我们面向的是这样一类企业：已经上了 ERP、也听说了 AI，却不知道 AI 该从哪儿下手、更怕投了钱看不到东西。燧启从"AI 到底该用在哪"这个问题出发，一路做到系统上线、有人天天在用、结果能被老板复核。
方案写得再好，不负责落地，最后躺在抽屉里。企业花了钱，业务一点没变。
不管你到底该不该用，先把系统装上。功能一大堆，真正天天有人用的没几个。
诊断和落地由同一拨人做完。谁开的方案谁落地——出了问题赖不掉。
先扫描、后开方、再落地。该用 AI 的才上 AI，不该用的直说——我们不把自动化的活包装成 AI。
先看企业的时间和成本花在哪，把痛点量化成"一年损失多少"，再逐个场景打分——这事该用 AI，还是传统自动化就够了，最后开出一张能落地、算得清账的 AI 处方。
从最痛、最容易见效的一个小切口起步，做出一个"看得见的东西"，跑通了再往下走。我们不承诺"一次搞定全厂数字化"——那是给自己挖坑，也是给客户画饼。
本地驻场跟进、员工培训、运维订阅，陪着把系统真正用起来，而不是交付即失联。系统有人天天在用，这件事才算做成。
在正式合作前，这四条我们会主动讲清楚，也写进合同。
我们的系统"长"在你现有的 ERP / 系统之上，只读取、不写回、不替换、不打乱你原来的流程。上不上得了线，不赌你换系统。
所有数据归客户所有，可本地化部署、不出厂、不进任何公共数据池、绝不用于服务你的同行。
AI 的定位是预检、排序、初稿助手——把活干快、把风险排前面，最终拍板永远是人。我们讲 AI 不只讲"它能干什么"，更讲"它万一错了，你一眼就能看出来"。
按节点交付、按节点付款。能做的、可以尝试的、目前做不到的，如实相告——不夸大能力换合同。
这也是我们区别于大厂通用方案的地方：大厂抓的是"千行百业"的大数据、卖的是标准品；燧启只连你自己的库、答你自己的数、懂你这一行的算账规则——数据留在你厂里，服务就在你身边。
围绕「看清经营 → 管好客户与货 → 让 AI 上手干活」三条线展开。以下均为团队已具备并实践过的能力方向。
梳理业务地图、量化痛点、评估各场景的"AI 适配度"，输出一张能落地的 AI 路线图。先扫描、后开方、再落地，一条龙由同一个团队完成。
打通多账套、多来源经营数据，做实时经营看板、库存健康与科学补货：区分常规品与定制品、算再订货点与安全库存、识别压货与缺货，让"补多少货"从拍脑袋变成算得清。
一个"会查数的助手"。业务员、经理、老板用大白话直接问："今天卖了多少？""这个客户谁在跟？""哪些货压着了？"系统只读接入数据库，秒级回答。
客户分层看板、360° 画像、沉睡客户唤醒、公海/私海、回访派单与执行追踪，加上应收风险打分——把一大堆欠款客户自动排成一张"该先催谁"的清单。
打通多账套财务数据，算实时收入 / 成本 / 毛利，支持按目标毛利反推定价、费用归集与业财差异分析，让"这单到底赚不赚钱"第一次看得见。
多语言接待初步询盘，从聊天与私信里抽取"客户问的型号、想要的货"，给出备货与相似历史单参考。AI 只做推荐与召回，不替企业定价、不自动对外发价。
基于深度学习的图像识别（物料计数、外观识别），手机或企业微信拍照即可完成，替代人工清点。视觉类项目按真实样本验证效果，软件与算法我们做，硬件由专业伙伴配套。
公司端 / 客户端小程序 + 统一后台 + 可内嵌 AI 智能体，把原本靠"微信沟通 + 图片 + 人工讲解"的业务搬到统一、公开、可下单的线上平台。适用于会员服务、内部服务平台、福利采购平台等场景。
从"想用 AI"到"用起来"：本地驻场跟进、员工培训、运维订阅，陪着把系统真正用起来，而不是交付即失联。
下面这些系统正在客户的真实业务里运行，多部门业务员每天在用。所有案例均已脱敏，只保留行业属性与实际成果。
客户画像：金属加工与流通企业，万余个 SKU、六千余户客户、多个财务账套，长期依赖 ERP + 人工经验运营，数据散在系统与 Excel 里——"看不清、算不准、管不细"。
| 交付系统 | 解决的痛点 | 可量化成果 |
|---|---|---|
| 客户管理与风控 | 客户分层靠 Excel、欠款催收没头绪、回访无追踪 | 三个部门业务员在用；把 610 户欠款自动排成约 30 户高危催收清单；部门数据隔离、回访逐次留痕 |
| SKU 智能看盘 科学补货 |
补货靠人脑经验、压货与缺货并存 | 揪出压货从 9 吨压到 0.03 吨的目标口径；缺货误报从 2572 项降到 9 项；四万余条历史订货入库做地基 |
| AI 问数助手 | 查数要翻系统、问人 | 用大白话直接问销售、客户、库存，秒级回答，只读不改原数据 |
| 经营 / 利润视角 | 多账套利润算不清 | 多账套经营数据打通，订单解析匹配率从 88.7% 提升到 96.6% |
合作形态：五个功能模块、分期交付、里程碑付款。系统真实连接企业 ERP（只读）、真实用户、真实数据量在跑。这是燧启"诊断—落地—陪跑"完整闭环的代表案例，也是我们所有能力方向的真实底座。
方法与产品可适配从中小企业到大型集团的多种规模，尤其在制造与贸易流通领域积累最深。
各行业痛点看似不同，底层却高度同构：数据散、算不清账、客户与货管不精细、人重复劳动多。燧启把在一个行业跑通的模板，快速迁移到相邻行业。
覆盖数据科学、大模型算法、AI Agent 工程、计算机视觉、业财一体、金融与商务全链路。分工上一人负责一个板块，从战略诊断、算法把关到驻场交付形成闭环。
负责客户诊断、方案与整体交付把控。耶鲁信息科学背景，兼具大型互联网数据管道与咨询公司体系设计经验。
面向真实企业数据量的分析与建模，负责口径可复核、结果可回溯。
顶尖院校 AI 方向背景，负责大模型选型、效果评估与算法边界界定。
大模型本地化部署与微调、AI Agent 全链路工程、工业视觉识别。
金融经济背景，负责业财口径定义与项目商业测算。
负责 ERP 对接与系统落地，人在现场，问题当天解决。
顾问网络：包括 MIT 背景、全球头部科技公司在职 Applied Scientist（NLP / 对话式 AI 工业化方向）与剑桥金融背景的资深顾问，为技术方向与商业决策提供把关。
相比大公司启动一个 AI 项目动辄半年流程，燧启决策快、离客户近、价格轻，通常 2–4 周就能给出一个看得见的东西——启动成本低、下行风险小。
一条低风险、可验证的合作路径。你几乎没有下行风险：先看到东西，再决定要不要往下走。
签数据保护协议，一起填一张《现状 / 痛点 / 预期》表。这一步不收费。
给出量化的场景优先级和落地建议——哪些该上 AI、哪些传统自动化就够了，一年能省多少，写清楚。
从一个最痛的小切口做出可用成果，通常 2–4 周就能看到东西。
按模块单签、里程碑付款、不满意随时停。
系统真正用起来，持续迭代。有人天天在用，这个项目才算成了。
留下你的信息，我们会在一个工作日内联系你，先聊清楚三件事：你现在最痛的是什么、这事该不该用 AI、大概要花多少时间和钱。
如果聊下来我们判断你不需要上 AI，我们会直说——这比卖给你一套用不起来的系统更有价值。