80%
AI 项目失败率，是普通 IT 项目的 2 倍
RAND 2025 年研究覆盖了数百个企业 AI 项目，发现超过 80% 的项目未能产生可衡量价值，失败率约为非 AI IT 项目的 2 倍。研究指出的根因前三是：决策者误解/误传要解决的问题、缺乏可衡量指标、把 AI 用于 AI 无法解决的问题。
来源：RAND Corporation, "The Root Causes of Failure for AI Projects", 2025
RAND 2025：80% AI 项目失败 · McKinsey 2025：88% 用 AI 但 <10% 规模化
不做技术推销，
做问题翻译
产业 AI 顾问 · 合伙人模式
企业不缺 AI 工具，缺的是把 AI 变成可衡量业务价值的翻译者与实施者。 我们不卖模型、不做白手套代运营，只做一件事：把模糊的业务问题，变成可被 AI 解决、可被验收的可衡量项目。
Why
为什么企业需要独立的 AI 顾问
不是因为 AI 不够强，而是因为「采用」与「价值」之间存在巨大鸿沟——这道鸿沟，正是理性顾问的生存空间。
88 / <10
采用了 ≠ 产生了价值
McKinsey《2025 AI 现状》显示，88% 的企业已在用 AI，但不到 10% 实现规模化；在已使用生成式 AI 的企业中，约 80% 反馈"未见到显著业务价值"；纵向用例（垂直行业落地）有 90% 卡在试点阶段。报告把主因归结为「评估框架模糊 + 预期管理不当」。
来源：McKinsey & Company, "The State of AI in 2025"
84 / 14
就绪度严重不足，是咨询需求的核心驱动
Cisco 2025 年 AI 就绪度指数显示，84% 的企业认为 AI 会对行业产生重大影响，但仅 14% 认为自己的组织已做好准备。70 个百分点的就绪度缺口，是绝大多数企业今天最迫切、也最被低估的咨询需求。
来源：Cisco, "AI Readiness Index 2025"
What we do
我们的定位：不卖技术，卖翻译
翻译，是把"业务语言"准确转成"AI 能执行的任务"，并把"AI 输出"转回"业务能验收的价值"。这件事，模型厂商不做、软件公司不做、AI 工程师团队也未必擅长。
我们做的事
- 诊断真实业务问题——区分"AI 能解"与"AI 不能解"
- 判断 AI 是否真的适用——很多时候答案是"不"
- 设计与业务方对齐的可衡量价值指标（KPI / ROI / 工时节省 / 错误率下降）
- 陪跑 POC 到规模化，把试点做成业务能续费的项目
- 组建轻量级"产业 AI 团队"——顾问 + 行业合伙人
我们不做的事
- 不卖模型、不卖许可证、不绑定供应商
- 不做白手套"AI 代运营"——只赋能，不替代业务团队
- 不接无法衡量价值的项目——无法衡量就是赌博
- 不承诺"包成功"——只承诺"诚实诊断 + 专业交付"
- 不鼓吹"AI 万能"——RAND 根因 #5 就是把 AI 用于 AI 解决不了的问题
How we work
三种服务模式，按企业阶段选择
从一次性诊断，到持续陪跑，再到合伙人分润——不同阶段对应不同合作深度。
POC 价值验证项目
¥5–15 万 / 项目 · 1–2 个月
在 1–2 个月内快速验证一个具体场景是否值得 AI 介入。明确价值指标（节省工时、降低错误率、提升转化等），可验收、可决策。
- 业务问题深度访谈与重定义
- AI 适用性判断与方案对比
- 最小可行原型 + 指标基线
- POC 验收报告 + 是否进入规模化的明确建议
持续顾问陪跑
月费 ¥2–8 万 · 按月续约
POC 验证成功后，转为月度持续顾问。固定时长响应、长期价值跟踪、内部团队能力建设。
- 每月固定顾问时长（远程 / 现场可选）
- 新场景的快速 POC 设计
- 价值指标看板与季度复盘
- 内部团队的 AI 能力转移与培训
产业 AI 合伙人
项目分润 / 区域代理
与行业资深人士组成 2–3 人轻量团队——顾问出 AI 能力，合伙人出行业资源与客户，比单打独斗更易获客，更易交付。
- 共担获客成本、共担交付风险
- 项目利润按贡献分成
- 特定区域可签独家代理
- 顾问体系提供 AI 培训与技术陪跑
Where we focus
聚焦的产业方向
我们聚焦「数据相对完整 + 决策可被结构化 + 价值可被量化」的产业场景。每个方向都有真实的产业 AI 用例支撑。
制造业
面向中小型制造企业的 AI 工具落地，主要解决"人力贵、流程散、数据杂"的问题。
- AI 营销与客服自动化
- 视觉质检与缺陷分类
- 订单排产与产能调度
- 工厂知识库与师傅经验数字化
金融
面向区域性银行、保险代理、第三方财富的本地化模型与合规工具。
- 本地化模型部署（数据不出域）
- 合同与条款的合规审阅
- 客服工单智能分流
- 尽调材料结构化抽取
服务业
面向餐饮、零售、教培等"高接触 + 高频次 + 人力密集"的服务业。
- 门店运营 SOP 与培训助手
- 点评 / 私域 / 短视频内容生成
- 客户复购识别与召回
- 排班、备餐、库存的轻量预测
中小企业
面向 10–200 人规模的中小企业，做通用 AI 工作流改造。
- 会议纪要 / 周报 / 客户跟进自动化
- 财务、合同、HR 文档的智能处理
- 跨部门知识检索与问答
- 员工 AI 工具使用培训与陪跑
Partnership
合伙人模式说明
a16z 在 2026 年度预测中称这是"智能体之年"（Year of Agents）；Sam Altman 多次公开预测"一人十亿美元公司"的出现。我们认为，未来 3–5 年最稀缺的资产，是把 AI 能力翻译进具体行业的合伙人——你懂行业，我们懂 AI。
谁适合成为合伙人
- 资深制造业厂长、医院信息科主任、餐饮连锁运营总监等——有真实产业经验
- 愿意投入时间学习主流 AI 工具的基本使用与边界
- 拥有一定客户资源或行业人脉，能独立触达决策者
- 接受"先验证、后分润"的合作节奏，反对盲目承诺客户
我们提供什么
- 完整的 AI 顾问能力：问题诊断、方案设计、POC 交付
- 系统化培训：每月一次的合伙人闭门会 + 不限次答疑
- 技术陪跑：原型搭建、模型选型、合规审查全程支持
- 品牌与案例素材：可复用的方案文档、案例脱敏报告
- 分润机制透明：项目利润按贡献分成，区域可签独家
申请要求：行业经验 ≥ 5 年 · 愿意投入 20% 时间学习与共建 · 有可触达的潜在客户
提交合伙人申请 →先聊一聊，看看你这个问题适不适合 AI
30 分钟的免费价值诊断。我们会告诉你：这个问题该不该用 AI、如果用，起点在哪、价值怎么衡量。
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