让 AI 真正在企业里上岗。
从一个真实业务场景开始，把流程、知识、人员和技术做成真正跑得起来的 AI 系统。可使用、可验收、可维护、可持续迭代。
企业 AI 落地 · 诊断后报价（先确认范围，再报价）
买一个平台、做一次培训、搭一个演示智能体、让员工自己找工具、找外包按需求写功能、请咨询公司交一份方案——真正使用时，却常常卡在同一些地方。
AI 落地的难点不是做出一个功能，而是让它进入真实流程并被团队长期使用。
企业 AI 落地是一套组合式服务：从业务诊断、场景优先级、流程与知识梳理，到系统搭建、培训与验收。可以从一个标准智能体开始，也可以进入多部门、多系统和平台级建设。
从真实问题出发的一体化交付——诊断、产品、开发、部署、培训、运维由道序统筹，一个智能体能解决就不急着做大系统。
不是卖一个平台就走人，不是只交一份方案或一个演示，不是把客户转交外包，也不是承诺"上了系统就自动增长 / 全面替代员工"。
差异化分两层：客户感知上是真正有人在用的 AI；交付验收上可使用、可验收、可维护、可持续迭代。
| 场景诊断 | 看清业务、团队、工具、资料与重复工作，识别最值得先做的高价值小切口 |
| 落地方案 | 场景优先级、推荐形态、流程与 SOP 梳理，输出范围建议与一页纸方案 |
| 企业知识库 | 把资料、话术、案例、制度整理成可问可查、可复用的统一底座 |
| 系统搭建 | 由道序研发中心完成智能体 / 系统设计、开发、配置、接口与上线部署 |
| 培训验收 | 用真实任务测试与验收，明确使用人、负责人、维护人，并完成团队培训 |
客户与业务诊断 · 真实问题识别 · 产品与场景方案 · 知识、流程和内容梳理 · 项目统筹与沟通 · 交付标准、测试和培训 · 品牌、产品与使用体验。
平台、App、小程序和 SaaS 开发 · 大模型、知识库和多智能体架构 · 数据治理、BI 和可视化 · 数字人、语音、图像与视频能力 · 系统接口、部署与运维 · AI 硬件和行业应用开发。
从诊断、产品到开发、部署与运维，道序一体交付，不转包给外部。
员工日常向知识库提问制度、SOP、项目资料，沉淀创始人和关键岗位经验。
销售教练、客服、话术辅助、客户分析与录音复盘，统一对外口径。
内容智能体、数字人、AI 官网与 GEO，持续产出品牌内容与素材。
市场与竞品研究、BI、经营分析、数据可视化与报告辅助。
政策平台、文旅服务、健康应用、App、小程序、SaaS 与 AI 硬件。
每个岗位明确使用人、审核人与维护人，关键决策保留人工兜底。
| 识道 | 看业务、流程、团队、成本、客户和数据，找到最值得先做的问题，不先决定技术。 |
| 成序 | AI 之前先整理产品、话术、SOP、案例、数据与权限，把知识、流程和规则理清楚。 |
| 入场 | 选择一个真实岗位或流程，让 AI 进入销售、客服、内容、管理、项目或公共服务现场。 |
| 成事 | 完成开发、测试、培训和验收——系统不只"能打开"，还要在真实问题中能用。 |
| 进化 | 业务变化、模型变化、资料变化，都进入迭代机制，根据使用反馈持续优化。 |
周期取决于场景与系统复杂度。更稳的方式是先做轻量试点验证价值，再到部门级落地、平台级建设与长期迭代；复杂项目可采用阶段试点、部门共创或驻场式协同，方式写入合同。
否则项目很容易变成无限修改。开始开发前，至少要把下面这些约定清楚，让交付可使用、可验收、可维护、可持续迭代。
数据与安全：根据项目明确数据由谁提供、是否有权使用、是否含个人 / 敏感信息、是否脱敏加密或本地化、访问权限、保存期限和删除方式、日志备份与安全事件处理。涉及政府、医疗、金融、教育、未成年人或重要数据，单独开展合规和安全评估；并在方案阶段明确产品是「内部工具、企业客户工具还是公众服务」。
把公众号历史文章和服务信息转为知识库，提供游客问答与人工转接。
汇聚政策数据，提供智能检索、要点归纳和适用性辅助分析。
将制度、SOP 和项目资料转为员工可问、可查的内部系统。
对合同、照片、单据和扫描件进行识别、归档与查询。
结合适老化交互、语音和健康知识库建设服务应用。
结合移动端、定位、图像识别与告警能力建设行业应用。
以上为道序参与的历史项目经验，客户名称均匿名化处理；具体项目归属和数据以授权口径为准，联合项目不包装成全部由道序独立完成。
| 项目如何报价？ | 不按"一个页面、一个智能体多少钱"报价，而是诊断后报价：评估场景与角色数量、资料与数据量、知识库复杂度、是否需要接口 / App / 小程序 / 平台、是否涉及数字人或硬件、是否私有化、权限安全合规与运维范围。所有定制项目先确认范围，再报价。 |
| 标准智能体还是定制开发？ | 一个智能体能解决，就不急着做大系统；多个角色、多流程、多数据、多入口无法由单点承接，再升级为定制开发。标准智能体适合单一高频任务，定制开发面向平台、App、小程序、SaaS、硬件或多智能体系统。 |
| 道序和技术团队怎么分工？ | 道序负责诊断、产品与场景方案、知识流程梳理、项目统筹、交付标准与培训，以及由自有研发中心交付的平台、App、大模型、知识库、多智能体、数据治理、数字人与行业硬件开发。道序不是把客户转交给外包，而是统筹问题、产品和交付。 |
| 企业自己需要准备什么？ | 业务负责人和决策人、当前流程与问题、产品制度话术案例和历史资料、真实使用场景、需要接入的系统与接口、数据范围和授权、预算与时间目标、测试人员和验收标准。 |
| 哪些情况暂时不适合？ | 只想做展示、不准备真实使用；没有负责人、资料或测试场景；希望不改任何流程就自动带来营收；希望一开始全面替代人员；无法说明数据来源和授权；要求在需求不清时直接报死价。 |
我们不承诺：做一个系统就自动增长、全面替代员工、在需求不清时承诺固定总价和周期、让 AI 替代专业人员最终判断、把联合案例包装成全部由道序独立完成、只交一个无人会用的平台。所有定制项目诊断后报价，可先做一次场景诊断，输出优先场景、推荐形态、范围建议和下一步，再决定从哪开始。
企业 AI 化不必一开始就做大系统。先选一个高频、重复、影响明显的场景，
做出第一批真正有人使用的 AI，再复制到更多部门。先让明一判断，或预约人工沟通。
咨询 / 预约：微信 · 电话 CL13889506035（同号）