AI原生应用设计与开发
从战略蓝图到落地运营。我们为您提供从
单场景智能化改造 到 组织级数字员工集群 的全栈服务。
协同辅助 (Copilot)
人机对话，指令导向。快速实现知识赋能与效率提升。
流程自动化 (RPA)
功能嵌入，规则闭环。优化关键业务节点，积累自动化经验。
任务代理 (Agentic)
目标导向，自主规划。能够拆解复杂目标，重塑业务流程。
数字员工 (Workforce)
岗位重塑，责任主体。承担完整岗位职责，构建人机混合组织。
将企业独有的“隐性知识”转化为生产力
面向希望将特定、高价值的核心业务流程进行智能化改造，实现从“经验驱动”到“数据与智能驱动”转变的企业。 核心是通过“知识（数据）工程化”与“流程智能化”，将企业独有的“隐性知识”与“业务规则”转化为可度量、可复制的生产力。
主要痛点难点
有痛点，无路径
业务部门有痛点（如专家经验流失），但不知如何拆解为AI可解决的问题。
知识黑箱与数据沼泽
核心决策依赖少数专家的“隐性知识”；相关数据散落且质量参差，无法直接复用。
技术选型困境
面对RAG、微调、Agent等多种方案，无法判断最优ROI与长期维护成本的技术路径。
价值闭环难验证
项目缺乏与业务指标强绑定的效果监控与持续优化机制，效果随时间衰减。
知识驱动的AI工程化四步法
场景定义与知识解构
采用“场景倒推法”，先明确AI交互目标，再逆向梳理所需数据源与知识类型。输出《场景-知识-数据映射清单》。
知识炼金与数据工程
这是基石。将非结构化文档、专家经验通过多模态解析、智能切片和演绎式知识萃取，转化为高质量“知识原子”和训练集。
方案选型与敏捷开发
根据场景复杂度选择“智能叠加/原生设计/流程重构”。采用华为“三层五阶八步”落地方法论，快速原型迭代。
度量闭环与持续演进
建立与业务KPI联动的监测。设计监督型监控机制，捕获知识缺口，形成“应用反馈→知识补充→模型优化”闭环。
咨询与陪跑流程
Think: 联合工作坊与蓝图设计 2-3周
与业务技术骨干共同挖掘痛点，输出《AI场景价值蓝图与可行性分析报告》，明确路径与ROI。
Build: 专项攻坚与MVP交付 8-16周
• 第一阶段(2-4周): 知识/数据基座攻坚。启动领域知识图谱构建或数据标注，打造“燃料库”。
• 第二阶段(6-12周): 敏捷开发与集成。两周一迭代，与业务系统(ERP/OA)深度集成测试。
Operate: 上线运营与能力转移 4-8周
• 平稳上线: 分批上线与灰度发布计划。
• 效果复盘: 跟踪KPI输出《价值实现报告》。
• 能力移交: 源码交付与运维文档，确保团队掌握核心维护能力。
典型成功案例
某新能源汽车：研发领域高质量AI知识库建设
背景与痛点
研发资料（图纸、仿真报告）散落于PLM/OA多系统，查找效率低；资深专家隐性知识依赖口口相传，未形成数字资产；跨部门协同因信息不对称导致周期拖延。
问题分析
核心症结在于“知识失联”。文档只是数据而非可理解的知识。需将静态文件转化为可供AI检索推理的动态知识体系。
解决方案与过程
- 多模态知识工程：运用NLP与CV技术解析PDF图纸与三维模型，构建领域知识图谱。
- 场景嵌入：聚焦“问题快速定位”与“新人引导”，构建语义知识库(RAG引擎)。
- 运营闭环：建立“反馈纠错”机制，驱动知识库每月增长15%有效知识点。
项目成果
水果电商平台：采购端AI选品决策助手
背景与痛点
店主采购依赖“老师傅”经验，决策模糊；数据割裂，采购精准率不足65%，导致库存损耗高企；平台缺乏赋能商家的数字化工具。
问题分析
单纯培训BD无法解决经验复制瓶颈。需将隐性经验转译为AI模型规则，直接将知识“产品化”赋能给商户。
解决方案与过程
- 知识炼金：将顶级BD经验解构为11个量化因子（如季节、产地天气、周动销率）。
- 数据打通：打通供应链与POS系统，构建高质量历史交易数据集。
- 产品化：构建销量预测模型，封装为“智能选品助手”小程序。
项目成果
盈标问天：招标文件AI审核系统
背景与痛点
人工审核耗时长（4-8小时），依赖个人经验，易遗漏排他性条款；新员工培养周期长达半年；历史审核数据未形成知识库，同类问题反复出现。
问题分析
招标审核是“规则驱动+知识增强”场景。不能追求全自动，而应构建硬性规则库与知识图谱，打造人机协同的“AI审图员”。
解决方案与过程
- 规则引擎：将法律法规拆解为计算机可执行的IF-THEN规则，识别硬伤。
- 知识图谱增强：构建“招标对象-技术标准-主流供应商”图谱，识别倾向性参数。
- AI审图员界面：自动高亮风险条款并提供修改建议，专家最终决策。