你对 AI 的失望,已经过期了
一年 60 分,三天 98 分——中间隔着的不是能力,是年份。2026 年,AI 进入摘果子的时代。
这里是我们对企业 AI 落地的全部判断——打法全公开,包括技术路线的取舍和我们自己踩过的坑。方法从来不是壁垒,水平才是。
一年 60 分,三天 98 分——中间隔着的不是能力,是年份。2026 年,AI 进入摘果子的时代。
三个专业团队接力一年最好 60 分的活,我们三天做到 98 分——把技术上到底做对了什么,完整拆开。
Why、What、How 三步方法论全公开。方法从来不是壁垒,水平才是。
试点不贵,试点的结论最贵:拿最不值钱的场景给最强的技术打分,测出来的一定是失望。
我不懂物流,但我做出了这个行业没人做出来的报价系统——know-how 不需要内化,只需要结构化。
「精度要求高就该用工作流」——这个前提就是反的。精度靠校验和审核,不是靠捆住 AI 的手脚。
知识库不是为人建的,是为 AI 建的。第一个问题永远是「AI 要替我们做哪件事」。
一个人一天迭代 5 个架构,两个人分工 5 天一版——为什么我们要求一个人干完前后端。
为什么敢不收钱?因为我们对自己的方法和实力有绝对的信心。东西做出来之前,我们担心你不签约;做出来以后,是你担心我们不签约。
1 天驻场,从老板聊到一线员工,给你一张「AI 机会地图」。
2~3 天,用你的真实数据做出能跑的系统。题目你出,现场盲测——效果亲眼看到,再决定给不给钱。
项目费保底 + 效果挂钩。我们和你一起对结果负责。
每次人工审核都沉淀成 AI 的学习材料,系统越用越聪明。
手里有做失败的 AI 项目?拿来考我们。
我们最好的几个客户,都是这么开始的。多个客户验收后的第一反应,是主动提出「我帮你介绍给同行」——我们最好的销售,是客户本人。