研发与业务知识库
连接产品资料、技术问答、客户案例和内部 SOP。
区域业务语境
AI 落地必须贴近当地企业真实业务
合肥在新能源、先进制造、科技企业和政企服务方面有明确产业基础，AI 落地要同时关注研发协作、业务文档、销售支持和组织训练。
新能源和制造企业
科技和软件团队
政企服务团队
研发、销售和运营部门
重复劳动痛点
先找到每天都在消耗团队时间的工作
研发和业务材料脱节
技术资料、产品说明、客户方案和售后反馈之间缺少高效转译。
政企项目文档量大
方案、标书、汇报、会议纪要和验收材料需要稳定产出。
智能体场景难判断
企业想搭 Agent，但需要先确认资料基础、权限边界和流程稳定性。
可落地场景
从一个部门、一个流程、一个试点开始
政企文档工作流
提升方案初稿、项目摘要、会议纪要和汇报材料整理效率。
轻量智能体试点
围绕客户问答、内部查询或流程助手做可测试原型。
90 天路径
先验证，再扩展
每个地区的企业基础不同，我们会根据业务现状、团队能力和优先级设计落地路径。
1
业务访谈
结合合肥企业的行业特点、团队结构和当前流程，确认 AI 落地的业务目标。
2
场景排序
从重复劳动、资料基础、业务价值和风险边界判断最适合先做的试点。
3
培训与原型
用真实岗位任务完成 AI 培训、模板沉淀、知识库或工作流原型。
4
复盘扩展
根据团队使用反馈和业务指标，决定下一批流程、部门或区域扩展。
FAQ
常见问题
合肥企业做 AI 落地应该先从哪里开始？
建议先从每天高频重复、资料相对完整、业务负责人愿意配合的场景开始，例如销售资料、客户沟通、培训 SOP、知识库或内容工作流。
AI 培训和 AI 落地实施有什么区别？
培训解决团队认知和岗位能力，落地实施会进一步把模板、知识库、自动化流程或智能体接入真实业务。两者通常需要结合。
是否必须现场交付？
不一定。我们通常先远程诊断和资料盘点，再根据企业团队规模、场景复杂度和管理层需求安排现场工作坊或陪跑。