智能製造與工業裝備
常見問題
- 設備手冊、工藝文件與歷史工單分散在多個系統，一線查資料靠問人
- 老師傅經驗難沉澱，新人上手慢，售後響應受制於個人能力
- 出口市場對 ESG、包裝與碳數據的要求以問卷形式壓到工廠，人工應對成本高
我們怎麼做
- 設備與工藝知識庫：把手冊、圖紙說明、工單沉澱成可檢索的問答
- 售後與渠道技術支持助手：一線自助查詢，複雜問題再轉人工
- 出海合規數據準備：供應商 ESG 與包裝合規數據的自動歸集與核驗
典型交付物
行業方案 / Industry Playbooks
把通用的 AI 能力，裝進具體的行業裏
同一個模型，放進不同行業要做的事完全不同：要接什麼數據、要過什麼權限、回答錯了代價有多大。我們當前把主要精力放在智能製造與高校高職兩個方向。
01 / 主打方向
智能製造 · 高校與職業教育
這兩個方向的共同點是：知識密集、人員流動快、失敗成本高，而 AI 恰好能在這三件事上產生可衡量的改善。
高校與職業教育
常見問題
- 課件、實訓手冊與教師經驗分散，學生課後提問集中在少數教師身上
- 實訓設備操作規範難以反覆演示，一人講、多人看，效果受場地與師資限制
- 課程評估與教學成果沉澱依賴人工整理，經驗難以跨屆復用
我們怎麼做
- 課程知識庫與教學答疑助手：按專業、課程與班級分級授權
- 實訓操作指引：把設備規範做成可分步查詢與練習的指引
- 教學數據分析：匯總高頻問題與薄弱環節，反哺課程改進
典型交付物
02 / 其他方向
同樣在做的四個方向
以下方向的交付經驗同樣成熟，可作為 AI 導入的第一批試點場景。
跨境貿易與出海服務
常見問題
- 多市場法規與準入要求更新快，團隊難以及時掌握
- 同一份合規資料要按不同客戶、不同市場反覆重做
- 資料分散在郵件與個人電腦，人員變動即斷檔
我們怎麼做
- 法規與準入知識庫：按市場與品類檢索，答案標註條文來源
- 合規資料自動化：從原始數據到披露底稿的流程化整理
- 歷史項目沉澱為可復用模板，減少重複勞動
典型交付物
零售與消費品
常見問題
- 商品資訊、促銷政策、門店運營手冊體量大且更新頻繁
- 客服與導購人力喫緊，回答口徑不一致
- 營銷內容產出慢，多語言與多市場版本難統一
我們怎麼做
- 商品與運營知識庫：門店、客服、經銷商共用一套口徑
- 導購與客服助手：接入企業微信 / 公衆號，先自助後人工
- 內容生成輔助：按品牌規範產出多語言版本，人工終審
典型交付物
能源與公用事業
常見問題
- 安全規程、操作規程條文多，現場人員查詢與執行易出錯
- 運行數據與文本記錄分離，故障復盤依賴人工整理
- 對數據駐留與訪問隔離有嚴格要求
我們怎麼做
- 規程與制度知識庫：自然語言查詢，答案標註條文出處
- 運維輔助助手：結合臺賬與歷史事件給出處置建議與依據
- 按客戶指定地區部署，按崗位分級授權
典型交付物
專業服務與諮詢
常見問題
- 項目資料與行業經驗復用率低，人走知識走
- 方案與報告撰寫重複勞動多，交付週期被文件拖長
- 新人培養依賴師徒制，難以規模化
我們怎麼做
- 經驗知識庫：把項目文件、案例與模板沉澱為可復用資產
- 方案輔助生成：按模板與歷史案例生成初稿，人工定稿
- 知識傳承：把隱性經驗轉成可檢索的問答與檢查清單
典型交付物
03 / 出海合規平台
兩個已經產品化的出海合規場景
製造業客戶在拓展海外市場時，最先撞上的往往不是技術問題，而是合規數據的準備與舉證。我們把這兩個高頻場景做成了平台。
PLATFORM 01AI + 區塊鏈
供應商 ESG 合規平台
Supplier ESG Compliance Platform
面向有跨境供應鏈的企業，用 AI 把分散在問卷、郵件與報表裏的供應商 ESG 數據自動採集、清洗與結構化，再以區塊鏈對關鍵數據做可信存證，讓綠色合規不再依賴人工催收 Excel。
- 供應商 ESG 問卷自動分診、填答品質校驗與缺口提示
- 排放與能耗等指標的口徑對齊、異常識別與趨勢分析
- 關鍵數據上鏈存證，來源可追溯、記錄不可篡改
- 按 CSRD、CBAM、EUDR 等要求生成披露底稿與合規報告
PLATFORM 02AI + 法規知識庫
歐盟包裝合規平台
EU PPWR Packaging Compliance Platform
面向出口歐盟的包裝與消費品企業，把 PPWR 法規條文變成可執行的檢查清單：從包裝清單與 BOM 出發，逐項比對可回收性、再生料含量與減量要求，輸出差距清單、技術文件與年度維護臺賬。
- 包裝清單與組件 BOM 建檔，重量、材質與結構逐項記錄
- 可回收性、再生料含量與空隙率的差距分析與整改建議
- 法規條文與來源登記，條款級可追溯、可覆核
- DoC 技術文件與各市場 EPR 註冊申報的資料組織
平台提供的是數據整理與差距分析能力，不構成法律意見或合規結論；正式結論需結合實際資料由專業機構覆核。
04 / 從哪裡開始
三個常見起點，我們建議從第一個開始
如果還不確定從哪裡切入，我們通常建議先做一個內部知識助手：週期短、風險低、能最快看到真實效果。
內部知識助手
最穩的起點。數據在企業內部、使用者是員工、錯了可以人工兜底。適合作為第一個 AI 項目驗證價值。
- 投入可控，2–6 週可見效果
- 不觸碰對外合規風險
- 做通後易於橫向推廣
對外服務助手
面向客戶或渠道的問答與支持，價值直接體現在人力與響應速度上，但對回答準確性與內容安全要求更高。
- 需要更嚴格的知識邊界
- 建議保留人工接管
- 需配套內容安全策略
合規與流程自動化
把 AI 嵌入既有流程：資料審核、合規數據歸集、報告生成。收益最明確，但需要與現有系統深度整合。
- 需明確流程與責任人
- 依賴系統接口開放度
- 建議先做單環節試點