广东织云科技有限公司 · 企业 AI 全栈转型服务商

Why Zhiyun

选择织云，就是选择确定性

六大确定性，护航 AI 项目从"上马"到"见效"

01

四层栈不拼接

算力、数据、应用、交付在同一套架构里，不靠客户自己拼供应商拼图。

ONE STACK

02

FDE 陪跑式交付

前置交付工程师嵌入客户团队，与业务方共创，谁发现问题谁负责跑通。

FDE CO-DELIVERY

03

五大生态中立比选

火山 / 腾讯 / 海致 / Aloudata / 深信服，按场景选最优，不绑死任何一家。

NEUTRAL SELECTION

04

数据先治理后智能

口径统一、血缘可溯、坏数据源头拦截——模型效果的上限由数据决定。

DATA FOUNDATION

05

指标先行定义

验收口径在立项时写死，用业务结果而非工时与功能清单衡量交付。

METRICS FIRST

06

原厂品质保证

官方授权与认证工程师实施，7×24 响应，模型上下线与扩容织云负责。

VENDOR BACKED

Capability Stack

四层能力栈 · 缺一层，AI 就停在哪一层

价值链是横向串联，四层栈是纵向承载——下一层托住上一层，每层只回答一个问题

LAYER 04

交付服务链

咨询诊断 → FDE 驻场 → 运营转移

怎么落地咨询规划 + FDE 前置交付工程师

AI 成熟度诊断转型路线图场景与选型组织能力共建2–4 周 POC

客户得到同一团队对业务结果负责

服务承诺先定目标，再定路径

L4 的落地，由 L3 的场景跑出来

LAYER 03

智能应用层

★ 价值发生地

AI 在哪些场景创造价值智能体 / 工作流 / AIoT / 视觉

智能体 / 工作流知识库 / 知识图谱数据与问数多协议物联AI 质检与节能

包含什么代理产品族 + 物联平台 + 视觉方案

客户得到智能体与 AI 之眼落到产线和办公桌

应用的效果上限，由 L2 的数据质量决定

LAYER 02

数据可用化

数据工程服务 + 数据智能平台

数据怎么变成 AI 能用的燃料治理 + 语义 + 指标

数据标注数据治理海致本体引擎 / 图数据库Aloudata CAN / 问数 / AIR

客户得到口径一致、结论可溯源

关键界线治理保证干净，CAN 保证口径一致

数据与智能，全部跑在 L1 的底座上

LAYER 01

算力与模型

云与算力底座 + 大模型聚合服务

AI 跑在哪、模型从哪来云资源 + GPU + 统一模型接入

腾讯云 / 华为云 / 火山云GPU 弹性算力训推一体化一套 API 接全部模型

客户得到按需取用、不被厂商锁定

供给方式充值开通 · 按量扣费

缺一层，会发生什么

缺 L1

AI 无处运行，模型与算力无从谈起

缺 L2

模型效果上限被坏数据锁死

缺 L3

技术与业务两张皮，价值不落地

缺 L4

没人负责跑通，项目停在 PPT

Layer 01 · Compute & Model

算力与模型供给 · AI 跑在哪、模型从哪来

底座解决"跑在哪"，聚合解决"用什么模型、怎么接"——两件事分开讲，各管一件事

云与算力底座

CLOUD & COMPUTE

三云代理：腾讯云、华为云、火山云原厂授权，咨询—迁移—运维—优化端到端

多云架构：多云咨询与平滑迁移，降低单一厂商锁定风险

成本治理：资源优化与账单治理，持续压降云支出

GPU 弹性算力：随取随用、弹性扩容，为训练与推理按需供给

训推一体化：数据准备 → 精调 → 部署全链路，模型热更新、版本滚动上线

灵活部署：公有云 / 私有化 / 混合——训练跑公有云、推理就近私有化

7×24 托管运维等保合规零信任数据安全

大模型聚合服务

UNIFIED LLM ACCESS

统一接入：充值开通即获一套标准 API，接入全部主流大模型，无需逐家谈合作、逐家对接

多模型选择：一个账户用全所有模型，效果 · 成本 · 延迟三维比选，不绑定任何厂商

稳定性高：多模型互为热备，单一模型故障自动切换；限流、重试、监控全链路保障

节约成本：余额按量扣费、用多少算多少；智能路由让便宜的模型干便宜的活

内容安全：统一审计、脱敏与内容安全策略，出问题可定责可回溯

豆包DeepSeek通义千问混元GPT / Claude

一套 API，聚合全部主流大模型

多模型热备 · 故障自动切换智能路由 · 便宜模型干便宜的活统一审计 · 内容安全可回溯企业充值 · 按量扣费

为什么不绑定一家模型市场每季度都在变——聚合服务把"换模型"从一次工程改造变成 一次配置变更

Layer 02 · Data Readiness

数据可用化 · 让 AI 有"料"可学、有"据"可依

模型的智力上限由算法决定，效果上限由数据决定——工程服务让数据干净，平台让口径一致

数据工程服务

DATA ENGINEERING

全模态标注：文本、图像、音频、视频、表格，含指令数据与偏好对齐（RLHF）构造

垂类 Schema：按业务规则设计标注体系，标注即业务知识沉淀

质量双检：标注 SOP + 抽样质检 + 专家复核，先试标验收再放量

数据不出域：支持私有化标注工具链与安全隔离

资产盘点：数据源梳理、元数据与主数据治理——先搞清楚"有什么数据"

标准与质量：数据标准、质量规则、异常监控与清洗，坏数据在源头拦截

安全分级：分类分级、脱敏、权限与审计，合规底线兜住

独立可采购可嵌入转型项目准确率可量化验收

数据智能平台

SEMANTIC & METRICS

海致 · 图数据库：万亿级关联数据高性能查询，国产信创适配

海致 · 本体引擎：把业务语言建成可计算语义模型（实体 / 属性 / 关系 / 规则）

图谱场景：审计智能体、供应链风险穿透、设备运维知识、反欺诈

Aloudata CAN：指标口径统一定义，一处维护多处复用，指标不再吵架

Aloudata 问数 Agent：自然语言取数、归因分析、报表自动生成

Aloudata AIR：数据编制平台，管道自动化、血缘、质量、发布一体化

经营分析门店与渠道指标财务问数自助 BI

从原始数据到 AI 结论：一条流水线

原始数据

业务系统沉淀的原始记录，多源异构、口径不一

未治理

→

数据工程

标注、治理、清洗、质量规则——坏数据源头拦截

数据变干净

→

语义与指标平台

本体建模 + 指标口径统一定义，血缘可溯

口径变一致

→

AI 应用

智能体、问数、质检——算得准、答得出处

结论可溯源

关键界线治理保证数据干净，CAN 保证口径一致——前者在源头拦截坏数据，后者在下游统一算法，是上下游，不是替代

与知识库的区别传统知识库问答是"查到文档片段"，数据智能生态是"算出来、推出来"——前者解决"知道"，后者解决"可信"

Layer 03 · AI Products

头部 AI 产品 · 官方代理

火山引擎与腾讯 AI 产品矩阵，原厂品质保证、技术背书、选型不踩坑

火山引擎

字节跳动旗下企业级 AI 与云服务平台

HiAgent

企业级 AI 智能体平台，低代码搭建业务 Agent

智能体工作流插件生态

DataAgent

自然语言取数、报表生成与数据分析

NL2SQLBI 增强指标平台

MaaS

大模型即服务，按需调用豆包等模型能力

模型广场API 接入精调

火山云

公有云基础底座，GPU / 推理 / 存储全栈

弹性算力推理加速安全合规

腾讯 AI 产品矩阵

面向企业的智能化产品与开发平台

WorkBuddy

面向办公场景的 AI 智能助手与知识问答

办公助手知识问答多端协同

ADP

AI 应用开发平台，快速构建企业级 AI 应用

低代码模型编排效果评估

知识库

企业知识统一管理、检索增强与权限治理

知识沉淀权限管理RAG

CodeBuddy

AI 编程助手，代码补全、审查与生成

代码生成智能 Review多语言

代理价值原厂品质保证 › 技术背书 › 中立比选 › 采购 / 交付 / 运维一站式

Layer 03 · AI Delivery

AI 应用交付 · 把 AI 跑出业务结果

四条交付线，覆盖企业 AI 落地的主要战场，以 FDE 模式贯穿全程

01

智能体开发

AGENT DEVELOPMENT

基于火山 HiAgent / 腾讯 WorkBuddy 等平台，为企业岗位场景定制 Agent。

需求共创：拆解岗位场景，定义 Agent 边界与效果指标
快速原型：2–4 周产出可演示 MVP，缩短决策周期
持续迭代：根据真实反馈优化提示词、知识库与工具链

客服销售运营IT 自动化

02

知识库与知识资产

KNOWLEDGE GOVERNANCE

把散落的企业知识资产变成大模型可调用的结构化知识引擎（语料标注与数据治理由 L2 承接）。

资产盘点：图纸、手册、制度、历史工单统一归集
结构化治理：切片、向量化，构建高质量 RAG
运营闭环：命中率监控、内容更新、版本管理

RAG多源接入持续运营

03

工作流编排

WORKFLOW ORCHESTRATION

把"人 + AI + 系统"的断点串成自动流转，减少重复劳动。

流程梳理：识别断点，设计人机协作节点
系统集成：对接 ERP / CRM / OA / 邮件等企业系统
异常兜底：人工复核节点，确保合规可控

审批自动化报告生成跨系统

04

AI 解决方案

AI SOLUTIONS

面向具体业务问题端到端落地，用业务指标而非技术指标验收。

端到端设计：从痛点诊断到产品选型到上线运营
效果验收：先定义指标，再按效果验收里程碑
行业模板：智能审单、门店指标、设备运维等可复用

智能营销智能审单智能客服

FDE 交付链嵌入客户团队 › 业务共创 › 快速迭代 › 价值验收

Layer 03 · AIoT & Vision

物联网 AIoT × 工业视觉 AI

把智能落到产线上——存量设备零改造接入，缺陷毫秒级判定，能耗 AI 压降

物联网 AIoT 平台

AIoT PLATFORM

多协议利旧接入：Modbus / OPC UA / MQTT / HTTP-REST / CAN / AVL / HORIBA 全覆盖

存量设备零改造：旧机床、旧传感器经协议转换接入，已有投资得到保护

边缘到平台：WTE 边缘设备采集，平台侧加工后支撑数字孪生与设备管理

场景：设备物联与 PHM、试验室设备监测、能耗采集、数字孪生工厂

无需更换设备改造周期短风险可控

工业视觉 AI

INDUSTRIAL VISION

AI 之眼：从"人盯屏"到毫秒级智能判定，缺陷与异常实时告警

质检场景：冲压废料、焊装焊渣、焊接质量、表面缺陷

节能场景：涂装烘房 AI 预测 + 分区逐段控制，直接压降能耗

工程化运行：7000 万+ 张图片训练，35T / 日视频分析，非实验室环境持续稳定

1200 家服务站多站点交付现场运维响应

Layer 04 · Delivery Chain

交付服务链 · 让效果跑出来

咨询回答"转什么"，FDE 回答"怎么落地、谁负责跑通"——一条链的两个阶段，不是两条并列的服务

咨询与规划

CONSULTING

AI 成熟度诊断：业务、数据、技术、组织四维 readiness 评估，定位高价值可落地场景

转型路线图：按业务影响与实施难度排优先级，输出 6–18 个月分阶段路径

场景与选型设计：五生态方案比选，匹配产品、模型、部署与成本结构

组织与能力共建：提示词工程、知识库运营、数据规范、内部 AI 种子团队培养

7 年+ 企业服务经验300+ 客户400+ 落地案例80% 续约率

FDE 落地跑通

FORWARD DEPLOYED ENGINEER

驻场机制：前置交付工程师驻客户现场，与业务人员并肩工作，边开发边验证

2–4 周 POC：用真实数据先跑出效果，不达标及时调整，而不是把方案写在 PPT 里离场

分批上线：先打通一条产线 / 一个车间，验证效果后横向复制到全厂

能力转移：效果监控调优闭环 + 知识工具移交，陪跑到价值稳定

里程碑验收指标先行定义按业务口径验收同一团队

01

诊断与场景共创

锁定试点场景，定义可量化验收指标。

业务痛点梳理指标口径对齐

02

原型验证 POC

2–4 周真实数据跑通效果，不达标及时调整。

小批量现场数据效果优先

03

规模化交付

FDE 驻场陪跑，多场景分批上线，里程碑验收。

一条产线先行横向复制

04

运营优化转移

效果监控调优闭环，陪跑到价值稳定。

效果看板能力移交

指标先行验收口径在立项时写死，不做模糊承诺

里程碑验收按业务效果而非工时结算节点

能力转移知识与工具移交，客户自己能跑才算结束

承诺先定目标，再定路径；用转型成果而非工时衡量交付——供应商与客户的激励因此对齐，而不是对赌

Our Promise

卖功能 vs 卖效果

我们交付的不是产品功能清单，而是可量化的业务结果

其他公司 · 卖功能

对比维度

织云 · 交付转型成果

✕功能清单打勾

交付物DELIVERABLES

✓业务指标达成

✕售前 / 实施 / 验收分段

责任边界OWNERSHIP

✓同一团队贯穿到运营

✕先签大合同再开工

起步方式KICK-OFF

✓2–4 周 POC 先见效果

✕绑死一家模型厂商

模型策略MODEL

✓聚合接入，可随时替换

✕假设数据已经可用

数据基础DATA

✓先做治理与口径统一

✕上线即验收

验收标准ACCEPTANCE

✓效果稳定才算交付完成

Data Speaks

用数据说话，让效果可感知

7 年深耕，300+ 客户的共同选择

0年+

AI 与企业服务经验

0+

累计服务客户

0+

AI 落地案例

0%

客户续约率

0万+

图片完成模型训练

0家

服务站支撑现场交付

0T/日

视频分析处理能力

2–4周

POC 验证周期

FDE 驻场服务

每个项目配置专属前置交付工程师，贴身响应，问题不过夜。

5×8 响应7×24 应急专属群

开工即定指标

里程碑按业务效果验收，交付节奏与业务指标挂钩。

周迭代里程碑效果验收

全栈无忧运维

从算力底座到智能应用端到端托管，模型上下线与扩容织云负责。

监控告警容量优化安全巡检

效果不成立，续约不会发生——80% 的续约率是交付质量最诚实的一个数字

Industries

懂行业 · 懂场景 · 懂 AI

差异不在"能不能做"，在有没有可复用模板与实测起点

能源 · 电力 / 电网 / 新能源

ENERGY

工业视觉巡检、设备知识库、数智员工应用、审计智能体——"数据智能 × 工业现场"交叉落地，能源电力是重点深耕行业。

视觉巡检知识图谱数智员工

制造 · 工业 / 汽车

MANUFACTURING

数字孪生工厂、设备物联与 PHM、AI 质检、烘房节能——工业侧能力主战场，全工序实测数据。

AI 质检设备 PHM能耗优化

政企 · 国企 / 政府

GOV & SOE

智能体建设、知识库、办公自动化、数据治理与审计——全栈信任背书最强的领域。

智能体知识库数据治理

金融 · 银行 / 证券 / 保险

FINANCE

指标平台与智能问数、研报生成、合规问答、风控与审计辅助。

指标平台智能问数合规风控

零售 · 快消 / 电商

RETAIL

商品文案、智能营销、门店经营指标分析、会员运营。

智能营销门店指标会员运营

互联网 / 企业服务

INTERNET

代码辅助、内容生成、用户运营、数据分析。

AI 编程内容生成数据分析

Case Ledger

客户案例 · 让效果自己说话

做法与数字成对出现，每个案例标注所属能力层

L3 智能应用 · 数智员工

广西电网 · 智能体数字员工

面向审计业务的智能体数字员工体系：把制度与规则沉淀为可调用的审计能力，由数字员工承接计划编排、模型运行、报告生成与整改跟踪。

LLM + 知识图谱双引擎，推理可溯源
存量审计模型继承复用，不推倒重来
内网私有化部署，数据不出域

300+存量模型接入

4专业领域覆盖

内网私有化部署

L3 智能应用 · 数智员工

南网储能 · 智能体数字员工

面向储能电站运营侧的数字员工：把运行监视、指标问数与报表编报等例行工作交给智能体，人员从"盯数据"转向"做决策"。

运行指标自然语言问数，即问即答
巡检记录与运营报表自动生成
对接既有系统与数据平台，不新增孤岛

7×24智能体值守

问数自然语言

自动报表与记录

L2 数据可用化 · 知识库

制造 · 设备知识库

5 万份图纸与维修手册构建 RAG 知识库，让老师傅的经验可以被检索、被复用。

5 万份文档结构化入库
语义检索 + 溯源
新人也能定位故障

92%检索准确率

−60%故障定位时间

10×知识复用率

L3 智能应用 · AIoT

试验室设备监测

11 地区千台设备互联互通、点检电子化，把分散的设备台账变成一屏可管。

多协议利旧接入
点检流程电子化
跨地区统一看板

300%管理效率提升

1h每台每日节约

11地区覆盖

L2 数据可用化 · 问数

零售 · 智能营销助手

营销内容生成 Agent，对接商品库与品牌素材，8 周从需求到上线。

对接商品库与品牌素材
内容合规规则内置
FDE 驻场交付

300%内容效率提升

50%人力节省

8 周上线周期

L3 智能应用 · 视觉

焊接质量智能检测

焊接电流电压数据训练 AI 质量得分模型，把"事后抽检"变成"过程判定"。

电流电压时序建模
焊点级质量得分
与产线系统联动

90%+缺陷检出准确率

−23%维护率下降

实时过程判定

六个案例横跨能源电力、工业现场、经营分析与知识复用四类场景——共同点是先定义可验收的业务指标，再倒推技术路径。没有指标的项目，织云不立项。

Partners

官方合作，生态加持

与头部厂商深度合作，产品有保障、交付有支撑

火山引擎HiAgent · DataAgent · MaaS

腾讯WorkBuddy · ADP · 知识库

华为云公有云 · 混合云 · 昇腾算力

深信服AI 网关 · 数据安全

海致 × Aloudata图数据库 · 本体引擎
CAN · 问数 Agent · AIR

原厂品质保证价格与权益有保障，官方认证工程师实施

中立比选效果 · 成本 · 延迟三维比选，按场景选最优

一站式采购统一对接与实施，省去多头沟通成本

运维背书7×24 响应，模型上下线与扩容织云负责

AI 效果，从一次对话开始

先做一次免费的 AI 成熟度诊断，把"能不能做、先做什么、值不值得"讲清楚。

四维 readiness 评估，输出高价值可落地场景清单
明确业务指标口径，再谈技术路径与预算
2–4 周 POC 验证，先见效果再上规模
同一团队贯穿诊断、规划、验证与运营

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咨询电话

13826102870

业务咨询邮箱

liuwei@zhicloud.com.cn

公司地址

广州市番禺区番禺大道北331号敏捷广场A塔26楼12-13单元

全栈不拼接

指标先行

责任不断裂

不被锁定