制造与工业
面对多部门协同、技术知识分散、报表重复整理和现场经验依赖等问题，优先寻找可以标准化、可复核的知识与数据任务。
- 生产与质量资料整理
- 研发文档与企业知识库
- 采购、供应链与经营报表
- 会议、周报与跨部门待办
从行业问题出发，
设计能落地的AI方案
不同企业的价值不藏在同一份工具清单里。我们结合行业知识、岗位任务和数据条件，确定适合的AI应用场景与实施顺序。
先理解业务，
再选择技术
以制造与硬科技产业经验为基础，也服务需要提升经营效率和海外运营能力的中小企业。
科技型企业
面向半导体、机器人、AI基础设施等知识密集团队，帮助研发、销售和管理人员更快地组织专业信息。
- 技术资料与竞争情报研究
- 方案、标书与项目文档
- 销售访前与客户需求整理
- 组织知识与专家经验沉淀
中小企业经营管理
从高频办公和经营分析任务入手，让管理层更快获得可读信息，让员工减少重复操作。
- 经营看板与财务归因辅助
- 票据、合同与行政资料整理
- 人力资源盘点与面试准备
- 营销文案、汇报与数据分析
出海企业
将AI应用到海外内容、市场研究和运营流程，并配套海外推广培训与外国客户来华接待支持。
- 海外运营GEO与内容组织
- 多语言资料与市场研究
- 海外推广实操培训
- 客户来访资料与接待协同
同一个Agent概念，
在不同岗位有不同答案
以下场景用于说明设计方式，实际建设需根据企业流程、数据、权限与验收要求确定。
| 业务领域 | 典型任务 | AI可承担的重复处理 | 人员保留的判断 |
|---|---|---|---|
| 研发与质量 | 技术资料、测试与异常记录 | 归档、字段提取、相似问题检索、报告首稿 | 技术结论、异常处置与签发 |
| 生产与供应链 | 计划、采购与跨部门协同 | 报表整理、数据核对、待办生成 | 计划调整、供应风险与现场决策 |
| 销售与市场 | 访前研究、方案与内容生产 | 公开资料归纳、话术初稿、内容变体 | 需求验证、客户关系与对外审核 |
| 财务与行政 | 票据、台账、会议和周报 | 信息提取、分类匹配、规则校验 | 合规复核、付款与人事相关决定 |
| 经营管理 | 经营分析与行业研究 | 指标计算、趋势图、对比表、报告首稿 | 异常解释、战略判断与资源配置 |
产业覆盖不是标签，
而是理解问题的能力
团队在半导体、机器人、人工智能基础设施、医疗、新能源材料等行业拥有投资研究与投后赋能经验。
技术理解
理解技术文档、研发流程和专业术语，减少AI应用与真实业务之间的翻译成本。
经营理解
从成本、效率、协同和组织角度判断场景价值，不追求为了AI而AI。
落地理解
把模型、Agent和自动化工具嵌入岗位任务，保留人工复核与责任边界。
行业方案如何从试点开始
不从“大而全”的平台开始，而从一项能验证的任务开始。
不必。可以先为一个明确场景准备必要、合规的数据，同时建立字段、口径和质量要求。试点跑通后，再逐步扩大数据范围。
需要根据现有系统接口、权限和安全要求评估。首阶段也可以先通过文件与知识库完成验证，避免在价值尚未明确前投入过多集成成本。