企业团队在暖光会议室中讨论 AI 落地
大湾区智能制造车间
INDUSTRY大湾区 · 制造现场
企业 AI 落地服务 · 粤港澳大湾区

让 AI 真正
在企业落地

不讲概念、不堆模型。从业务诊断、场景上线到团队会用,我们陪企业把 AI 从「听过」,变成「用上、用出结果」。

TRUSTED BY
合作客户(待补充)
01 / ASSESSAI 化改造
02 / DELIVER落地服务
03 / ENABLE企业 AI 培训
WHY / 为什么需要落地服务

工具不缺,缺的是让它
在业务里真正跑起来的能力

大多数企业不是不想用 AI,而是卡在「从尝鲜到日常」的最后一公里。我们见过最多的,是下面三种情况。

问题 01

买了工具,却没人用

账号开了不少、试用了一堆,日常工作还是回到老办法,AI 停在少数人的尝鲜阶段。

问题 02

试了场景,却没结果

零散尝试多、缺系统梳理,没有人对「到底省了多少、产出多少」负责,投入难以为继。

问题 03

工具在变,团队跟不上

新工具每周都在更新,员工不知道用在哪、怎么用、谁来牵头,能力缺口越拉越大。

METHOD / 四步落地法

不追求一步到位,
用可验证的小步,跑出确定的结果

这是我们在每个企业都遵循的落地路径:先看清、再试点、后铺开、终固化。

01
DIAGNOSE

业务诊断

走流程、盘数据、访谈关键岗位,找出高价值且可落地的场景清单,排出优先级。

约 1–2 周
02
PILOT

场景试点

选 1–2 个见效快的场景小步验证,定指标、跑流程、算产出,用结果换取信心。

约 2–4 周
03
DEPLOY

规模上线

工具选型与系统对接,沉淀标准操作规范(SOP),分批推广到更多岗位与部门。

按场景推进
04
ENABLE

能力固化

分层培训与陪跑答疑,培养企业内部 AI 骨干,让组织能力可以自我迭代。

长期陪跑

* 以上为典型节奏,实际周期视企业规模、数据基础与配合度而定,诊断阶段会给出匹配的时间表。

SERVICES / 三项核心服务

从看清问题,到团队自己会用

01 / ASSESS & TRANSFORM

AI 化改造

面向「不知道从哪下手」的企业,先做业务与数据体检,再给出一份排好优先级、算得清投入产出的改造路线图。

  • 业务流程与数据现状盘点
  • 高价值 AI 场景识别与优先级排序
  • 改造路线图与投入产出(ROI)评估
  • 适配企业现状的工具组合建议
02 / DELIVER

落地服务

面向「想快点看到结果」的企业,我们直接下场,把场景从想法变成每天都在用的流程,并对使用结果负责。

  • 场景方案设计、提示词与工作流搭建
  • 工具选型、采购建议与现有系统对接
  • 上线陪跑、问题响应与持续调优
  • 使用数据追踪与阶段性效果复盘
03 / ENABLE & TRAIN

企业 AI 培训

面向「要让整个组织跟上」的企业,按岗位分层设计课程与实操训练,把能力长在自己团队身上。

  • 高管 AI 认知与战略工作坊
  • 业务部门实操训练营(按岗位定制)
  • 内部 AI 骨干 / 种子教练培养
  • 长期复训与新工具跟进
CASES / 客户案例

真实场景,正在整理上线

我们会按「行业背景 — 落地场景 — 周期与成效」的结构,陆续补充可公开的客户案例。以下为预留展示位。

制造业 · MANUFACTURING

知识管理与客户响应

面向制造企业的产品资料、报价与售后问答,搭建内部知识助手与一线响应流程。

客户背景 / 场景 / 成效 — 资料待补充
商贸零售 · RETAIL

内容生产与营销自动化

面向多平台运营团队,搭建选题、文案、素材与发布的 AI 协作流水线。

客户背景 / 场景 / 成效 — 资料待补充
服务业 · SERVICE

流程与报表自动化

面向行政、财务、人事等中后台,把重复性资料整理与报表工作交给 AI 流程。

客户背景 / 场景 / 成效 — 资料待补充
ABOUT / 关于 AI米圈

扎根大湾区,
做企业身边的 AI 落地伙伴

AI米圈是一家扎根粤港澳大湾区、总部位于广州的企业 AI 落地服务组织。我们不做「讲完就走」的科普,而是走进企业现场,和业务团队一起把 AI 用进真实流程。

从诊断、试点、上线到团队能力建设,我们对「用上、用出结果」负责——让 AI 不只是 PPT 里的趋势,而是员工每天都在用的生产力。

服务企业(数据待补充)
落地场景(数据待补充)
培训场次(数据待补充)
  • 现场优先先懂业务、再谈工具,脱离场景的方案我们不做。
  • 结果导向每一个落地场景都要能算产出,用数据说话。
  • 陪跑到底交付不是终点,团队真正会用,才算落地完成。
TEAM / 核心团队

五个人,一支能把 AI
真正落到业务里的队伍

由林高山牵头,技术、方案、商业化、运营与培训专业互补、协同配合——既懂模型与系统,也懂企业怎么把它用出结果。

01
林高山团队牵头人
AI FDE 生态架构师 · 解决方案
10 年以上技术研发、4 年 AI 商业化实战。曾任电力数字化企业解决方案技术总监、股份制银行技术项目经理,主导多个千万级项目。擅长把 AI 翻译成企业听得懂、落得了地的方案,覆盖流程重构、内容获客与智能客服。
企业 AI 化转型工作流与智能体落地陪跑
02
EVO
AI 研发专家
10 年 AI 算法与工程经验,华南理工大学本硕、持有 AI 方向授权发明专利。完整走过从算法研发到大模型应用落地,擅长打通「模型私有化部署 → 知识库建设 → 智能体定制 → 业务场景落地」全链路。
大模型私有化智能体开发知识库工程
03
沈攀
商业化落地 · 企业 AI 落地顾问
20 余年传统产业与柔性供应链创业经验,北京大学经济学学士、人工智能高级训练师。2021 年起为传统供应链企业导入数字化与 AI 改造,助力企业营收从 3000 万增长至 1.2 亿,擅长 AI 商业化拆解与 AI 内容生产。
商业化落地传统产业 AI 改造AI 内容生产
04
P姐
运营与内容 · 企业市场顾问
15 年以上快消与餐饮茶饮 B2B 经验,曾任港资餐饮集团市场经理、新茶饮供应链市场总监,服务麦当劳、无印良品、吉野家、7-11 等头部客户。高级大数据分析师、国家二级营销师,擅长 AI 内容策划、商务方案与项目推进。
AI 内容策划市场运营项目推进
05
明心
AI 数据专家
曾任制造业安全总监,在实业一线长期靠数据分析发现问题、制定并落地安全管理制度,习惯用数据说话、对结果负责。人工智能高级训练师,如今把这套数据分析与流程搭建能力迁移到企业 AI 落地:负责业务数据梳理、知识库语料与训练 / 微调数据集构建,为模型搭起准确、可用、可持续维护的数据底座。
数据治理知识库与数据集数据流程搭建
FAQ / 企业常问

关于 AI 落地,你可能想先了解

企业 AI 落地一般需要多久?+
通常先用 1–2 周完成业务诊断,再选 1–2 个场景用 2–4 周试点验证;全面推广以季度为单位推进,具体取决于企业规模、数据基础和团队配合度。我们会在诊断阶段给出与企业实际匹配的时间表,不做脱离实际的承诺。
中小企业、传统行业适合做 AI 落地吗?+
适合,而且往往见效更快。中小企业流程短、决策链短,可以优先从营销内容、客户响应、资料整理、报表自动化等高频场景切入,低成本试点、看到结果再扩大投入,不需要一开始就搭建复杂系统。
需要换掉我们现有的办公 / 业务系统吗?+
通常不需要。我们优先基于企业已经在用的办公软件和业务系统做增量改造,AI 多以助手、插件或自动化流程的方式接入,保护已有投入;确需新增工具时,也会提供多套方案与成本对比,由企业决策。
培训和落地服务是什么关系?可以只做培训吗?+
培训解决「会用」,落地解决「用上、用出结果」,两者可以分开,也建议结合。企业可以单独采购分层培训;如果希望 AI 真正进入业务流程,更建议采用「诊断 + 试点 + 培训」的组合方式。
你们怎么收费?+
诊断、项目落地、培训工作坊分别报价:诊断为固定小额费用,落地项目按场景范围与周期评估,培训按场次与人数计算。了解企业情况后,我们会提供书面方案与明细报价(正式价格体系补充后同步)。
总部在哪?可以到企业现场吗?+
AI米圈总部位于广州,深度服务粤港澳大湾区企业,支持现场调研、驻场陪跑与线下培训;其他地区以远程服务为主,在诊断、上线等关键节点安排上门。
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