钉钉六星级钻石头部服务商 · 阿里云旗舰级头部合作伙伴 / 企业智能体定制 · AI 业务场景开发
做企业贴身的智能化管家。
贴身，意味着比工具更懂你。制造、医药、政企、金融、建筑……数万家客户一家一家做下来，各行业的 know-how 早已沉在我们手里：哪个环节必须留人、哪条规则动不得、哪些数字才算数。AI 是这两年才来的；懂业务，我们一直在做。
- 钉钉六星级钻石头部服务商
- 阿里云旗舰级头部合作伙伴
- 钉钉四重官方资质
- 两个百万级 AI 项目已上线
- 信创适配 · 等保合规
- 应用 + 算力一体供给
把这周该跟的商机理出来，连上次聊到哪儿一起写，我看过再进 CRM。
- 1只读取它有权限看的数据CRM 商机 · 拜访纪要 · 产品知识库
- 2找出该跟的，并说明为什么关联上一次沟通，标注每条信息的来源
- 3写回系统这一步，由你来点确认后才写入，操作留痕可回溯
9:06，三条待办已在你的钉钉里 商机摘要 + 跟进任务 + 每条结论的出处 · 运行在你现有的系统之上，按岗位权限执行
- 六星级钉钉钻石头部服务商
- 旗舰级阿里云头部合作伙伴
- 四重资质销售 / 硬件 / AI方案 / S100
- 300+ 人全国多地服务网络
典铭云赛数字科技（重庆）有限公司，2018 年成立，总部重庆，是钉钉六星级钻石头部服务商、阿里云旗舰级头部合作伙伴，同时持有钉钉销售咨询服务商、硬件服务商、AI 及产品方案商、S100 服务商四重官方资质。在成都、云南、南京、深圳设有分公司，在北京、西安、珠海、杭州、广州拥有全资子公司，并在香港设立控股公司，团队规模超 300 人，2025 年业务规模突破 4 亿元，累计服务政府与企业客户数万家。
AI 买了不少，真正天天在用的有几个？
这两年，不少企业已经上过一轮 AI。卡住的地方出奇一致——没有一处，是模型不够聪明。
卡点一
很会聊，不会办事
它能陪你分析半天，却核不完一张单、派不出一个工单、写不回一条记录。所有「办成」的动作，都停在了对话框这一侧——因为它从未真正进入你的系统。
卡点二
知识库建好了，问题还是打电话问人
资料传上去，不等于查得到。找不到、找不准、找到了也不敢信——员工试过两次，便回到了问老同事的老路。这是多数企业知识库真实的结局。
卡点三
试点很漂亮，然后就停在了试点
演示谁都做得漂亮。难的是权限、接口、审批流，是让一百个不懂 AI 的人在日常里天天用它。这一段没人陪着走完，项目便停在半途。
这三件事，没有一件是模型的问题。它们考验的是懂不懂业务、能不能落到现场——这是管家的本分，也是典铭云赛一直在做的事。
每家企业有自己的规矩。AI 进门，先学规矩。
可以只托付一件最磨人的事，也可以一开始就规划企业级平台。无论哪一种，业务规则、系统接口与验收标准，都在方案里写定。
01
企业智能体平台定制
客服看得到产品资料，销售调得到客户记录，管理者问得到经营数据——同一个入口，各司其位。按岗位配知识、配工具、配权限，而非给全公司一个通用的聊天框。需要时，多个智能体按流程接力——一个拆任务、一个出材料、一个做质检——如一组数字员工，把一件事从头做到尾。
你拿到的 专属工作平台、岗位应用、知识配置与后台管理
02
AI 业务场景应用开发
挑一件天天重复、又最耗人的事，拆成完整的链路：读懂材料、抽出信息、按你的规则核对、生成结果、写回系统。范围可以小到一个功能，但必须是一件完整办妥的事，不是半截。
你拿到的 场景应用、业务接口、结果输出与验收样本
03
FDE 陪跑与持续迭代
工程师直接与用它的人坐在一起——不是 IT 部门，是班长、会计、跑客户的销售。弄清这件事究竟怎么做、哪一步最磨人，再回来写代码。上线之后，按真实的使用反馈继续打磨。
你拿到的 试点计划、评测报告、上线交付与迭代路线
咨询、实施、运营，三段一体：规划路径、开发部署、上线之后继续照料。从一件事起步，长成一个平台。
每天重复的那件事，正是 AI 该接手的地方。
先在切得最细的八类里，找到与你最像的那一类——每一类都写清：现在怎么做、接进来之后怎么做、哪一步仍由人把关。八类只是入口，未尽之处，往下看。
知识库 / 智能客服
老师傅的经验，不该只装在老师傅的脑子里。
把产品手册、服务政策、历史工单与内部口径接进同一个知识底座。无论谁来问，答案是同一套，每一条都挂着原文出处；拿不准的，它会说拿不准，然后转给人。
现在的做法
新人问老人，老人翻文件，文件在谁的电脑里无人知晓。同一个问题，三个人三种答法。
接进来之后
在钉钉里问一句，得到答案，和它引用的那一段原文。答不上的直接转人工，不编。
销售支持 / 商机跟进
一次拜访，不该只留下一句「聊得不错」。
把拜访记录、会议纪要、往来邮件与 CRM 中的商机资料放在一起，提炼客户真正在意什么、哪些尚未确认、下一步该做什么。销售点头之后，才写回 CRM。
现在的做法
回到车上凭记忆敲两行纪要，第二天便忘了客户提过的第三个顾虑。销售离开，客户随之离开。
接进来之后
拜访结束口述一段，系统整理成客户摘要与待办清单，确认后进入 CRM。谁接手，都看得懂上一棒发生了什么。
文档识别 / 流程自动化
同一张单子录三遍，从今天起，一遍也不必。
从合同、发票、报关单、验收单中抓出编号、金额、日期与关键条款，按你们自己的规则校验必填项与差异，生成待审记录，直接进入现有审批流。
现在的做法
纸质单据拍照发进群，行政手工录入系统，月底对账才发现金额差了一位小数。
接进来之后
单据拍进去，字段自动落位；能核的它核完，核不了的标红等人看。原件全程留档。
制造一线 / 作业支持
凌晨两点停机，不必再把老师傅从床上叫起来。
班组说一句故障现象，系统从设备手册、维修记录与作业规范中给出排查顺序、所需工具与安全注意事项，把散在几个人脑子里的经验，摆到眼前。
现在的做法
报警响了先打电话，找到人再等人到厂。同一故障三年修过四次，却无人记得上一次是怎么修好的。
接进来之后
在钉钉里说清设备编号与现象，几分钟内得到排查步骤，以及历史上同一故障的处理记录和当时换过的件。
营销运营 / 内容生产
一份产品资料，不该让一个人写十二种版本。
围绕产品卖点、品牌口径与各渠道要求，产出活动方案、推广文案、海报文字与短视频脚本的初稿。运营在初稿上修改，而不是从空白页开始。
现在的做法
一场活动要出公众号、朋友圈、短视频脚本、海报文案、销售话术五套内容，全压在一个人身上。
接进来之后
卖点与活动目标喂进去，五套初稿一并产出，口径统一。运营的时间，留给判断与打磨。
财务支持 / 采购协同
订单、合同、发票、报价，差在哪里，它自己找。
把几份文件放在一起逐项对齐：品名、数量、单价、金额、付款条件、交期。一致的放行，不一致的集中列出，每一条附上原文位置。
现在的做法
财务开着四个窗口来回切换，一行一行比对。比到第三十行，已不记得第五行写了什么。
接进来之后
一次比对，差异清单直接生成，每条都能点回原始单据的那一行。人只看有争议的部分。
人事行政 / 员工服务
HR 一天要回八十遍「报销怎么走」。
把员工手册、办事指南、培训资料与常见问题接进来，制度问题当场答清，办事流程给出步骤、所需材料与该找的人。
现在的做法
三百人的公司，HR 一半的时间在微信里回答重复的问题。新人入职第一周，光问路便问掉两天。
接进来之后
员工自己问、自己办，答不上的才到 HR 手上。HR 的时间，回到招聘、培训与人本身。
经营数据 / 智能问数
「上个月西南区为什么掉了？」——问出口，就有答案。
在事先约定的指标口径下查询销售、库存、产线与项目数据——「今天 OEE 多少」「哪条线停了多久」也在其中——把趋势、异常与同比环比一并给出，每个数字都标着统计周期与来源。
现在的做法
老板问一句，业务提需求，IT 排期，三天后出一张表；老板再问「分产品线呢」，再等三天。
接进来之后
直接问，直接看。口径由财务与业务共同定死，拿到的数字，可以直接带进会议室。
场景为可定制方案示意，具体范围按项目评估。
八类只是切得最细的。这些，同样在做：
按业务域归了一下。每一项背后，都是一条「读材料 → 按规则处理 → 写回系统 → 人把关」的完整链路。
- 合同模板推送 · 流转审批 · 预审提醒 · 履约与风险监控 · 归档检索
- 项目立项审批 · 计划编制 · 成本与进度监督 · 验收材料生成
- 采购需求上报 · 智能比价 · 供应商准入与考核 · 寻源协同
- 舆情与市场全网抓取 · 智能预警 · 溯源追踪 · 分级推送 · 竞品与客户画像
- 档案与知识收集整理 · 分类鉴定 · 全文检索 · 编研与统计
- 日常办公智能拟稿 · 审批 · 填单 · 日程会议 · 出差与通知
- 风控与合规合规助手 · 风险识别 · 审计辅助 · 口径一致性检查
- 数字员工多智能体接力：任务自动拆分、分配、执行、质检、流转，把一件事从头做到尾
未列到的，多半也做过。
工程师不在办公室等需求，而在你的现场找答案。
FDE，Forward Deployed Engineer，前置部署工程师。在典铭云赛，它的含义很具体：写代码的人，先去你的车间、财务室、客服工位坐几天。
01
先蹲几天
把这件事究竟怎么做，看明白
跟着真正做这件事的人走一遍：材料从哪来、经几个人的手、哪一步最磨人、结果交给谁。然后一起挑出既值得做、又做得成的那一件——不是最炫的那一件。
交付 · 场景清单与验收指标
02
拿真单子跑
用你的材料试，不用演示数据
拿你们自己的合同、工单、报表与规则做试点。结果对不对、异常怎么兜、人还要盯多少——这三个问题，在投入大钱之前就该有答案。
交付 · 试点应用与评测报告
03
接进去
接到你正在用的那套系统上
钉钉、CRM、ERP、MES、考勤薪酬——权限配置、接口联调、异常回退、人员培训一次做完，按约定标准验收。从企业上云、软件开发到系统集成，这一直是我们的长项。
交付 · 上线应用与操作文档
04
接着养
上线不是终点，是有数据可看的起点
把答不准的、卡住的、反复需要人改的任务记下来，持续调知识、调流程、调规则，再复制到相邻岗位。这一步无人陪伴，前三步都会白做。
交付 · 运行复盘与迭代计划
传统的「调研—方案—汇报—签约—实施」五步链路，被压成「场景发现—现场演示—快速搭建—交付确认」四步，交付周期从 2 至 4 周缩短到 1 至 3 天。已经跑出来的数字：
- 70%+交付周期缩短
- 60%+客户决策周期缩短
- 15 分钟 → 10 秒SOP 检索提速
- 3 天 → 30 分钟月度经营汇报
另配套「Agent Go · 智涌者创享会」全员 AI 实操工作坊，从认知、实操、组织到标杆四个层面，帮企业把 AI 真正用起来——而不是买回去放着。
应用我们做，算力我们自己供。
多数 AI 公司只报开发费，不问你上线之后每个月的 token 账单。典铭云赛两头都管——应用定制归这支团队，模型调用走我们自有的模型 API 平台典名词元：100+ 款主流模型收进一个标准接口，阿里云节点国内直连，token 价格较各厂商官方低约 30%–70%，按量计费，无最低消费。
因此做方案时，「每个任务多少钱」我们能算到厘，而不是写一句「以实际消耗为准」。今年最好用的模型，明年多半不是它——知识、权限、接口沉在平台层，底下换模型，应用不必重做，系统不必重接。
一个 API Key，100+ 款模型
- DeepSeek推理与代码，高性价比
- 通义千问通用与长文本，全系可选
- 智谱 GLMAgent 编排与工具调用
- 字节豆包对话与多模态
- 月之暗面 Kimi超长上下文
- MiniMax文本与多模态
- 腾讯混元通用
- 百度文心通用
另有可灵、即梦、Vidu 等图像与视频模型，大用量客户可享专属折扣与 SLA。同一个接口、同一份账单；兼容 OpenAI 格式，改一行 base_url 即可接入。
一笔账
30 – 70 %
token 价格较各厂商官方低约三到七成
举个例子：一次带原文出处的知识问答，约 3,000 token 输入 + 300 token 输出，按词元上 DeepSeek-V4-Flash 的平时价计，约 ¥0.006——峰时价翻一倍，也不到 ¥0.012。换到八类场景里的其他任务，以同档模型计，单次多在几分钱之内。
价格随模型与时段浮动，以词元平台定价页为准；私有化部署下的模型选择需结合许可与算力条件评估。
企业不怕 AI 出错，怕的是不知道它错在哪。
答案从哪来、什么能自动做、卡住了怎么办、究竟帮了多少忙。这四个问题，在方案阶段就写清楚，不留到上线之后争论。
01 · 知识与评测
每个答案，都指得出原文
问答挂着企业资料的原文引用，以真实业务样本回归测试准确率。依据不足时它不硬答，直接转人。
02 · 权限与流程
什么能自己做，画得出边界
按岗位授权数据与工具；哪些步骤自动执行、哪些写入、发送、审批必须由人点头，逐条约定，不靠默契。
03 · 运行与审计
卡在哪一步，翻得到记录
任务过程、系统调用、异常全程留痕；人工接管与回退路径事先定好，出了问题能定位、能续跑。
04 · 业务验收
有没有用，用同一把尺子
任务完成率、处理耗时、人工复核量、每个任务的算力成本——试点与推广用同一套业务标准打分，值不值得继续投，由数据说话。
数据能不能出内网，这一题必须在签约前答清。
支持本地化部署与全栈信创适配，数据全程本地留存。政企、金融、医药等敏感场景，可按等保及涉密使用标准评估部署边界。
访问控制
基于角色（RBAC）与策略（ABAC）的双重访问控制，确保只有被授权的人访问到被授权的数据。
数据加密
传输与存储全程加密，未经授权无法读取，密钥管理与业务数据分离。
专属隔离
训练与业务数据可存放在企业自有存储空间，并提供企业专属模型训练平台。
异常检测
实时异常检测与安全事件监控，可疑调用快速发现、快速响应。
合规适配
遵循多种法规与标准，支持信创环境部署自主可控，满足等保及政务涉密使用要求。
安全更新
定期发布安全更新，修复漏洞并增强防护能力，保障系统长期运行安全。
须说明的是：应用部署在企业内部，不等于调用外部模型时数据不出内网。方案阶段，我们会把数据流向与部署边界画成图，逐条确认。
两家公司，都不是从 AI 开始合作的。
先接管了他们最实在的系统，再谈 AI。一家证明 AI 能接进产线系统，一家证明 AI 能把一件事从头做到尾。
制造业 · 汽车零部件 CHONGQING
重庆三友机器
先解决了算薪难，才谈得上智慧班长。
- 合作起点
- 钉钉专业版客户。以高级假勤与智能薪酬替换原有系统，啃下大型制造业最难啃的两块：考勤难、算薪难。
- AI 应用
- 行政助理、智慧班长、故障智能排查、智能问数——接通 MES、PLM、SPS 等产线系统，四个应用分别落在行政、班组、设备与管理岗位上。
- 现场变化
- 班长在钉钉里问「今天 OEE 多少」「哪条线停了多久」「这把刀具还能用多久」，答案直接来自 MES、PLM、SPS，不必再找人翻报表；行政助理接走了报销流程与 OA 日常问题，行政不再一遍遍重复同一句话。
医药行业 BEIJING
北京博扶医药
一件事进来，AI 先拆、先派，能做的自己做。
- 合作起点
- 首期上专属 Teambition，解决团队内部的项目协同问题。随后逐步引入钉钉整体协同能力，全员使用，账号等级已达 V6。
- AI 应用
- AI 工作台（多智能体架构）：任务进来自动拆分、分配到负责人；其中适合 AI 做的环节，由分工不同的智能体接手完成，再自动流转到下一环。另有面向医药场景的专业知识问答。
- 现场变化
- 项目负责人不再逐条拆、逐个派、逐个催；生成材料、产出内容、检查结果这类环节由智能体接力完成，人只处理 AI 做不了的那一段——更像多了几位不休息的数字员工，而不是多了一个聊天框。
已服务行业
你此刻，大概在想这几件事。
哪件事，你最想今年托付出去？
把现在的做法、卡在哪里、希望变成什么样告诉我们。先判断值不值得做，再谈怎么做。
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电话 7×24 小时有人接。