// 解决方案 · 企业 AI 服务
企业AI服务：培训、咨询、落地
三位一体，覆盖企业 AI 化的完整旅程：培训让组织会用 AI，咨询让企业用对 AI，落地让系统用好 AI。从认知到交付，一个团队全程负责。
// THREE PILLARS
AI 培训 · AI 咨询 · AI 落地
企业 AI 项目的失败，极少败在模型，大多败在认知、决策与交付。三支柱分别守住这三关。
TRAINING
认知层AI 培训
让企业「会用 AI」
从决策层到技术团队，建立统一的 AI 认知与方法论——选型不被营销话术误导，立项不被技术名词绑架。
课程体系 · 分层培训定制
CONSULTING
决策层AI 咨询
让企业「用对 AI」
AI 成熟度诊断、场景价值评估、技术路线与成本规划——把「要不要做、做什么、花多少」先算清楚，再动手。
AI 成熟度诊断报告 · 摘要v1.0
分级定位：L2 → L3
当前 L2 辅助协同，建议 6-12 个月内进入 L3 自主执行
结论：数据基础达标 · 建议先跑 6 周 PoC
DELIVERY
执行层AI 落地
让企业「用好 AI」
PoC 验证、系统集成、私有化部署、持续运营——交付可运行的系统，更交付接得住的团队，源码与文档全部归客户。
交付链路 · 全生命周期
交付标准：供应商离开后，客户团队可独立运维
// SERVICE ARCHITECTURE
服务体系：一条主线，三层协同
咨询定路径，落地交系统，培训转能力——三者共享同一套技术底座，形成「诊断 → 交付 → 运营」的闭环。
认知层
AI 培训
对齐决策层与执行层的 AI 认知
先导 · 全程伴跑
决策层
AI 咨询
诊断成熟度、规划路线、测算成本
承接诊断 · 驱动立项
执行层
AI 落地
PoC、集成、私有化部署与运营
承接路线 · 交付资产
技术支撑底座
数据层、模型层、应用层统一选型；标准件组装，把成本留给客户； 数据不出域，源码与文档归客户；供应商离开后团队可独立运维。
// WHAT'S INSIDE
三大板块，各自交付什么
每一项服务都有明确的服务对象、内容与交付产出——可验收，可度量。
AI 培训
面向对象
服务内容
- AI 战略通识：机遇边界与风险底线
- 选型与成本：模型、算力、人力账怎么算
- 工程实操：LLM / RAG / Agent 动手训练
- 数据与合规：数据治理与 AI 合规红线
交付产出
- ✓分层课程体系
- ✓实操工作坊
- ✓能力评估考核
AI 咨询
面向对象
服务内容
- AI 成熟度诊断：FSD 分级定位
- 场景价值评估：优先级与 ROI 测算
- 技术路线规划：自建 / 采购 / 混合
- 数据治理评估：数据现状与治理路径
交付产出
- ✓诊断报告
- ✓AI 转型路线图
- ✓立项决策依据
AI 落地
面向对象
服务内容
- PoC 验证：6-10 周验证最不确定环节
- 系统集成：对接 ERP / MES 等现有系统
- 私有化部署：数据不出域，源码交付
- 持续运营：监控、迭代与能力转移
交付产出
- ✓可运行系统
- ✓源码与文档
- ✓客户自有运维团队
// AI MATURITY LEVELS
诊断框架：你的企业 AI 在哪一级
AI 咨询的核心抓手——类比自动驾驶分级，衡量企业 AI 成熟度。30 分钟技术诊断，输出分级定位与优先级场景。
单点工具
独立 AI 工具，人工主导每个环节
- OCR 单据识别
- 报表自动化
- 单模型 API 接入
辅助协同
AI 辅助决策，人机协同工作
- RAG 知识助手
- 预测性告警
- 数据洞察看板
自主执行
Agent 自主跑通端到端流程，人工监督
- Agent 工作流编排
- 预测性维护闭环
- 机器人自主分拣
全自主决策
决策中枢自主调度优化，人只定目标
- 多智能体决策中枢
- 端到端自治系统
- 持续学习自进化
多数企业的最优解在 L3——L4 仅当 L3 稳定运行 12 个月后考虑
// TIMELINE
10 周交付节奏
固定节奏、透明里程碑：每周一次进度同步，每个阶段都有可演示的产出。
技术诊断
咨询
现场/远程调研数据与流程，输出 AI 成熟度分级定位与优先级场景。
PoC 验证
落地
选一条高价值场景做概念验证，用真实数据跑通闭环，不达指标即止损。
落地部署
落地 · 培训
私有化部署 + 系统集成 + 分层培训，系统上线与能力转移同步完成。
持续迭代
长期服务
数据回流驱动模型升级，按季度 review 升级路径与培训计划。