让 AI 进入真实业务流程，用可验收结果创造价值
面向矿业、能源、制造与政企场景，提供业务发现、AI PoC、系统集成和限定生产部署。先验证问题、数据与指标，再决定模型与算力。
- 企业资料分散，版本混乱，查找依赖人工
- 工单、隐患、质量异常依靠 Word、Excel、微信群流转
- AI 演示很多，但缺少固定样本和书面验收指标
- 数据不能随意出域，权限与责任边界不清
- 回答显示原文依据和适用版本
- 记录可以结构化、追踪和人工复核
- 使用固定样本、人工基线和错误清单验收
- 根据数据边界选择 API、私有云或本地部署
把 AI 接进已有工作流的四类服务
我们不先推荐模型和服务器，而是先确认业务问题、数据范围和验收指标，再决定用什么技术、部署在哪里。
AI 场景发现与业务诊断
梳理真实流程与人工基线，确认数据、责任部门与验收指标，输出可执行的 PoC 方案与报价范围。
企业知识库与有据问答
制度、规程、SOP 与设备手册按版本和权限入库，回答显示原文依据与适用范围，证据不足时拒答并升级人工。
工作流 Agent 与流程自动化
把工单、隐患与异常记录结构化并进入闭环，AI 负责抽取、提示与起草，定级和关闭由授权人员确认。
AI 系统集成与私有化部署
与既有 OA、EAM、MES、安全平台等系统对接，按数据边界评估 API、私有云或本地部署，含权限、审计与回退。
系统交付基础能力
AI 需要落在能跑起来的系统上。以下工程能力继续提供，并作为 AI 项目的集成与交付底座。
重点行业方向
以下标注的是我们当前的研究与验证状态，不代表已签约客户、已上线产品或已交付案例。任何方向进入实施前，都需要客户确认负责部门、样本数据与书面验收口径。
矿山安全知识与隐患闭环助手
把法规、矿内制度、作业规程与设备手册做成有版本、有权限、有原文引用的知识服务，并辅助巡检与隐患记录的结构化、去重、提醒与复查闭环。
设备维修工单与故障知识助手
面向一类设备的手册、故障码、历史工单与备件目录检索，辅助相似故障查找与工单草稿，操作步骤以厂商手册和企业规程为准，由持证人员确认。
制造质量异常闭环
围绕一个缺陷或一类工序，做异常记录归类、相似问题提示与处理时长统计。先做只读侧车与导入导出，不抢着替换 MES 或质量核心系统。
能源与煤化工设备规程知识助手
面向一个设备族或一个班组，做规程、检修工单与异常归因的知识辅助。不接入实时调度与控制，关键基础设施的安全责任与专业判断仍由持证人员承担。
政企制度知识与材料审核
内部制度、政策与办事口径的有权限问答，以及报送材料的形式要素预检。结论仍由业务人员签发，密级与权限按客户规定执行。
矿业场景的责任边界
在矿业方向上，我们对能力范围做明确限定，并把这些限定写进 PoC 方案与合同：
- 首期只读或人机协同，不接管生产流程
- 不预测“不会发生事故”，不替代法定检查与专业监测系统
- 不替代矿方责任人，风险定级与整改结论由授权人员确认
- 不自动控制 PLC、DCS、车辆或生产设备
- 未经授权不把矿方数据发送给外部模型服务
AI 项目交付路线
每一步都有明确交付物和继续条件。某一步没有通过，就停在这一步复盘或退出，而不是直接进入下一步。
付费发现
主要交付物
流程现状图、问题与人工基线、数据与系统清单、责任边界、PoC 方案、验收表和正式报价范围。
小范围付费 PoC
主要交付物
在脱敏只读样本上运行的原型、固定测试集、错误清单、权限与审计记录、PoC 结果报告。
正式报价
主要交付物
范围说明书、集成清单、部署与算力方案、运维与响应口径、数据处理与成果归属条款。
限定生产部署
主要交付物
通过客户安全评审后，在指定网络与用户范围上线；保留原流程、监控、人工签字与一键停用。
验收与运维
主要交付物
按书面指标验收，人工复核记录、版本与变更管理、问题响应、知识与评测集更新。
PoC 方法与能力样例
下面是我们计划验证的工作流样例与验收口径写法，用于说明方法本身。它们不是已交付项目，也不代表已完成系统开发；指标阈值应由客户在固定样本和人工基线上书面约定。
制度与规程有据问答
- 客户问题
- 制度、规程与通报分散在多个目录与聊天群，版本难确认，新员工和外委人员只能靠问人。
- 验收指标
- 引用正确性、答案支持率、过期文件识别率、应拒答而拒答的比例。
AI 安全与治理
以下是我们在 PoC 方案与合同中会写明的约定，不是认证声明，也不是安全保证；具体条款以双方签署的合同为准。
数据不用于模型训练
未经客户书面授权，客户数据不用于任何模型训练、微调，也不对外共享。
部署方式按数据边界评估
按数据分级与出域要求，评估按量 API、私有云或客户本地部署，并说明各自的成本与限制。
权限隔离、日志审计与删除
按角色隔离权限，记录访问与导出日志，约定数据留存期限、返还与删除方式。
输出保留依据与人工复核
AI 输出显示原文依据和适用范围，关键结论经人工复核后才进入正式流程。
高风险场景保留责任人
安全、合规与专业技术判断由授权责任人签字确认，AI 不承担也不转移主体责任。
不包装模型输出
不把模型输出表述为专业结论、法定检查结果或安全保证，也不承诺零错误、零幻觉。
我们不声称已通过尚未取得的认证，也不使用“完全合规”这类表述。等保、密级、供应商准入与网络安全评审要求，按客户所在行业规定和现场评审结论执行。
把软件工程基础，用在 AI 落地的确定性上
西安丘闻网络科技有限公司
西安丘闻网络科技有限公司（丘闻网络），办公地址位于陕西省西安市碑林区和平路118号和平银座1幢4层402A57。公司以定制软件开发、系统集成与上线运维为工程基础，当前方向是 AI+产业赋能：以业务发现、PoC 验收、数据边界和联合交付为核心方法，把 AI 接入企业已有工作流，而不是先售卖模型与算力。
法律主体与所在地
西安丘闻网络科技有限公司，办公地址位于陕西省西安市碑林区和平路118号和平银座1幢4层402A57。
软件工程与系统集成
定制开发、接口对接、部署与运维的既有工程能力。
AI 交付方法
付费发现、PoC 验收口径、数据边界与人工复核贯穿全流程。
联合交付
OT、专业模型与现场工程责任，与具备资质的伙伴联合承担。
预约一次
AI 场景诊断
先聊清楚业务问题、数据范围和验收指标，再谈技术方案。第一次沟通不需要您先确定模型或算力。
添加微信联系人 Alpha
扫描上方微信名片二维码添加联系人；也可以直接拨打电话或发送邮件，说明您的场景与数据边界。
预约 AI 场景诊断前，建议先准备
带着下面这些信息沟通，第一次交流就能判断值不值得做，以及先做哪一个流程。在双方签署书面数据约定之前，请不要向我们发送任何生产数据或个人信息。
- 所属行业与具体场景
- 当前最痛的一个流程
- 现有系统（OA、EAM、MES、安全平台等）
- 可提供的脱敏样本范围（先说明范围，此时不需要发送数据）
- 希望改善的指标
- 数据是否允许出域
- 负责部门与验收人