业务介绍
诊断 → 交付 → 赋能，三位一体的 AI 闭环服务
服务路径
诊断先行，一案一策 — 客户基于推荐报告按需选择后续服务
AI 转型咨询
诊断先行，一案一策 — 为企业输出定制化 AI 转型推荐报告
作为驱悟 AI 服务体系的起点，通过实地考察与管理层深度交流，全面诊断企业 AI 就绪水平，输出定制化的《AI 转型工作推荐报告》，为后续的方案交付与能力建设提供精准依据。
核心方法：驱悟 AI 就绪度四维模型
- 数据就绪度 — 数据资产盘点、数据质量、数据治理流程、合规状况
- 技术基座 — 现有 IT 架构、云化程度、数据管道、算力资源、系统集成能力
- 人才储备 — AI/数据人才数量与结构、外部依赖度、学习文化与培训机制
- 业务契合度 — AI 可渗透的业务环节密度、已验证的高价值场景、管理层推动意愿
《AI 转型工作推荐报告》包含
- 企业 AI 就绪度四维评估结论（量化与定性分析）
- 培训建议（按管理层 / 业务骨干 / IT 技术层分别给出赋能建议）
- 软件方案 Demo（可交互功能演示）
- 后续推进建议（明确指向方案和/或培训服务的具体路径）
服务原则
先诊断后建议，一案一策 — 每份报告基于实地考察与面对面交流，为客户量身定制。报告提交后，由客户根据自身情况决定后续服务方向。
📦 交付物
- 《AI 转型工作推荐报告》（含四维评估结论与推进建议）
- 软件方案 Demo（可交互 HTML，允许模拟数据演示）
服务流程
AI 解决方案
聚焦生成式AI，从概念到落地的定制化交付
基于推荐报告展开，围绕大模型应用、智能知识管理、流程自动化等场景，为客户量身交付 AI 应用系统。采用分轮迭代、逐步验收的模式，在 2-6 个月内完成从立项到正式上线的全周期交付。
Demo 能力示意
在项目启动前，通过可交互 Demo 帮助客户直观理解 AI 落地的可能性与价值
技术能力
- 核心交付 — RAG 系统搭建、LLM 应用开发（团队主力能力，独立交付）
- 合作/按需 — 模型微调、多模态、私有化部署（视需求引入合作资源）
📦 交付物
- 源代码仓库（含完整 commit 历史与代码注释）
- 《部署与运维手册》（含环境配置、监控告警、故障排查）
- 《用户操作手册》（含场景化使用指南与常见问题）
服务流程
正式立项
基于推荐报告展开，明确需求范围与技术方案
迭代开发
分轮交付，每轮产出可验收的功能增量
试点上线
在局部业务场景投入使用，收集反馈并迭代优化
正式交付
生产环境部署 + 完整文档 + 知识转移，确保企业可独立运维
AI 能力建设
分层赋能，帮助企业构建独立推进 AI 的内生能力
基于推荐报告中的培训建议，为企业管理层、业务骨干和技术团队分层定制赋能方案。以诊断沙龙、主题工作坊、项目陪跑等形式，在实际业务场景中完成知识转移与能力内化，确保团队具备独立推进 AI 项目的能力。
三层赋能体系
决策层赋能
对象： CEO / VP / 数字化委员会成员
形式： 战略沙龙 + 一对一研讨
核心内容： AI 对行业价值链的影响、企业 AI 机会识别、AI 投资逻辑与节奏、AI 治理与组织变革
业务骨干赋能
对象： 产品经理 / 运营负责人 / 业务分析师
形式： 主题工作坊 + 实战演练
核心内容： AI 产品设计方法论、Prompt Engineering 实战、数据驱动的业务分析、AI 项目评估与管控
技术团队赋能
对象： 开发工程师 / 数据工程师
形式： 项目陪跑 + 代码实战
核心内容： LLM 应用开发、RAG 系统搭建、模型部署与运维、AI 安全与合规、实战项目交付
📦 交付物
- 各层级培训材料（课件、练习素材、参考代码）
- 《赋能效果评估报告》
- 技术团队交付的 AI 模块源码（可选）
服务流程
方案定制
基于推荐报告中的培训建议，细化赋能方案（内容、周期、讲师配置）
赋能实施
分层开展：管理层沙龙 / 业务骨干工作坊 / 技术团队项目陪跑
效果评估
按层分别评估，确保各层达到预期的能力提升目标
能力验收
确认各层达到独立推进 AI 的能力标准，交付评估报告