AI 项目通常不是败在技术，而是停在这五个地方。
- 01方案做完了，谁来落地却没人说得清。
- 02试点效果很好，一进真实业务就跑不动。
- 03系统上线了，业务嫌麻烦，转头还是用回 Excel。
- 04数据分散在多个系统里，口径对不上，模型无从下手。
- 05敏感数据不能出内网，公有云方案第一轮就被排除。
这五个地方，正是我们五条服务线各自要解决的问题。
决定 AI 成败的，往往不是模型本身。
先打地基，再谈 AI
把企业的数据、流程与规则，整理成 AI 能读懂、也能调用的一层。缺了这一层，AI 只是个问答框；有了这一层，它才能真正参与业务。
提方案的人，就是动手的人
工程师驻场办公，用真实数据、贴着真实流程推进，直到企业自己的团队能够接手。个别环节需要专项能力时，我们会以自己的名义引入伙伴，交付结果始终由我们负责到底。
中小企业负担得起的规模
这套打法过去只有大型机构才用得起。我们把它拆成中小企业能承受的投入：先解决一个具体问题，数周之内就有可验证的成果。
五条服务线，覆盖 AI 落地的完整链路。
可以整体委托，也可以从其中任一环节切入。
AI 战略咨询先厘清哪些事值得投入
我们先看业务，再谈技术。哪些环节在耗人、在出错、在流失利润，哪些用 AI 能立见成效、哪些暂时不必碰，都会给出明确判断。最终交付一份可以立即执行的计划：做什么、由谁牵头、投入多少、多久见效。
- 业务诊断
- 场景优先级
- 投入产出测算
- 落地路线图
工程师驻场进驻现场，边做边交付
工程师进入企业团队，使用真实数据、贴着真实流程推进，边做边上线。按周或按月推进，直到业务真正用起来，而不是代码交付即告结束。
- 驻场开发
- 系统打通
- 流程优化
- 能力移交
AI 应用开发做成每天都在用的系统
不做通用聊天机器人，只针对具体业务环节：内部资料的检索问答、合同与报告的自动处理、审批流程中的自动化、多步骤的智能体工作流。先上线一个可用版本，让业务真正用起来，再持续迭代。
- 文档处理
- 知识库问答
- 流程自动化
- 智能体工作流
私有化部署与 AI 基础设施AI 跑在企业自己的机房里
开源大模型部署在企业自有服务器上，算力选型、集群搭建、上线后的运维，我们全程负责。数据不出内网，模型运行在自有硬件上。对数据合规要求严格的单位，这往往是唯一可行的路径。
- 模型私有化部署
- 算力选型
- 推理服务运维
- 数据不出内网
数据治理把数据整理到 AI 可用的状态
先摸清家底：数据在哪、由谁负责、什么格式、如何流转。再定标准、建管道、把住质量关，让 AI 有可靠的数据可用。这套方法，我们是在科研检测行业打磨出来的。
- 数据盘点
- 标准制定
- 质量管控
- 数据管道
科研与检测行业的数据，我们摸得透。
仪器导出的格式五花八门，实验记录各人各写法，数据散落在 LIMS、Excel 和纸质记录之间。通用的数据治理框架搬进实验室，往往水土不服。
这套活我们从头到尾做过：摸清家底、定出一套人愿意执行的标准、把数据管道搭起来，最终为 AI 留下一个干净可用的底座。
- 无需从零熟悉仪器接口、实验流程、检测标准，我们进场就能对话。
- 治理是为了让 AI 用得上不是做一套挂在墙上的制度文件。
- 交付运转中的管道而不是一摞文档。
从第一次沟通，到企业团队独立运转。
先沟通
第一次沟通不收费。把业务现状和卡点讲清楚，我们会明确告知：哪些环节 AI 确实有用，哪些暂时不必投入。
出方案
场景排优先级、算清投入产出、确定技术路线。交付的是能立即开工的方案，不是一份读完归档的报告。
进场共建
工程师进驻团队，使用真实数据与真实流程，把系统建起来、跑起来。
移交自主
文档、培训、运维交接。企业团队能够独立运转，项目才算结束。
在哪里可以找到我们。
亦友科技(马鞍山)有限公司
安徽省马鞍山市花山区东南大学科技园双创基地 B 栋 1205
服务全国客户。
chase_dai@ieyoutech.com
ZENKAI不動産株式会社（ZENKAI OS）
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