01 / 适用场景
适用场景
适合文档理解、预测、分类、推荐和图像分析，由您的数据及验收标准决定解决方案。简单方法不足时再考虑专用模型。
G-ATAI / 面向企业
定制AI开发服务
面向通用工具无法充分解决的任务。选择方案前，比较现有模型、检索、适配与专用机器学习。
02 / 范围与交付成果
范围与交付成果
- 数据评估与基准模型或非AI方案比较。
- 范围明确的模型或处理流水线、评估数据与错误分析。
- 推理接口、集成指导与监控要求。
如何评估效果
使用与训练分离的代表性数据评估，而不只看演示。检查失败案例，并比较预期负载下的任务质量、延迟与推理费用。
首次沟通需准备的信息
- 输入样例及用户认可的正确输出。
- 数据可用性、使用权、标注质量与隐私限制。
- 预计负载、集成点、延迟及费用上限。
从需求定义到交付
定义业务问题
梳理用户、数据访问与约束。在选择模型前，明确现状基准、验收条件和项目范围。
评估小范围试点
使用您的数据和用户验证代表性任务。扩大使用前检查质量、错误处理、延迟和运行成本。
集成与交接
规划权限、部署、监控和人工审核。在项目范围中约定文档、培训与持续支持。
相关项目
这些项目展示功能和产品构想，不代表经过独立验证的客户成果，也不保证投资回报。GARC包含平面图生成器测试版，LogiTwin是物流概念。
开始前的常见问题
AI项目需要多少费用？
费用取决于流程、数据准备、集成、安全要求和支持范围。需求沟通后，应区分开发费用与模型、云服务及第三方的持续运行费用。
可以保留现有软件吗？
可以。首先评估API、权限和数据访问。有限集成或试点可能更合适。可行性与交付日期在需求分析后约定。
AI会在没有人工审核的情况下运行吗？
取决于任务与风险。部署前应定义审批点、权限、故障回退和审计日志。
规划您的实施路径
告诉我们您的流程、现有系统和目标。选择咨询时间，讨论可行性、范围与下一步。