 AI 转型一般需要多长时间?
POC 阶段通常 3–6 周即可跑通关键指标;一个完整场景的工程化交付通常 8–16 周。我们坚持先小步验证、再规模化推广,避免一次性大投入却看不到结果。
AI 转型应该从哪个场景开始最稳妥?
优先选「高频、规则相对清晰、有数据沉淀、价值可量化」的场景,例如智能客服、知识问答、文档处理、研发提效。我们会在诊断阶段按 ROI 与可行性排序,给出优先级建议。
数据安全和合规如何保障?
支持完全私有化部署与国产信创环境,数据不出域、模型本地推理;按金融与政企的等保、合规要求做数据隔离与审计,敏感数据可做脱敏与权限分级。
AI 转型的投入产出怎么衡量?
在 POC 阶段就和你共同确定可量化指标(如处理时长、人力占用、转化率、错误率),上线后持续监控对比,用真实数据验证 ROI,而不是只看「用了 AI」。
我们没有自己的 AI 团队也能做吗?
可以。我们提供 FDE(驻场 AI 工程师)模式,把资深工程师派到你的团队并肩作战,边落地边把能力沉淀给你,转型结束你也留下了人和方法。
