企业AI为什么容易停在Demo？
常见原因不是模型能力不够，而是没有定义业务指标、数据权限和责任边界；AI只能回答，不能进入任务、审批和业务系统；项目缺少评测集和失败样本，无法判断每次升级是否真的更好。白泽把这些工程问题放在模型选型之前。
从诊断到规模化的路径
01业务诊断
02场景排序
03PoC/MVP
04系统集成
05评测治理
06上线运营
我们优先验证什么？
- 价值：是否减少时间、成本、风险或提升转化与质量。
- 可行性：数据是否可获得，模型能力是否达到真实业务阈值。
- 可控性：是否能设置权限、人工审批、日志审计和失败回退。
- 可复制性：一个场景做成后，能力是否能复用到相邻流程。
用真实结果而不是演示评价AI
白泽已经在企业知识库、污染源溯源智能体、营销与销售Agent、企业OA协同、工业视觉、机器人和边缘AI等场景中形成实际交付经验。项目优先使用真实业务数据、真实接口和真实验收指标，而不是只验证模型演示。
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把你的业务问题发给我们
如果你还没有确定该做 RAG、Agent、视觉AI还是私有化大模型，可以先描述当前流程、数据和目标。白泽会从业务价值、可行性、数据基础和交付风险判断最合适的起点。