项目交付 4 阶段
这些场景都已经在客户现场跑通过——但每家工厂的工艺、客户惯例、规范都不同，必须定制。我们干的就是这件事。
P0 · 痛点诊断
1-2 周免费上门 / 远程梳理你的 AI 落地机会，输出机会清单 + 优先级建议
P1 · PoC 验证
2-4 周挑 1 个最高 ROI 场景做端到端 PoC，用真实样本验证可行性与边界
P2 · 定制交付
端到端实施 + 上线，对接 ERP / MES / CAD 等企业系统，培训交付完整文档
P3 · 持续托管
上线后我们运维：平台 + 模型 + 规则库 + SLA，客户不用养 AI 团队
6 个差异化能力
S1 · 平台底座 + 行业 Skill 定制
combo agent 平台 + 50+ 可复用 Skill，不从零造轮子。
- 通用底座覆盖 Agent / Session / Memory / Hook / Channel
- 50+ 官方 Skill 涵盖文档、审查、办公、需求等
- 客户场景按需组合 + 定制 Skill
- 实施周期对比从零造缩短 60%+
底座复用，定制聚焦在客户独有的部分。
S2 · 行业经验 → Skill 封装
把老师傅经验、客户惯例、错误模式沉淀为可复用资产。
- 客户惯例自动注入新项目
- 错误模式月报推动规则库演化
- 豁免理由全程留痕
- 新员工独立周期大幅缩短
知识资产化是制造业 AI 真正的护城河。
S3 · 可解释 + 可签字
每个 AI 输出附「证据 + 依据」，工程师终审。
- 每个字段带来源 + 置信度
- 关键决策附证据截图 + 规则编号
- AI 永不替代工程师签字
- 对内审计 / 对外应对客户质疑都有凭证
黑盒 AI 在制造业根本不能用。
S4 · 企业系统深度集成
飞书 / 企微 / DOORS / Polarion / Jira / MinIO 已落过。
- 协作平台：飞书 / 企微 / 钉钉
- 需求管理：DOORS / Polarion / Jama / 飞书项目
- 代码仓库：Gerrit / GitLab / GitHub
- 存储与文档：MinIO / 各类标准文件格式
AI 装进现有系统，不是另起炉灶。
S5 · 私有化部署 + 物理隔离
数据不出企业，不进任何跨客户共享池。
- 支持私有化部署 / 内网 / 国密合规
- 客户专属租户物理隔离
- 不做行业基准、不做客户间数据互通
- 符合 PIPL / GDPR 数据保护要求
数据主权严格可控。
S6 · 持续托管运维（NEW）
我们做 → 我们养。客户不用招 AI 团队。
- 平台运维：服务器 / 模型 / 存储
- 新模型出来无缝迁移
- 规则库随业务演化、误报率自动监控
- 7x24 SLA 支持
招 AI 团队动辄百万级。我们替你养。
通用 AI Agent 谁都能跑出 demo。能跑进你工厂日常生产链路并长期养下去的，是我们专门做的事。
我们已经走过的路
已落地行业
2+
工程承接业 + 汽车研发，更多行业 PoC 中
可复用 Skill
50+
底座技能可组合，不从零造轮子
客户托管模式
已应用
上线后我们持续运维，客户不用养 AI 团队
查看已交付案例 →
已落地客户
海外窗户工程承接客户 · 多家头部 OEM / Tier1（保密）
客户场景与反馈
把通用 AI 装进具体业务场景后，客户实际感受
原本怀疑 AI 在我们这种小厂能不能用，现在每天都在用。
门窗表写 1500 立面画 1480 这种事，机器一秒钟挑出来还附截图。我只签字红色那几条。
审图工程师
窗户工程
客户图纸上传完直接出问题清单，转给客户问的都是人话，不用我自己翻译。
销售员
对外承接
推荐价能追到工厂行 + 历史邻居 + 系数。议价审批留痕，财务再也不来追问。
销售总监
工程承接业
客户惯例进系统就再也不用每次嘱咐新人。新员工独立时间从半年缩到一两个月。
项目经理
中型制造业
我们没有 AI 团队，他们做完还帮我们维护。这个对小厂太重要了。
总经理
小型工厂
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