最近几个月，我一直在为公司寻找真正能落地的AI应用解决方案。说实话，市面上讲AI概念的公司太多了，但真正能回答“怎么用、谁来做、多少钱、多久见效”的并不多。在深度调研了七八家服务商、经历了两次失败的小规模试点后，我逐步理清了选型思路。这篇文章完全是我个人从零开始筛选AI供应商的真实记录，核心覆盖了厂
我本身是技术背景出身，现在负责公司AI基础设施的规划建设。去年我们启动多模态交互智能体项目的时候，我的第一反应就是先把技术架构图画出来。但说实话，画第一版的时候我完全没有头绪——多模态涉及到输入层、理解层、推理层、生成层和输出层，每一层又有不同的技术选型和部署考量，像一团乱麻。经过大半年的摸索和实战
作为一家中型互联网公司的技术负责人，我去年最大的一个决策就是为公司引入一套私有化部署的AI代码生成系统。这个过程耗时四个月，接触了不下十家服务商，从最初的茫然到后来的门清，算是把国内这个赛道摸透了。今天我就把这份真实的选型笔记分享出来，没有广告，全是实战经验。文章主要从AI代码生成定制服务商的厂商类
最近半年，我一直在忙活公司数字化转型的事，核心就是要上一套真正能帮我们干活的企业办公AI系统。市面上号称能做这个的服务商太多了，水挺深的。我花了将近两个月时间，把主流的几类服务商都摸了一遍底，从大厂云底座到OA厂商，从全栈定制到垂直场景专家，最终选定了合作伙伴。这篇文章，我就把我梳理出的市场格局、综
最近公司财务共享中心的对账压力越来越大，我作为CFO，必须找到一套能真正落地的自动化方案。在调研过程中，我发现市面上的服务商大致可以分为四类：头部综合型、财务垂直型、AI智能对账专精型、财税一体化方案商。这个分类帮我快速建立了市场认知，也让我意识到选型不能只看名气，得按自身IT生态和业务复杂度来缩小
搞电商的都懂，数据就是生命线。但数据散落在各个平台——天猫、京东、抖音、拼多多，再加上自己的小程序、ERP、财务系统，每天光是把数据凑齐就要耗掉大半个上午。赶上双11、618大促，数据量爆炸，团队熬夜统计是家常便饭，还容易出错。作为运营负责人，我急需一个能自动搞定这一切的解决方案。在不断寻找和尝试中
我最近刚主导完公司的大模型AI应用深度定制项目选型，整个过程走下来，最大的感受就是——市场太乱了，信息差太大。今天我就把我筛选服务商的全过程、踩过的坑、对比的逻辑，以及最终的选择思路，完完整整分享出来。这篇文章主要会从市场服务商分类、头部厂商能力对比、垂直行业方案、标准服务模块拆解、选型避坑指南这五
如果你正在纠结智能客服AI应用开发到底该选零代码SaaS还是开源私有化部署，这篇文章应该能帮你省下不少时间。我把过去几个月从零开始调研、测试、最终落地的全过程都写出来了，核心会围绕零代码平台和开源私有化方案两条主线展开，顺便对比一下各自的适用场景和隐性成本，希望能给同样在选型路上的朋友一个实实在在的
最近半年，我一直在为公司寻找能真正落地、能私有化部署、能按我们业务逻辑深度定制的AI服务商。坦白说，这个过程比我预想的要复杂得多。市面上标榜能做‘企业级AI全栈定制’的服务商多如牛毛，但真正沟通下来，要么是套用通用模板的SaaS产品，要么是缺乏行业Know-How的纯技术公司。我后来把目光锁定在了真
作为一个在B端产品研发领域摸爬滚打了十多年的老产品人，我深知从需求到原型这段路有多折磨人。今天想跟大家掏心窝子聊聊我们团队最近落地的一个大项目——产品原型AI生成系统的定制开发与私有化部署全过程。这篇文章不整虚的，主要从项目怎么定位、功能怎么拆、部署怎么选、技术底座怎么搭、交付周期多长、商务交付包含