先确认可以相信什么
启动前整理目标岗位、业务任务和现有处理流程、可脱敏的文档、问题样本或历史记录、需要连接的业务系统与接口说明。资料按“已验证事实、客户说明、合理推断、待验证项”分级；账号缺失、环境不可用、数据无法授权等限制单独记录，避免把无法检查误写成没有问题。
适合先做诊断的情况
有多个AI设想但无法确定优先级
准备建设知识库、客服或业务Agent
希望为ERP、CRM或现有软件增加AI能力
需要比较云端模型、专属实例和私有部署
启动前建议准备
目标岗位、业务任务和现有处理流程
可脱敏的文档、问题样本或历史记录
需要连接的业务系统与接口说明
数据敏感等级、权限和合规约束
诊断工作范围
01
场景价值、频次、风险和实施难度评分
02
知识、数据和问题样本质量评估
03
RAG、Agent、工作流和模型路线判断
04
准确率、引用、人工接管和安全边界设计
05
PoC范围、评测集、成功指标和运营机制规划
独立可使用的交付成果
诊断成果不绑定后续开发团队，可用于企业内部立项、供应商比选或后续实施交接。
DIAGNOSIS OUTPUTAI场景优先级矩阵
DIAGNOSIS OUTPUT数据与知识准备度报告
DIAGNOSIS OUTPUT建议技术架构和部署路线
DIAGNOSIS OUTPUTPoC范围与效果评测方案
DIAGNOSIS OUTPUT风险、权限和人工复核清单
DIAGNOSIS OUTPUT阶段计划与预算影响因素
诊断不承诺模型对所有问题达到固定准确率，也不以演示效果替代生产验证。最终效果取决于数据、模型、工具接口、评测口径和持续运营。
费用与后续合作说明
费用根据资料完整度、审查范围、系统或设备规模以及验证复杂度评估
诊断结果可以独立使用，不要求必须由知华科技继续实施
如进入后续PoC或正式项目，诊断费用是否抵扣以双方合同约定为准
EVIDENCE-BASED DIAGNOSIS
企业 AI 可行性诊断如何形成可靠结论
诊断不是快速浏览后给出主观评价，而是限定范围、核对证据、复现实验并标注不确定性。
围绕关键风险做最小验证
诊断重点覆盖场景价值、频次、风险和实施难度评分、知识、数据和问题样本质量评估、RAG、Agent、工作流和模型路线判断。通过构建、部署、样本、日志、接口或现场条件复现关键链路；对不能复现的风险说明原因、可能影响和后续验证办法，不用经验判断替代项目事实。
让下一支团队可以继续执行
最终输出AI场景优先级矩阵、数据与知识准备度报告、建议技术架构和部署路线，并为每项问题标注业务影响、发生可能性、处理优先级、预计依赖和建议动作。报告评审后同步资料目录和未解决问题，使客户可自行实施或交给其他团队。
示例：如何给风险排优先级
假设检查发现三个问题：生产环境无法重建、某批历史数据字段缺失、普通页面存在样式错误。优先级不按修复难度排序，而按业务影响、发生概率和恢复能力判断。无法重建可能直接影响故障恢复，应优先补齐；历史数据问题需要先量化影响记录和业务用途；样式错误若不影响主流程，可以进入后续迭代。此示例仅说明方法，正式结论必须附带本项目证据。
诊断结束时，客户应能够回答“目前真实状态是什么、最重要风险在哪里、哪些结论尚未验证、下一阶段做什么、需要谁配合”。若报告只有技术术语和泛化建议，却无法形成范围、排期或验收输入，就没有完成诊断的核心价值。
DELIVERY PATH
独立技术诊断流程
每个阶段都有明确目标、参与角色与可评审成果，重要决策不留到项目末期。
01场景访谈与目标量化
02数据样本和系统现状审查
03技术路线与风险评估
04小样验证或评测设计
05报告评审与PoC建议
FAQ
常见问题
把合作前最常见的问题提前说明清楚。
只有业务想法，没有整理数据可以做吗？+
可以先做场景筛选和数据缺口分析。若缺少可验证样本，诊断会把数据准备作为PoC前置任务，而不会直接承诺上线效果。
诊断是否包含完整AI系统开发？+
不包含。诊断用于确定价值、边界和验证方案；PoC、正式开发、模型调用和长期运营会另行确认范围。
如何收费，能否抵扣后续项目？+
费用根据场景数量、数据敏感度、系统接口和是否需要小样验证评估；是否抵扣后续项目费用，以双方合同约定为准。
DECISION FAQ
查看全部201个问题 →与当前项目相关的常见问题
AI业务场景选型与生产决策
AI项目PoC应该准备多少真实样本？
没有通用固定数量。样本应先覆盖主要任务、正常变化、边界异常和高风险错误，再根据结果的不确定性与错误分布逐步增加。几十个有代表性的专业样本，通常比数千个重复样本更适合首轮判断。
查看完整回答 →AI外包采购、报价与验收AI项目外包前，企业需要准备哪些资料？
企业不需要在咨询前写完完整需求，但至少应准备业务目标、使用角色、代表性任务、现有流程、可用知识数据、相关系统和计划时间。敏感资料可以先脱敏，双方签署保密约定后再逐步开放。资料越能反映真实任务，AI外包团队越容易判断场景是否值得做、PoC怎么设计以及费用由哪些部分构成。
查看完整回答 →AI咨询、MCP集成、技术外包与系统运维企业AI咨询具体做什么，最后应该交付哪些成果？
企业AI咨询应帮助企业从业务目标、流程、数据、系统和风险中筛选真正值得投入的场景，而不是只介绍模型和工具。最终成果通常包括现状诊断、场景优先级、数据系统差距、PoC任务书、评测指标、风险清单和分阶段路线图。每个结论都应说明依据、假设与待验证项。咨询报告还应能被企业用于内部立项、比较供应商和组织后续验收。
查看完整回答 →AI咨询、MCP集成、技术外包与系统运维企业有很多AI设想，应该怎样确定场景优先级？
不要只按管理层兴趣或技术新颖程度排序。建议同时评估业务价值、任务频率、样本与数据条件、系统接口、错误后果、人工兜底和跨场景复用性。第一批项目应价值可见、技术条件较好且风险可控。场景评分不是一次性表格，PoC结果和业务变化后还要重新调整。
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