企业不只是采购 AI 使用权，更重要的是把每一次判断、方法、知识库、智能体和业务成果沉淀为自己的资产。
一、企业级 AI 主张
From Zaowuyun Homepage
企业智能的资产化系统
别人卖你 AI 的使用权，我们给你 AI 产出的所有权。你的公司用 AI 产出的每一样东西，判断、方法、成果，都归你、在你这、越用越厚。
确权沉淀复利
个人 AI 停在单点效率，能力跟着个人账号和习惯走；企业 AI 要进入流程、权限、知识沉淀和管理机制，形成组织级复利。
通过统一入口、资产账本、知识管理和应用中心，把模型能力、员工经验和业务场景放进同一套可管理系统。
员工每一次使用 AI，都应把判断标准、场景方法和可复用成果带回公司系统，让企业越用越懂自己。
Personal AI vs Enterprise AI
关键差异不是“谁在用 AI”，而是“AI 产出沉淀在哪里”
个人 AI 的价值通常停留在个人效率：某个员工更快完成文档、检索资料或生成方案。但如果这些过程没有被统一记录、确权、复用，就会随着个人离开、账号变化或沟通分散而流失。
企业 AI 的核心，是把个人使用过程中的判断、知识、流程、模板和业务成果沉淀为企业资产。员工仍然是使用者，但每一次使用都反哺组织系统，形成可管理、可审计、可复用、可持续增厚的企业智能。
了解造物云企业 AIBlueprint · L1 → L5
企业级 AI 转型蓝图
从工具辅助到自进化组织，企业 AI 转型不是一次性采购，而是能力系统逐层升级。首年建议先完成 L1-L2 的全员使用与流程试点，并为 L3 的系统协同打基础。
首年重点L1-L2 打底，选择少量 L3 样板场景
六大模块五阶段
L1工具辅助阶段AI as Tool
L2流程嵌入阶段AI in Workflow
L3系统协同阶段Human-AI System
L4能力网络阶段Agent Network
L5自进化组织阶段Agentic Organization
竞争逻辑重构Why
效率工具降本提效，优势仍来自资源与规模。
局部效率优势流程自动化带来局部效率提升。
数据驱动竞争数据与模型形成业务洞察。
能力系统竞争能力模块化、可编排、可复用。
进化速度竞争组织持续学习与自我优化。
组织形态重构Who
传统岗位组织人为核心，层级化管理。
岗位 + AI 助手AI 嵌入岗位，人主导、AI 辅助。
人机协同小队跨职能协作，人机共同完成任务。
Agent 团队以 Agent 为生产单元，项目制推进。
网络化组织动态组网，自组织响应业务变化。
产品形态重构What
功能型产品标准化产品，卖功能和交付物。
AI 增强功能原功能更好用，形成增强体验。
任务化产品围绕任务设计，交付任务结果。
结果服务产品化按结果或效果交付能力。
自适应产品个性化、实时化、持续创造价值。
系统能力重构How
零散工具多工具拼凑，数据和经验分散。
流程自动化规则、RPA 与 AI 进入局部流程。
中台 + 双前台统一中台支撑人机协同前台。
能力平台化知识、技能与 Agent 能力可复用。
能力操作系统Agentic OS，自进化、可扩展。
价值逻辑重构Value
按人/席位收费线性定价，人力成本为主。
效率溢价提效带来溢价，仍以人力为参照。
任务计费按任务、单次或业务结果计费。
结果计费订阅、按量、分成等复合模式。
动态定价按实际价值与生态贡献分配。
人类角色重构Human
执行者重复性劳动为主，按指令执行。
使用者使用 AI 工具提升个人效率。
协同者负责判断、监督和业务校准。
编排者设计流程，编排和管理 Agent 团队。
设定者设定目标、边界、主权和方向。
阶段特征Milestone
点状工具使用局部提效，未形成体系
流程局部自动化效率提升，孤岛仍存在
人机协同常态化系统化，开始规模化
能力网络化可复用、可编排、可扩展
自进化组织持续进化，指数级增长
意图管理目标对齐、任务定义、上下文管理
边界与升级权限控制、升级机制、人机切换
主权控制数据主权、模型主权、执行主权
使用权 vs 所有权同样使用一年，结果不同
企业 AI 资产流转请求进，资产出
员工使用统一入口
AI 产出判断/方法/成果
资产账本确权/计量/复用
组织复利越用越厚
延展阅读
客户想进一步理解企业 AI 化，可以从这些主题继续看。
二、合作会议纪要
会谈时间2026 年 7 月 24 日 15:24-16:23
参与双方温康纳（常州）机械制造有限公司总经理 贺旭峰；造物云 CEO 邱懿武
会议目标围绕企业 AI 转型落地路径、合作方式与首年推进范围进行首次交流
1. 贵司现状与业务特征
贵司为德国母公司控股的中国区机械装备企业，日常经营由中国团队自主负责。主营大型流水线设备，服务于强化地板、家具等板材加工场景，业务形态以项目型交付为主。
- 团队规模约 200 人，在国内细分赛道具备领先优势。
- 年度项目数量为数十个，产品具备模块化基础，但不同项目之间仍存在差异化配置与交付要求。
- 现阶段已使用 SAP 作为主要业务系统，双方共识是第一阶段不直接改造老系统，而是先从 AI 可快速产生价值的新场景切入。
2. 本次会谈形成的两条 AI 主线
贵司提出的 AI 方向可分为两条主线：一是内部运营管理的 AI 化，二是 AI 与自身机械装备产品的结合。造物云认同这一划分。
- 第一年建议优先推进内部运营管理 AI 化，让团队先具备通用 AI 使用能力、场景识别能力和内部推进机制。
- 产品线 AI 可先选择单一样板场景验证，例如压贴工序 AI 质检，避免第一年同时铺开过多深水区项目。
- 项目型销售技术方案编制、资料响应、报告生成、数据核查、知识问答等，可作为内部运营线的候选场景进入诊断阶段排序。
3. 关于企业 AI 落地方式的核心共识
双方讨论认为，AI 转型不是采购一个工具，也不是简单培训员工使用软件，而是让 AI 进入企业的业务流程、知识沉淀和组织管理机制。
- AI 与传统 ERP/SAP 的逻辑不同。传统软件复制标准流程，AI 的效果取决于企业自身知识、方法、经验和判断标准的沉淀。
- 现阶段多数企业仍处于 L1-L2：员工各自使用工具，但组织层面的知识没有沉淀，价值容易分散和流失。
- 企业需要统一入口、应用工作台、知识管理和资产账本，让员工使用 AI 的过程同时沉淀企业自己的知识资产。
4. 贵司提出的三个关键关切
关切一：如果体系成型后被复制给同行，竞争优势在哪里？
会议中明确，AI 时代的差异不在通用模型本身，而在企业喂给 AI 的知识、方法、流程和判断标准。合作中沉淀的数据、知识库、智能体与业务方法应归贵司所有；通用方法可复用，但贵司的行业经验和企业基因不会被简单复制。
关切二：造物云不可能长期一直服务，后续怎么办？
合作目标不是形成长期依赖，而是帮助贵司建立自主运转能力。前期由造物云完成诊断、培训、机制搭建和陪跑，后续逐步培养内部种子成员，使其能够独立识别场景、搭建工具、管理智能体资产。
关切三：团队有意愿，但当前 AI 能力不足，如何推进？
会议中形成共识：资深业务骨干有经验但存在惯性，年轻成员学习快但缺少业务土壤。较优路径是“老师傅 + 年轻成员”结对，由业务经验提供判断标准，由年轻成员学习 AI 工具和应用搭建能力。
5. 双方认可的首年推进节奏
第一步：培训与调研通过高管工作坊、全员 AI 认知培训和场景征集，让团队理解 AI 能做什么、不能做什么。
第二步：通用工具全员用起来选择学习门槛低、见效快的办公、报告、数据核查、知识问答等场景，让员工先看到效果，建立信心。
第三步：筛选高价值场景通过真实使用数据识别高潜力成员和高频场景，再进入项目型销售方案、AI 质检等深水区场景。
第四步：机制化陪跑建立场景立项规则、资源调配逻辑、智能体资产台账和月度复盘机制，使 AI 应用从个人尝试变成组织能力。
6. 初步候选场景与下一步
| 候选方向 | 会议来源 | 建议处理方式 |
|---|---|---|
| 压贴工序 AI 质检 | 贵司提出 | 产品线样板场景，建议在内部运营 AI 化启动后进入专项评估。 |
| 项目型销售技术方案编制 | 双方讨论延伸 | 适合做第一批业务场景，重点验证资料检索、方案生成和响应效率。 |
| 报告、数据核查、知识问答 | 通用管理场景 | 适合全员试点，用于快速建立使用习惯和场景数据。 |
下一步由造物云提交合作方案与报价，贵司内部评估。如双方认可，可安排一天高管工作坊作为正式启动，并在诊断阶段第一周确认德国总部 AI 使用政策及数据合规要求。
Zaowuyun Quotation
造物云年度合作报价单
客户首年含税应付
0 万
三、报价方案
以 12 个月为周期，先建立组织 AI 使用能力、场景筛选机制和管理节奏。
算力解决企业 AI 使用额度，陪跑服务承接培训、调研、机制建设和持续推进。
智能体工作台、知识管理、应用中心、资产账本、深脑 Beta 等 SaaS 能力在本合作中免费赠送使用。
如进入压贴工序 AI 质检、SAP 深度集成、专用算法训练等独立项目，另行评估和报价。
费用清单
免费赠送的平台能力
| 目录 | 标价 | 本合作 |
|---|
12 个月推荐推进节奏
第 1 月
启动与诊断。完成高管工作坊、AI 成熟度定位、全员场景征集、德国总部 AI 使用政策确认、两周真实用量实测，并输出 12 个月路线图。
第 2-3 月
通用工具铺开。推动办公、报告、资料检索、知识问答、数据核查等低门槛场景先用起来，建立账号、权限、用量看板和部门配额。
第 4-6 月
种子场景孵化。围绕项目型销售技术方案、内部知识库、经营分析等候选场景做小应用；建立场景立项规则、资源调配逻辑和智能体资产台账。
第 7-9 月
组织扩散与能力移交。筛选 5-8 名种子成员，形成“业务骨干 + 年轻成员”的结对机制；让内部成员开始独立提出需求、搭建工具、复盘效果。
第 10-11 月
深水区场景评估。对压贴工序 AI 质检、SAP 周边流程、产品赋能等专项方向做可行性评估，明确是否进入独立项目报价。
第 12 月
年度复盘与次年规划。复盘用量、场景产出、种子成员成长和组织机制，形成第二年续费、升级或专项项目建议。
服务节点与交付确认
按月确认当月陪跑会议、培训支持、场景辅导、用量分析和问题清单处理情况。
每季度输出阶段复盘：已推进事项、活跃使用数据、种子成员进展、下一季度重点任务。
年度结束时提交全年服务总结和下一年度建议。专项开发、算法训练或系统集成不纳入本年度陪跑服务验收，需独立报价。
四、造物云价格体系与计算器
SaaS 版本软件免费赠送企业使用，智能体工作台、知识管理、应用中心、资产账本、深脑 Beta 等能力在本合作中列为赠送。
按年度承诺额度采购，含用量看板、部门与个人配额管理、模型倍率透明可查。
诊断、陪跑、机制搭建与种子培养围绕算力用量展开，算力承诺越高，服务折扣越高。
SaaS 适合快速启动并免费赠送软件使用权；私有化适合数据不出域、模型与日志策略需审计的合规场景，并收取运营维护费。
客户自助测算
以下计算只用于方案选择参考，不会修改正式报价；最终金额以双方确认后的合同版本为准。
Estimated Total
0万/年
| 测算项 | 说明 | 金额 |
|---|
具体费用目录
| 费用目录 | 计费口径 | 标价 |
|---|
SaaS 云端托管
适合第一阶段快速启动、全员试用和真实用量实测。由造物云统一维护平台、模型调度、版本更新与用量看板。
优势是上线快、维护轻、首年成本低；前提是贵司确认集团 AI 使用政策允许相关数据进入云端服务。
私有化部署
适合德国总部对数据流向、模型厂商、存储位置有明确限制的场景。可支持数据不出域、权限隔离、模型与日志策略可审计。
本方案不包含
- 现有 SAP 系统的改造、迁移或二次开发。
- 硬件、传感器、产线设备的采购与安装。
- 机械专业算法的底层研发，如视觉质检模型训练；造物云可负责集成与调度。
- 贵司基础数据治理工作，以及与德国总部系统的直接对接。