01
先评估，再动工
对候选场景做可行性与投入产出评估，明确数据是否具备、效果如何度量、失败代价多大，避免把预算投给注定跑不出效果的场景。
02
建立在治理好的数据上
知识库与训练数据来自已完成分类分级的数据资产，权限随人随岗，模型不会看到它不该看到的内容。
03
效果与安全都可度量
上线前建立评测集与基线，上线后持续监控幻觉率、越权访问、成本与时延。出现问题可回放请求、定位到具体环节，并回退至上一版本。
AI 能力域
从战略评估到行业落地的六个能力域，既能做单点场景，也能承建 AI 平台与长期运营。
01
AI 战略与场景评估
对标成熟度模型评估现状，识别并排序候选场景，测算 ROI / TCO，输出分阶段路线图与技术选型建议。
02
大模型与智能体
模型选型评测、提示工程、RAG 知识库、微调与蒸馏量化，以及多智能体编排与工具调用，支持私有化与信创环境部署。
03
机器学习与感知智能
特征工程、模型训练调优与可解释性分析，覆盖计算机视觉的检测分割与 OCR、自然语言处理的抽取问答与语音识别合成。
04
AI 数据工程与 MLOps
训练数据治理、标注质检与合成数据，特征平台、实验管理与 CI/CD/CT 流水线，以及上线后的漂移监控与算力调度。
05
AI 安全与治理
大模型越狱与提示注入测试、AIGC 内容安全、联邦学习与差分隐私、模型水印与偏见治理，对接 ISO/IEC 42001 与可信 AI 要求。
06
行业落地与培训
智能客服与坐席辅助、智能文档处理、推荐与语义搜索、预测性维护与智能风控，配合从高管认知到工程实战的分层培训。
服务过的组织
以及更多客户
多数企业场景不需要训练模型。先用检索增强补齐知识，再用评测集确认瓶颈是否确实来自模型能力，然后才考虑微调。是否私有化取决于数据敏感度与合规要求，评估阶段会给出调用 API、私有化推理与微调三种路径的成本对比。