重复建设，收成一套可协同的 AI 架构。
- 摸清重复在哪里
- 定整体 AI 架构
- 建立智能体协同体系
集团有统一架构和治理标准，部门在同一套底座上持续做自己的智能体。
两种建设者
集团要收口，园区要创收。
同一套咨询方法，面对的问题和结果不一样。先对上你的情况。
工业园区
一个智能咨询中心，服务园内多家企业。
园内企业规模不一，单家很难建起完整的 AI 能力。园区如果只做招商和物业，也缺少能持续收费的数字化服务。
- 01建设园区智能咨询中心园区统一部署模型、知识与咨询能力，作为面向入驻企业的共享服务，而不是为每家企业各做一套。
- 02按企业开放能力问答、流程助手、行业场景按会员开通。企业用自己的资料，数据和权限互相隔离。
- 03把能力变成收入以会员费和服务费向入驻企业收费，园区获得可持续的服务收入，而不是一次性项目。
多家企业共享一套 AI 能力，园区用会员与服务持续创收。
服务内容
让分散的需求，走向共同的能力基座。
从现状到可以继续用的成果，范围在第一次交流里共同确认。
01
整体 AI 架构规划
- 现状盘点：系统、模型、项目与供应商
- 分层架构：模型、知识、连接、智能体、应用
- 集团统建与部门自建的边界
02
智能体协同体系
- 共享智能体与部门智能体的分工
- 智能体之间的调用、交接与权限
- 业务人员可按模板自己搭建
03
治理与运营标准
- 模型、知识与智能体的上线门槛
- 权限、审计、成本与评测
- 避免再次出现影子项目
04
园区智能咨询中心
- 一套中心服务多家企业
- 按会员开通能力与场景
- 企业数据隔离，园区统一运营
05
会员与创收设计
- 会员档位与服务包怎么分
- 哪些能力计入会员，哪些单独计费
- 园区运营角色与服务流程
06
组织与推广路径
- 先选一个部门或一批企业试点
- 验证后再复制到其他单位
- 培训业务团队自己继续搭建
服务架构
咨询落到一层一层的能力上。
不是一份放进抽屉的报告。架构、协同和开通方式，都对着可运行的产品来设计。
从这些情况出发
- 各部门需求
- 园内企业需求
- 已有系统与数据
- 已采购的模型与项目
集团 / 园区 AI 能力中心
- 治理架构标准权限与审计成本上线评测
- 智能体协同共享智能体部门自建互相调用模板与规范
- 共享能力模型服务知识库连接器工具
- 服务开通会员场景包数据隔离使用计量
交到谁手里
- 部门智能体→ 业务团队自己搭建
- 园区会员服务→ 入驻企业按需使用
- 运营收入→ 会员费与服务费
依托阿拉丁 AI Stack私有化部署统一治理可持续运营
典型情况
销售进门时，客户通常是这样说的。
01
集团各部门重复上 AI
- 客户的问题
- 财务、人力、生产各自立项，模型买了多套，问答和审批助手长得差不多，却不能共用。
- 我们怎么做
- 先合并重复能力，再落到统一架构。共性能力集团建设，个性场景由部门在底座上搭建。
后续项目复用已有模型和智能体，不再从零采购。
02
业务团队自己做智能体
- 客户的问题
- 每个需求都要排期找厂商，业务等不及，厂商离开后没人能改。
- 我们怎么做
- 定好模板、权限和评测标准，培训业务与信息化团队在飞灵上自己搭建、自己迭代。
新场景由内部团队完成，咨询从代建转为陪跑。
03
园区服务多家企业
- 客户的问题
- 中小企业想用 AI，但没有团队和机房；园区想提供数字化服务，却没有可交付的产品。
- 我们怎么做
- 建设园区智能咨询中心，按企业开通问答、知识和行业场景，数据彼此隔离。
企业当天可用，园区用一套系统服务一批会员。
04
会员费形成持续收入
- 客户的问题
- 园区数字化项目验收后就结束，没有后续收入，也没有人运营。
- 我们怎么做
- 设计会员档位、服务包和计量方式，明确园区运营团队的服务流程。
能力按会员持续收费，而不是一次性项目款。
怎么选
和其他做法比，差别在交付物。
按常见做法归纳，方便第一次交流时对齐预期。具体范围以双方确认为准。
| 对比维度 | 各部门各自建设 | 只出咨询报告 | 阿拉丁转型咨询 |
|---|---|---|---|
| 集团级 AI 架构 | 各做各的，对不齐 | 有蓝图，难落地 | 架构与落地路径一起定 |
| 避免重复采购 | 同类项目反复做 | 报告里提到，缺少抓手 | 先盘点再统建 |
| 智能体协同 | 项目之间不互通 | 通常不涉及 | 共享底座上互相调用 |
| 业务团队自己搭建 | 依赖外部项目 | 模板、权限和培训一起交 | |
| 园区多家企业共用 | 一个中心，会员开通 | ||
| 持续创收 | 项目制 | 会员费与服务费 | |
| 落到可运行的产品 | 各自一套系统 | 停在文档 | 基于阿拉丁 AI Stack |
支持 部分支持 / 需额外工作 不支持 / 需自建对比描述的是常见做法，不是对某一家厂商的评价。
- 01重复建设盘点，以及统建与自建的边界
- 02整体 AI 架构与智能体协同规范
- 03试点任务；面向园区时，包含咨询中心与会员方案
成果的形式和深度，在需求交流中共同确认。
推进流程
每一步，都有明确的下一步。
周期和协作方式按项目定。下面是一次咨询通常怎么走。
- 01
澄清问题
对齐业务目标、当前情况与约束，形成明确的咨询问题和服务范围。
需求摘要与范围说明 - 02
规划路径
梳理场景、数据、系统和组织协作，讨论可行方案与取舍。
架构建议与阶段计划 - 03
验证方案
针对约定场景准备样本、环境与标准，复核关键假设和限制。
验证记录与待办清单 - 04
整理交接
总结结论、风险和下一步事项，将成果交给相关业务与技术团队。
交付文档与后续建议
开始之前
预约交流 带上现状，开始一次有效的交流。
建议准备：业务问题、系统清单、数据来源，以及参与试点的业务与技术负责人。