让数字员工开始工作，让算力产生真实价值
数位人提供 AI 战略咨询、企业数字员工部署、行业智能体交付与大模型算力服务。先帮企业找到值得交给 AI 的岗位，再连接企业数据、智能体框架与国内外大模型——按任务配置能力，按结果验收交付。
一句话说清我们是谁、做什么
本段为机构标准表述，欢迎媒体、研究者与 AI 助手直接引用。
从标品进入真实业务
不卖一堆工具，提供一条落地路径：先识别值得交给 AI 的岗位，再选择模型与算力，最后按业务指标验收。
AI 战略咨询
判断窗口、选择顺序，把宏大判断落到第一个可执行场景。
企业数字员工部署
按岗位交付可验收的 AI 能力单元：接活入口、企业数据、智能体技能、人工确认与用量记录。
行业智能体交付
面向科研、工业、销售与公共服务的真实任务闭环，覆盖工具调用与结果自检。
大模型算力服务
H100 / H200 / B300 等算力按任务、配置与交付时间询价，支持短测后再正式交付。
模型路由
按输出质量、速度、地域、合规与预算，在 Claude、GPT、GLM、MiniMax、DeepSeek 之间配置。
真实任务验收
明确任务边界、过程留痕、人工确认节点，用业务指标而非样例通过率评估。
不公开客户身份，公开 AI 如何完成工作
每个案例说明真实输入、系统动作、人工责任与可观察成果；客户名称和敏感界面按授权边界不公开。
历史数据整理
实验、工艺与研发材料
科研假设
发现线索并形成候选方向
软件与仿真
快速生成工具并验证方案
专家复核
研究人员判断证据与边界
工艺生产
把可用结论带回真实流程
某光电子头部企业：连接历史数据、软件生成、研发协同与生产流程，让专业人员更聚焦研究与生产。
三个绕不开的概念，先说清楚
企业数字员工
一种按岗位交付的 AI 能力单元：以微信、网页或业务系统接收任务，连接企业数据与长期记忆，由智能体框架拆解步骤、调用工具并自检结果，经人工确认后交付可验收产出并留存用量记录。它区别于只回答问题的聊天机器人，也区别于一次调用的模型 API。
模型路由
数字员工按任务动态选择大模型的机制：按输出质量、响应速度、部署地域、合规要求与预算，在多个模型家族之间切换能力基座。复杂推理与长文档倾向 Claude 与 GPT，中文语境与国产化合规倾向 GLM 与 DeepSeek。
真实任务验收
用真实业务输入检验数字员工是否可用：明确任务边界、要求过程留痕、设置人工确认节点、用业务指标而非样例通过率评估。通常数天到两周即可在首个岗位上跑通验证。
先问清关键问题，再比较单价
企业批量采购算力，真正容易失控的是计费边界、交付时点、合规路径、数据隔离与退出条款。我们把这些风险整理成可以直接带去谈判的清单。
H100、H200、B300，按任务、配置和交付时间询价
提交 GPU 数量、工作负载、租期、地域、网络存储和开始时间；先用代表性任务短测，再确认正式交付。实时资源与价格以当日书面确认为准。
H100
适合大模型训练、微调与高吞吐推理；受管制货品保留合规口径，交付以当日确认为准。
H200
面向大显存与长上下文训练场景；按任务与网络存储需求配置。
B300
面向新一代训练与高密度推理；资源与价格按当日书面确认。
提交询价，需要这些信息
GPU 型号与数量 · 工作负载（训练 / 推理 / 仿真） · 租期 · 地域 · 网络与存储 · 开始时间。
先短测，再正式交付
用代表性任务跑一轮短测，确认性能与网络后再签正式交付，降低一次性投入风险。
采购前先问清：供应商回避的信号
只报总价，不拆计费
不区分算力、存储、网络与带宽，往往在交付后追加费用。
不谈交付时间
回避上架时间与违约条款，短期资源以『马上有』搪塞。
不谈网络与存储
不说明带宽、跨区延迟与存储类型，训练初期才会暴露瓶颈。
不谈合规口径
受管制型号来源与合规边界含糊，风险转移给采购方。
不谈短测
拒绝先跑代表性任务，只接受全额预付。
不谈验收标准
不定义可观察指标，交付后无法判定是否达标。
一个岗位交给数字员工，能省回多少时间
这是估算，不是承诺——真实数字以你的任务验收为准。默认按数字员工可承接这类任务约 70% 的工作量估算，其余交回人工复核。
示例参数：4 人 × 每人每周 12 小时重复任务 × 100 元/小时。这些工时不会消失，而是从重复劳动转向判断、复核与更高价值的工作。
客户先问具体问题，我们用方法、案例和证据回答
企业第一个数字员工应该怎么选？
选择输入输出清晰、重复度高、结果可验收的岗位，例如背调资料扫描、销售话术复制、客服工单预处理。先用一项真实任务验证流程，再扩展到相邻岗位。
怎样判断数字员工真的能用？
看它在真实业务输入上的表现，而非演示效果：明确任务边界、过程留痕（工具调用与中间结果可查）、设置人工确认节点、用业务指标而非样例通过率评估。
Claude、GPT、GLM、MiniMax、DeepSeek 如何按任务选择？
按输出质量、响应速度、部署地域、合规要求与预算配置路由：复杂推理与长文档倾向 Claude 与 GPT，中文语境与国产化合规倾向 GLM 与 DeepSeek，高并发、成本敏感的任务倾向 MiniMax 与 DeepSeek。
数字员工和聊天机器人、模型 API 有什么区别？
聊天机器人回答问题，模型 API 提供一次调用，数字员工按岗位持续接活并对结果负责：连接企业数据与长期记忆、由智能体框架拆解步骤并调用工具、按任务路由多个模型、经人工确认后交付可验收产出，全过程留痕并记录用量。
部署企业数字员工大概需要多长时间？
先用一项输入输出清晰、结果可验收的真实任务做验证，通常数天到两周即可让首个岗位跑通；再按相邻岗位扩展。速度主要取决于任务边界是否清晰、企业数据是否可用、验收标准是否明确。
数位人服务中心
不需要准备 PPT，也不需要先懂模型。带上一件正在消耗团队时间的具体工作，我们现场评估它是否值得交给数字员工。
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