你可能正遇到这些情况
下面这些描述如果有一半对得上，说明这件事值得认真做一次——而不是继续用 Excel 和微信群凑合。
「老板要求 AI 落地，但没人知道从哪下手」
会上定了方向，散会后各搜各的方案：有人要上大模型，有人想做知识库，讨论了两个月没有一个能拍板，预算表也编不出来。
「方案商各说各的好，听谁的？」
一家说必须私有化部署，一家说云 API 就够，报价差了十倍，都说自己的路线才不过时。你不懂技术，无从判断谁在讲实话。
「上次演示很漂亮，上线后没人用」
供应商用标准数据演示效果很好，换上自己的单据和聊天记录就答非所问。钱花了，系统躺在那里，业务部门从此不再信「AI」两个字。
「配多少人、花多少钱、怎么算值，全说不清」
立项时能写出来的只有「提升效率」四个字。硬件、模型费、开发费、以后谁维护——这些数字凑不齐，项目就卡在中层批不了。
我们具体做什么
企业 AI 落地咨询不是一个打包票的概念，而是下面这些可以逐条验收的具体工作。
场景诊断：从业务流程里找高回报点
跟关键岗位走一遍真实业务流程，把「重复、依赖规则、大量人工」的环节列出来，按投入、回报、落地难度三个维度打分排序，给出先做哪个、后做哪个、哪个干脆不做的结论。
投入产出测算
每个候选场景算一笔账：开发要投入多少、模型或硬件每月花多少、能替代或节省多少人力，写成一张管理层能看懂的测算表。既算「做了的收益」，也算「不做的损失」，而不是只写「提升效率」。
技术选型：大模型、行业模型还是规则系统
同一个问题，用云端大模型、私有化开源模型、行业专用模型、还是传统的规则引擎加 OCR，成本能差几倍。我们按你的场景给出对比结论和依据——包括「这个场景其实不需要大模型」这种结论。
4 周 POC 验证
用你的真实数据做最小验证：第 1 周定场景与验收标准，第 2–3 周搭建，第 4 周用真实问题测准确率和成本，出结论报告。「能做」和「不能做」都是有效结论——提前排除一个错误方向，本身就省钱。
实施路径规划
给出分阶段路线图：每期做什么、验收标准是什么、需要业务和 IT 各投入什么人、预算多少、上线后谁负责日常运营。做完这一步，你手里就是一份可以直接拿去立项的完整材料。
招标与供应商评估协助
如果你打算让多家供应商比价，我们帮你写需求说明和技术评分标准、审对方的回标方案，指出报价单里常见的坑——没算 GPU 成本、没写数据归属、维护另收费。按项目收费，不绑定任何供应商。
按月陪跑
落地过程中每月固定复盘：进度卡在哪里、成本有没有超、员工用没用起来、下一阶段做什么。适合方向已经有了、但内部没有专职技术负责人盯着的企业。
交付时你会拿到什么，以及我们用什么做
交付物清单写进合同，验收时逐条对照；技术栈全部是主流开源方案。这两件事合起来回答的是同一个问题：以后想换人，换不换得动。
交付物清单
这份清单写进合同，验收时逐条对照。你不需要懂代码， 只需要确认这些材料是否齐全。
- 场景清单与优先级排序表（含收益、成本、落地难度评分）
- 每个场景的投入产出测算表（开发投入、模型 / 硬件成本、节省人力）
- 技术路线选型报告（云端、私有化、行业模型、规则方案的对比与依据）
- 实施路线图（分阶段目标、里程碑、预算与人力需求）
- 《我们建议先别做 AI 的场景清单及理由》
- POC 阶段：可运行的最小系统源码与真实数据评测报告
- 成本监控方案（token 或硬件成本的测算口径与监控方法）
- 交接文档与培训（供你方内部技术负责人接手）
技术栈
全部是主流开源方案，市面上熟练的开发随手可得。这意味着你以后 即使换团队接手，也不会因为技术冷门而找不到人——这也是我们 「不做技术锁定」的具体做法。
- Qwen / DeepSeek / GPT 系列（模型对比评测）
- Dify / Coze / LangChain（快速原型验证）
- Milvus / pgvector（向量数据库方案评估）
- PaddleOCR 等文档识别方案
- Python / FastAPI
- PostgreSQL
- Docker / 私有化部署方案评估
- 开放 API / 数据库直连 / RPA（系统集成方式）
关于选型，我们会说清楚取舍
技术选型不只看「哪个先进」，还看你的团队能不能接得住、 预算够不够、以后好不好扩展。我们会把候选方案的优缺点 和成本差异摆出来，由你决定——不替你做贵的那个选择。
企业 AI 落地咨询怎么收费
我们把咨询拆成三段单独报价，每一段都可以独立结束：诊断解决「做什么、值不值」，POC 解决「在你家数据上到底行不行」，陪跑解决「落地过程别走偏」。如果你做完诊断发现方向不合适，随时停在这里，我们不捆绑后面的服务。先花一小笔钱把方向想清楚，比直接投几十万做开发便宜得多。
诊断包
方向还没定，先看清 AI 能在哪里省人省钱
1–3 万参考区间
- 关键岗位走访与业务流程梳理
- 候选场景清单与优先级排序
- 每个场景的投入产出测算表
- 技术路线初步建议与风险提示
- 《建议先别做 AI 的场景清单》
POC 包
有 1–2 个候选场景，需要用真实数据验证行不行
5–15 万参考区间
- 验收标准的定义（双方书面确认）
- 可运行的最小验证系统（含源码）
- 真实数据评测报告（准确率、速度、错误类型分析）
- 成本实测数据（token 或硬件投入）
- 上线可行性结论与后续实施方案
陪跑包
已有方向或正在实施，需要外部顾问持续校准
按月计（参考 2–5 万 / 月）参考区间
- 每月固定复盘会（进度、成本、使用情况）
- 实施方案与供应商方案的独立评审
- 对内部负责人的日常答疑
- 员工使用情况的跟进与推进建议
- 下一阶段规划与预算编制支持
什么在影响最终报价
同样的功能描述，不同团队报出的价可能差一倍——差异通常来自下面这几项。 你在询价时可以先自查一遍，也就更容易判断对方的报价是否合理。
- 诊断范围：一条业务线，还是全公司多个部门
- POC 场景的复杂度，以及数据整理要投入多少工作量
- 用现有系统和数据，还是需要从零搭建验证环境
- 要评估几条技术路线（云端与私有化都评估，工作量明显增加）
- 是否需要协助招标、审标与供应商谈判
- 陪跑的服务强度：每月投入几天、是否要参加你方内部会议
你可能会担心这些
找外包团队时最怕的几件事。我们把它们直接摆出来回答——不打包票，只说我们具体怎么做。
「AI 会不会只是噱头，对我不一定有用？」
这个问题不该靠嘴回答，该靠你的数据回答。POC 用的不是演示数据集，是你过去几个月的真实单据、聊天记录、文档；验收标准在开始时双方书面确认，例如「售后问题回答正确率不低于 90%」「单张单据处理时间从 5 分钟降到 1 分钟内」。达不到就如实说这个场景暂时不适合做——这个结论本身也是咨询的价值。
「POC 演示很漂亮，上线后没人用怎么办？」
演示和上线的区别在人。我们要求 POC 阶段就拉一线使用者参与，验收标准里包含「他们愿不愿意用」，而不只是准确率数字。如果业务部门从头到尾不参与、只让 IT 部门对接，我们会书面提醒这个项目有上线失败的风险，建议先把业务方拉进来，而不是装作没看见继续做。
「现在选的技术，明年会不会过时？」
大模型行业变化快是事实，应对方法不是猜未来，而是别把自己锁死：业务逻辑和模型层分开写，模型调用做成可替换的接口——今天用某家模型，明年有更便宜更好的，改配置就能换，业务代码不动。选型报告里会写明每层哪些是「大概率会变、已做隔离」的，哪些是「十年不会变、放心用」的。
「公司里没人懂 AI，做完之后谁接得住？」
交接是交付内容的一部分，不是附加服务。文档要求写给人看：架构说明、运维手册、成本监控方法、常见故障处理，加上对你方 IT 或业务负责人的现场交接培训。如果贵司暂时连一个能对接的人都没有，我们会直接建议先送人去学一轮，或者选择托管服务——而不是留下一堆没人看得懂的文档。
「你们会不会为了签单，什么场景都说能做？」
三种情况我们劝退：一，用规则或普通软件就能解决的（比如固定格式的表格汇总），上大模型纯属浪费预算；二，流程本身没理顺、职责没分清，AI 只会把混乱执行得更快，应该先理流程；三，关键数据还在纸上和口头、没有可用的电子语料，AI 没米下锅。这三种会写进诊断报告的「先别做」清单并说明理由。少赚一单，好过做一个失败项目。
更多关于价格、周期、合同与售后的疑问，见 常见问题。
关于企业 AI 落地咨询的常见问题
企业 AI 落地咨询具体交付什么？
诊断包交付：场景清单与优先级排序、每个场景的投入产出测算、技术路线选型建议、实施路线图，以及一份《建议先别做 AI 的场景清单》。POC 包交付：可运行的最小系统、用真实数据跑出的准确率与成本实测、明确的可行性结论和后续实施方案。所有结论都有数据或依据支撑，不是 PPT 上的形容词堆砌。
什么情况下你们会建议先别做 AI？
三种：用规则或普通软件就能解决的（固定格式的汇总、简单审批），上大模型是杀鸡用牛刀；流程本身没理顺、责任没分清的，AI 只会把混乱自动执行一遍，应该先理流程再谈工具；关键数据还在纸上和口头、没有可用电子语料的，AI 没有原料。这三种情况我们会写进诊断报告并给出替代建议，比如先做信息化或流程整理。
一次诊断或 POC 要多少钱、多久？
诊断包 1–3 万，通常 1–2 周；POC 包 5–15 万，4 周左右，价格取决于场景复杂度和数据整理量。POC 验证通过后如果继续由我们实施，POC 阶段的代码、评测集和调优成果直接延续使用，不重复收费；如果你们拿着结论找别家做，我们也不设障碍，材料一并交付。陪跑按月计，参考 2–5 万 / 月。
我们自己有懂技术的人，还需要做咨询吗？
不一定需要，这钱可以省。如果你们内部已经能回答三个问题——做哪个场景、用什么技术路线、怎么验收——那就直接找开发实施，找我们做咨询属于重复劳动。咨询真正适合的往往是：方向还没定、几个方案难以取舍、或者内部没有人能对技术方案拍板。判断标准很简单：你身边有没有一个「方案出了问题他负责」的人，有就不用买。
咨询和后面找你们做开发会不会有利益冲突？
我们把两段收费分开、结论独立：诊断和 POC 按固定价格结算，无论后续是否由我们实施，费用一样。如果诊断结论是「这个场景不值得做」或「该用更便宜的方案」，我们照写——这份报告的价值恰恰在于它敢说不。你拿报告去别家实施，我们不设任何限制，评测数据与验证代码一并交付。
4 周 POC 能验证到什么程度？验证不了什么？
能验证三件事：这件事 AI 在你家数据上做不做得到、成本大概多少、一线人员愿不愿意用。验证不了的是：大规模并发下的性能、长期运行的稳定性、完整的合规要求——这些属于正式实施阶段的内容。POC 的意义在于用 4 周和几万元，排除掉一个可能要花几十万、搞半年的错误方向；即使结论是「可行」，你也拿到了一张有实测数据的决策依据。
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