一家做 AI 工程化落地的公司
注册于河南省新乡市，本地团队直营，交付到能跑起来的系统
我们做的事很具体：企业自己的文档、工艺参数、售后工单、经营数据，怎么变成能用的问答系统、检测模型和业务平台。
再往下是这些系统怎么上云、怎么跑稳、上线之后怎么持续运营和优化。我们把它当成一条完整的链路来交付，而不是拆给三拨人。
我们是这样组织的
不看口号，看能交付的结构
能力矩阵
六个方向可以单独切入，也可以串成一个项目
AI 大模型研发
模型微调与推理部署、RAG 企业知识库、Agent 工作流编排，接进你已有的业务系统。
AI 工业应用
工业视觉缺陷检测、设备运行数据分析、产线智能体与告警，按具体工序设计判定逻辑。
软件开发
管理后台、小程序与业务系统定制开发，按实际流程设计功能与权限边界。
云服务
上云架构、容器化部署、监控告警与运维托管，兼顾可用性、安全与成本。
SaaS 产品与运营
多租户平台搭建、内容运营与经营数据看板，把一次性交付变成长期增长。
GEO 生成式引擎优化
面向 AI 搜索与大模型问答做可见性优化，让品牌被检索、被引用、被推荐。
技术栈
按场景选型，不为了用新技术而用
模型与推理
数据与检索
工程与部署
应用与终端
一个项目怎么走完
四个阶段，每个阶段都有能拿在手里的产出物
需求诊断
先判断该不该做坐下来把场景讲清楚：谁在用这个功能、这道工序现在怎么做、数据在哪里、做成了拿什么衡量。很多需求到这一步会被我们自己否掉。
产出：场景清单、数据现状评估、可行性与风险提示
方案设计
技术选型与边界给出架构草图、模型与检索方案、集成方式和工作量拆分，明确哪些一期做、哪些留到后面，避免第一版就想吃掉所有需求。
产出：技术方案书、里程碑计划、分项报价
开发部署
跑在真实环境里按里程碑联调，模型效果用事先约定的评估集验证而不是靠感觉。部署到客户的环境，权限、日志、备份一次配齐。
产出：可运行系统、测试与验证记录、部署与运维文档
运营迭代
让数据回流上线不是终点。看真实使用数据与错例，调检索策略、补知识库、优化提示词与流程，把效果稳定在可用水位之上。
产出：使用数据看板、优化清单、版本迭代计划
能落地的场景类型
下面是我们判断 AI 能真正产生价值的地方，不是客户名单
离散制造与质检
外观缺陷判定、工艺参数寻优、设备手册问答与检修助手。
能源与设备运维
运行数据告警归并、巡检记录结构化、故障处置知识沉淀。
商贸零售与门店
商品与会员数据打通、小程序与线上商城、门店经营看板。
公共机构与教育
政策与制度问答、材料智能校核、面向 AI 搜索的信息发布优化。
合作方式
按事情的性质选，不套同一种合同
项目制交付
目标明确、范围可界定的单点需求，按里程碑验收。
- 方案书 + 分项报价
- 源码、文档与部署环境交付
- 约定质保期内的缺陷修复
长期研发与运维
产品要持续迭代、但没有自建技术团队的企业。
- 按季度或年度投入研发与运维
- 固定节奏的版本排期与复盘
- 监控、备份与故障响应有明确约定
联合运营
SaaS 与 GEO 这类天然需要长期做的事。
- 我们出技术与运营，客户出场景与内容
- 按可量化的指标看结果
- 收益分配方式面谈确定
常见问题
谈之前客户最常问的几件事
我们的资料和数据会不会外泄？
默认按私有化交付：模型与检索服务部署在你自己的环境里，数据不出内网。需要用到第三方模型接口时，会事先说明哪些数据会发出去、发到哪、留存多久，并签保密协议。
你的文档与业务数据所有权归你，我们不会拿去做模型训练或二次利用。
需求还没想清楚，能开始吗？
能。需求诊断本身就是第一阶段，产出之一就是"这件事现在该不该做、做到什么程度合适"。我们不建议在没摸清数据现状之前先定技术方案。
我们没有技术团队，上线之后能自己维护吗？
交付物里包含源码、部署文档和操作培训，日常的业务配置（改知识库、看数据、调流程）不需要技术人员。真正需要改代码的部分，可以选择质保期内我们维护，或者签长期运维。
多久能看到效果？
取决于场景复杂度。可验证的做法是先做一个小范围试点，用事先约定的评估标准看结果，再决定要不要铺开。任何承诺"一周上线、立刻见效"的说法都不适用于工程落地。
AI 项目和普通软件开发有什么区别？
普通开发的需求边界清楚，验收看功能；AI 项目的效果依赖数据质量，需要留出数据准备和效果调优的周期，也要接受"某些场景当前做不到"的结论。这是我们坚持把需求诊断放在第一步的原因。
找我们聊
说清场景和数据现状，我们给可落地的方案与报价