智能制造
让生产现场的数据流动起来，用 AI 辅助质量管控与生产调度。
- MES 生产执行与工单管理系统
- 设备数据采集与产线可视化看板
- 基于视觉的产品缺陷检测
- 工艺知识库与老师傅经验沉淀
- 设备故障预测与预防性维护
行业解决方案
不同行业的痛点不一样，AI 的用法也不一样。以下是我们重点关注的方向与典型落地场景，可作为你思考自身场景的参考。
重点行业
我们关注的落地方向
每个方案都会基于你的实际情况重新设计，下面列出的是这些行业中较为成熟、投入产出比较清晰的场景。
政企与公共服务
用智能问答与流程自动化，降低办事门槛，提升服务效率。
- 政策法规智能问答与解读助手
- 公文写作辅助与材料智能审核
- 办事指南导办与智能客服
- 数据资源整合与共享平台
- 全私有化部署，数据不出内网
零售与电商
把商品、客户和内容三件事都交给 AI 提效，让人专注在选品与决策上。
- 商品详情与营销文案批量生成
- 智能导购与售前售后客服
- 客户分层与个性化推荐
- 会员管理与营销活动系统
- 销售数据分析与经营看板
医疗健康
在合规前提下，用 AI 减轻医护的文书负担，让专业人员回归专业工作。
- 病历文书辅助生成与质控
- 医学知识库检索与循证问答
- 随访管理与健康宣教自动化
- 院内系统集成与数据打通
- 严格的数据脱敏与权限管控
教育与培训
把优质教研能力规模化，把重复性的备课批改工作交给 AI。
- 智能出题、组卷与自动批改
- 学情分析与个性化学习路径
- AI 助教与课后答疑机器人
- 课程内容与教案辅助生成
- 教务管理与在线学习平台
金融与专业服务
面向文档密集、合规要求高的行业，用 AI 处理海量材料并保留人工把关。
- 合同智能审核与风险条款提示
- 研报、尽调材料摘要与检索
- 客户资料自动化录入与核验
- 内部制度知识库问答
- 全流程留痕与审计合规
落地方法
我们怎么判断一个 AI 场景值不值得做
不是所有环节都适合上 AI。在方案设计阶段，我们会用四个问题帮你筛掉那些「看起来很酷但不划算」的场景。
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频次够不够高？ 每天发生几百次的事值得自动化，一年做两次的不值得。
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数据有没有？ AI 需要养料。数据缺失或质量太差时，先做数据治理比硬上模型更明智。
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错了能不能兜住？ 模型一定会出错。能设计人工复核或回退机制的场景，才适合先落地。
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效果怎么衡量？ 说不出用什么指标验收的项目，我们会建议先别做，或先做小范围验证。
建议的落地节奏
与其一次性铺开，不如小步快跑。
场景诊断（1–2 周）
梳理业务流程，列出候选场景并按投入产出排序。
小范围验证（2–6 周）
选 1 个场景，用真实数据跑通，拿到可量化的效果数据。
规模化推广
验证成立后再投入资源，复制到更多场景与部门。