先学知识，
再上岗

我们聚焦工业制造，把企业散落在系统、文件与资深人员手中的物料、BOM、图纸、价格、工艺与经验规矩，治理成可推理的知识资产，再让 AI Agent 在客户需求分析、非标产品设计、智能图纸、快速报价、数据洞察、准确标书等岗位执行。解决的正是经验随人流失、报价慢、BOM 错误、图纸版本失控、标书漏项这些具体问题。

通用大模型能写会聊，但不了解企业的物料编码、替代关系、工艺约束与报价口径。我们的做法是先学企业知识，再让 Agent 上岗：推理建立在结构化知识图谱上，每个结论附来源、统计范围与例外情形，证据不足时明确拒答；替换、修改、报价与导出等关键动作停下来等人工审批。我们交付的是可验证的岗位能力，不是聊天工具。

我们已在装备制造、电子制造、国资国企、智慧园区、能源电力等行业完成交付验证，覆盖 BOM 快速报价、三维图纸与自动化设计、组织一体化 AI 管理中枢、AIoT 智慧园区、能源与碳管理等场景。你可以在“客户案例”页面查看具体案例，也可以在场景评估时让我们匹配相近行业的做法。

我们成立于2018年，早期深耕数据挖掘、数据平台与数据中台，2023年进入大模型应用；团队约20人、以研发人员为主，在沈阳、天津两地设有研发机构，已积累7项软件著作权，另有6项软著、1项专利在申请中。我们具备从顶层设计、数据治理到 Agent 应用落地的全流程实施能力，平台已在多个行业完成交付验证。

可以，而且不需要先做大规模数据治理。建议从最容易接入的表格数据开始：先接入当前报价最常用的物料、BOM 与价格，跑通一个岗位，再按产品线补充图纸、文档与隐性经验。历史资料不多时，先用当前项目资料启动，随着业务运行持续沉淀，知识库会越来越完整。

通常不需要。我们在现有系统之上做统一建模与知识关联，把分散在系统、文件与资深人员手中的知识形成同一套可推理资产。具体对接哪些系统、以什么方式接入，会在项目评估阶段结合现有 IT 环境确定。

支持私有化内网部署与离线运行，数据不出厂区；图纸通过本地部署的 SolidWorks、AutoCAD 官方 API 解析；模型支持 DeepSeek、GLM 等国产化部署，并适配信创软硬件生态。权限按角色与数据范围控制，价格等敏感字段脱敏，关键操作留痕，便于内部审计。

不会。替换、修改、报价与导出等关键动作都会暂停等待人工确认，AI 无权自行修改企业数据；执行依托确定性代码，而不是模型自由发挥。谁审批、依据哪条规则、哪版有效都会记录，可追溯、可回滚。AI 只提方案与建议，最终决策与责任在人工。

建议先做一个岗位的小闭环试点：接一类数据，跑通“提议—人工审批—执行—留痕”，用真实业务结果验收，试点通过后再按业务单元扩展。周期取决于数据接入范围与岗位复杂度，场景评估后会给出试点范围、参与人员与验收标准。客户侧一般需要一位业务负责人、一位 IT 接口人和试点岗位的一线用户，其余由实施团队承担。

带上一个真实的业务问题和一份可用的数据，和我们做一次场景评估。我们会判断这个问题是否适合解决、需要哪些数据、预期怎么验收，并给出试点建议。不需要先采购，也不需要先做大规模数据治理。