智能制造与工业装备
常见问题
- 设备手册、工艺文件与历史工单分散在多个系统，一线查资料靠问人
- 老师傅经验难沉淀，新人上手慢，售后响应受制于个人能力
- 出口市场对 ESG、包装与碳数据的要求以问卷形式压到工厂，人工应对成本高
我们怎么做
- 设备与工艺知识库：把手册、图纸说明、工单沉淀成可检索的问答
- 售后与渠道技术支持助手：一线自助查询，复杂问题再转人工
- 出海合规数据准备：供应商 ESG 与包装合规数据的自动归集与核验
典型交付物
行业方案 / Industry Playbooks
把通用的 AI 能力，装进具体的行业里
同一个模型，放进不同行业要做的事完全不同：要接什么数据、要过什么权限、回答错了代价有多大。我们当前把主要精力放在智能制造与高校高职两个方向。
01 / 主打方向
智能制造 · 高校与职业教育
这两个方向的共同点是：知识密集、人员流动快、失败成本高，而 AI 恰好能在这三件事上产生可衡量的改善。
高校与职业教育
常见问题
- 课件、实训手册与教师经验分散，学生课后提问集中在少数教师身上
- 实训设备操作规范难以反复演示，一人讲、多人看，效果受场地与师资限制
- 课程评估与教学成果沉淀依赖人工整理，经验难以跨届复用
我们怎么做
- 课程知识库与教学答疑助手：按专业、课程与班级分级授权
- 实训操作指引：把设备规范做成可分步查询与练习的指引
- 教学数据分析：汇总高频问题与薄弱环节，反哺课程改进
典型交付物
02 / 其他方向
同样在做的四个方向
以下方向的交付经验同样成熟，可作为 AI 落地的第一批试点场景。
跨境贸易与出海服务
常见问题
- 多市场法规与准入要求更新快，团队难以及时掌握
- 同一份合规资料要按不同客户、不同市场反复重做
- 资料分散在邮件与个人电脑，人员变动即断档
我们怎么做
- 法规与准入知识库：按市场与品类检索，答案标注条文来源
- 合规资料自动化：从原始数据到披露底稿的流程化整理
- 历史项目沉淀为可复用模板，减少重复劳动
典型交付物
零售与消费品
常见问题
- 商品信息、促销政策、门店运营手册体量大且更新频繁
- 客服与导购人力吃紧，回答口径不一致
- 营销内容产出慢，多语言与多市场版本难统一
我们怎么做
- 商品与运营知识库：门店、客服、经销商共用一套口径
- 导购与客服助手：接入企业微信 / 公众号，先自助后人工
- 内容生成辅助：按品牌规范产出多语言版本，人工终审
典型交付物
能源与公用事业
常见问题
- 安全规程、操作规程条文多，现场人员查询与执行易出错
- 运行数据与文本记录分离，故障复盘依赖人工整理
- 对数据驻留与访问隔离有严格要求
我们怎么做
- 规程与制度知识库：自然语言查询，答案标注条文出处
- 运维辅助助手：结合台账与历史事件给出处置建议与依据
- 按客户指定地区部署，按岗位分级授权
典型交付物
专业服务与咨询
常见问题
- 项目资料与行业经验复用率低，人走知识走
- 方案与报告撰写重复劳动多，交付周期被文档拖长
- 新人培养依赖师徒制，难以规模化
我们怎么做
- 经验知识库：把项目文档、案例与模板沉淀为可复用资产
- 方案辅助生成：按模板与历史案例生成初稿，人工定稿
- 知识传承：把隐性经验转成可检索的问答与检查清单
典型交付物
03 / 出海合规平台
两个已经产品化的出海合规场景
制造业客户在拓展海外市场时，最先撞上的往往不是技术问题，而是合规数据的准备与举证。我们把这两个高频场景做成了平台。
PLATFORM 01AI + 区块链
供应商 ESG 合规平台
Supplier ESG Compliance Platform
面向有跨境供应链的企业，用 AI 把分散在问卷、邮件与报表里的供应商 ESG 数据自动采集、清洗与结构化，再以区块链对关键数据做可信存证，让绿色合规不再依赖人工催收 Excel。
- 供应商 ESG 问卷自动分诊、填答质量校验与缺口提示
- 排放与能耗等指标的口径对齐、异常识别与趋势分析
- 关键数据上链存证，来源可追溯、记录不可篡改
- 按 CSRD、CBAM、EUDR 等要求生成披露底稿与合规报告
PLATFORM 02AI + 法规知识库
欧盟包装合规平台
EU PPWR Packaging Compliance Platform
面向出口欧盟的包装与消费品企业，把 PPWR 法规条文变成可执行的检查清单：从包装清单与 BOM 出发，逐项比对可回收性、再生料含量与减量要求，输出差距清单、技术文件与年度维护台账。
- 包装清单与组件 BOM 建档，重量、材质与结构逐项记录
- 可回收性、再生料含量与空隙率的差距分析与整改建议
- 法规条文与来源登记，条款级可追溯、可复核
- DoC 技术文件与各市场 EPR 注册申报的资料组织
平台提供的是数据整理与差距分析能力，不构成法律意见或合规结论；正式结论需结合实际资料由专业机构复核。
04 / 从哪里开始
三个常见起点，我们建议从第一个开始
如果还不确定从哪里切入，我们通常建议先做一个内部知识助手：周期短、风险低、能最快看到真实效果。
内部知识助手
最稳的起点。数据在企业内部、使用者是员工、错了可以人工兜底。适合作为第一个 AI 项目验证价值。
- 投入可控，2–6 周可见效果
- 不触碰对外合规风险
- 跑通后易于横向推广
对外服务助手
面向客户或渠道的问答与支持，价值直接体现在人力与响应速度上，但对回答准确性与内容安全要求更高。
- 需要更严格的知识边界
- 建议保留人工接管
- 需配套内容安全策略
合规与流程自动化
把 AI 嵌入既有流程：资料审核、合规数据归集、报告生成。收益最明确，但需要与现有系统深度集成。
- 需明确流程与责任人
- 依赖系统接口开放度
- 建议先做单环节试点