下半层是让 AI 跑得起来、跑得起、跑得合规；上半层是把 AI 变成业务里真正在用的系统与内容。 所有能力都由同一团队承接，交付口径统一、责任清晰。
算力、模型接入与数据——让 AI 跑得起来、跑得起、跑得合规。
一个 Key 调通国内主流大模型，统一计费与可观测
各家大模型的接口协议、限流规则和计费口径都不一样，业务要接三家就得写三套代码、对三份账单。我们把国内主流模型收敛到同一个网关：一套兼容接口、一份账单、一块用量看板，业务侧换模型只改一个模型名。
从选型到上线，自建一套属于自己的算力
云上推理贵、数据不能出内网、显存总是不够——很多业务最终都会走到自建算力这一步。我们负责把这件事做完：选型测算、机房与供电、集群组网、推理框架部署、量化加速、监控运维，交出一套能长期稳定运行、自己人也能接手的算力环境。
承接海外数据加工订单，按批次验收交付
海外 AI 团队与数据服务商的数据加工需求持续外溢，难点不在产能，而在合规、口径与时差配合。我们按海外客户的规格书作业：先明确数据边界与脱敏要求，统一标注细则并试标校准，再按批次交付可直接进训练管线的高质量数据集。
把主观判断变成可执行规则，再用质检量化准确率
标注的难点不在数量，而在一致性与验收合格率。方言语音、政务影像这类高门槛数据尤其如此：先编规则、先试标校准，再用分层抽检把准确率管住，才能一次通过验收，而不是靠人盯人返工。
把 AI 变成业务里真正在用的系统、内容与工具，交付到能日常使用为止。
FDE 前线交付模式，从需求到上线
以 FDE 前线交付模式推进：工程师进业务现场把流程跑一遍，再把模糊诉求变成可日常使用的系统——行业知识库问答、Agent 自动化工作流、小型业务系统 0 到 1。需求分析、开发、部署、培训由同一团队负责，沟通接口单一，交付责任明确。
采集、建档、质检、验收材料一体化
政企项目中最耗人力的采集、整理、建档与验收材料，用标准化流程承接。熟悉从业务对接到方案编制、现场实施、成果整理到验收支撑的完整周期，把这条链路做扎实。
把业务流程搬进微信，用户不用装新应用
将业务流程迁移至微信端，用户无需额外安装，团队无需额外培训。多人协作、权限控制与数据导出都做进产品里，而不是靠人盯；需要时还能接上知识库与大模型能力。
脚本到成片，一条可控的产线
短剧、TVC 与产品视频用生成式工具承接：脚本、分镜、素材、剪辑串成一条可控产线。先出样片确认风格与画面质量再放量，人负责判断与审美，模型负责产能。
传统交付是「甲方提需求 → 乙方写代码 → 验收」，中间隔着需求文档、项目经理和多轮转述，最后交付的东西常常不是业务真正要的。FDE（Forward Deployed Engineer，前线交付工程师）反过来做：交付工程师直接进业务现场，跟真实使用者一起把流程跑一遍，边确认边实现，对系统是否真的被日常使用负责。
到业务现场跟着真实流程走一遍——高频、重复、耗时的环节才看得见。需求从现场长出来，不是从需求文档里猜出来。
需求调研、方案设计、开发实现、部署上线、培训运维由同一角色贯穿，接口单一，出问题不用在多方之间定位责任。
先做可点原型或小批量试点，用真实结果确认方向，再投入规模资源，避免一次性押注。
交付的判据不是代码写完了，而是业务方真的每天在用。上线后按真实反馈持续迭代，而不是验收完就退场。
方案里写清取舍与不做什么；源码、配置、文档、账号一并移交，客户团队或第三方都能接手。
不按技术名词罗列，按对你可验收的节点推进；每个阶段都有明确的产出物。
先看真实业务与现有环境，确认要解决的问题、验收口径与时间节点，划清哪些交给模型、哪些交给规则、哪些保留人工。
给出能力范围、交付形式、资源配置与报价，明确不做什么，避免后期范围蔓延。
先做小规模验证：一段数据、一个模型服务或一个可点原型，用真实结果确认可行再投入放量。
按方案推进开发、部署、调优与数据生产，关键节点提供进度与中间产出，问题早暴露早处理。
按约定口径完成验收，交付文档、账号与源码，并做现场或线上培训，确保使用者真的会用。
上线后按真实反馈迭代，监控告警与故障响应到位；扩容、模型升级与流程优化按需推进。
需要的是清单之外的组合方案？把业务场景发到 1908873155@qq.com，我们给出可行性判断与建议路径。
先做一次需求沟通：把现有业务流程、算力条件或数据情况说明即可，我们会判断该走哪条路径、大概投入多少。
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