华链AI企业落地团队:让AI真正进入业务现场,四位核心成员全程协同

一、团队介绍

从团队定位、团队能力到协作分工,说明我们如何把AI落进真实业务

面向企业真实业务的AI产品落地团队

我们专注于AI在企业真实业务场景中的应用与落地,能够完成从需求分析、方案设计、产品研发到交付运营的完整工作。

我们关注的不只是模型能否生成结果,更重视AI如何进入实际业务流程,形成可使用、可管理、可验收、可持续迭代的产品。

01

团队能力

以五个环节组成完整交付链,减少需求、方案与技术执行的信息损耗

01理解业务识别目标、角色、流程、资源与关键问题
02设计方案明确功能、工作流、人机协作与验收标准
03构建产品完成产品架构、模型接入、开发与系统集成
04测试交付验证核心流程、权限、异常处理与使用体验
05运营复盘结合数据与反馈持续优化产品和业务流程
01 · 业务诊断

业务诊断与需求转化

深入理解客户的业务目标、用户角色、工作流程、现有资源与关键问题,将模糊需求转化为清晰的产品目标和交付边界。

02 · 产品设计

产品方案与流程设计

围绕真实业务场景设计产品功能、AI工作流、人机协作机制、数据关系、权限边界及验收标准,确保方案具备实际可行性。

03 · 技术交付

技术研发与交付验证

完成产品架构、模型接入、功能开发和系统集成,并通过核心流程、权限、异常处理和使用体验测试,完成部署、培训与交付验收。

04 · 运营迭代

运营复盘与持续迭代

结合产品使用数据、客户反馈和实际业务结果持续复盘,优化产品功能、AI效果与业务流程,使产品能够在真实使用中不断演进。

能力转化

把团队能力转化为真实业务成果

团队持续围绕企业真实业务场景开展AI需求诊断、产品设计与技术交付,已为十余家企业提供实际服务。
服务及咨询场景涉及内容生产、获客转化、运营管理、知识沉淀和业务流程自动化等方向。

十余家企业已提供AI需求诊断、产品设计或技术交付服务
服务及咨询场景教育 · 电商 · 房地产 · 家居等行业
6人小班已完成线下智能体实战陪跑案例

除线上方案与系统交付外,团队还具备线下陪跑和实战培训能力,能够带领学员从业务目标梳理、智能体搭建到现场调试与实际操作,手把手完成从零到可用的落地过程。

02

团队分工

各有主责、跨环节协同,围绕同一业务目标推进

战略与数据资产

华链软件集团-秦真鹏

企业战略与数据资产负责人

负责企业战略诊断、数字化转型及数据资产化路径设计,对接企业决策层,将经营目标转化为组织、流程、IT与数据资产协同方案,并统筹关键资源推动落地。

战略咨询|组织变革|数据资产|高层协同
业务与管理

唐成蛟

业务发展与项目统筹负责人

负责识别客户业务机会、梳理经营目标,统筹客户关系、商务推进与项目资源,确保项目方向与客户实际业务需求保持一致。

业务诊断|品牌IP|客户关系|项目统筹
解决方案与交付

李祖贵

解决方案与交付负责人

负责承接和评估客户需求,将业务语言转化为可执行的产品与技术方案;协调客户、产品与技术环节,推动项目落地并完成交付验收。

需求承接|方案转化|交付管理|客户验收
产品与技术研发

龙震

产品与技术研发负责人

负责产品定义、技术可行性评估与研发实施,主导产品架构、核心功能实现、工程质量及版本迭代,确保解决方案稳定落地并持续演进。

产品定义|技术架构|工程实现|版本迭代

补充说明:四位核心成员覆盖企业战略、业务诊断、产品设计、技术实现与项目交付,形成从高层经营目标到一线系统落地的完整能力。团队采用“一专多能、全程协同”的工作方式:既能深入理解客户业务,也能完成产品规划和工程实现,减少战略、需求、方案与技术执行之间的信息损耗,真正把AI方案转化为可使用、可交付、可持续迭代的产品。

03

团队成员

四位核心成员覆盖企业战略、业务诊断、产品设计、技术研发与项目交付

秦真鹏个人照片
战略咨询|组织变革|数据资产|高层协同
企业战略与数据资产负责人

现任华链软件集团创始人兼首席执行官,拥有20余年企业数字化服务、管理咨询与集团经营实战经验。

曾任金蝶集团渠道总监,职业经历覆盖一线业务、渠道管理、集团经营和企业咨询;主导开发的核心产品曾被纳入金蝶标准产品库,并持续销售十余年。现任深圳市福田区政务服务和数据管理局数据管理专家,具备首席数据官(CDO)、国际注册管理咨询师(CMC)等专业资质。

目前聚焦企业深度数据化转型与数据资产价值实现,擅长从战略、组织、流程与IT一体化视角设计路径,推动业务数据化、数据资产化与资产价值化进入真实经营场景。

核心职责企业战略诊断与数据资产化规划
能力特点统筹战略、组织、流程、IT与数据价值
协同方式连接企业决策层与方案、产品及交付团队
产品实践
华链SOC数智化管理体系“数据IPO”服务模式智财云析数据资产AI智能体华链·智眸AI决策智能体
唐成蛟个人照片
业务诊断|品牌IP|客户关系|项目统筹
业务发展与项目统筹负责人

唐成蛟

连续创业者,深耕新媒体增长、内容运营与企业AI产品化,具备项目统筹与交付落地的完整一线经验。

大学期间从零启动教育项目,靠短视频与资料型产品验证市场需求,首月实现约10万元营收;此后持续参与内容、教育及企业业务项目,在多次从0到1的实践中积累了用户洞察、客户沟通、团队协作与项目交付经验,并将企业知识、岗位经验与业务流程沉淀为可运行、可复制的Skill、Agent与工作流。

目前专注于面向企业的AI落地创业,围绕真实业务场景开展需求诊断、方案设计、项目统筹与产品交付,最终推动AI能力进入具体业务流程。

核心职责业务诊断、客户沟通与项目统筹
擅长环节从业务机会到落地目标的判断
协同方式连接客户、产品与技术交付
产品实践
IP-OS 操盘工作台见舟工作台见舟画布录制AI 智联房产
李祖贵个人照片
需求承接|方案转化|交付管理|客户验收
解决方案与交付负责人

李祖贵

连续创业者,AI与数据领域科班出身,具备算法开发、数据分析与AI应用经验。

2024年毕业后进入中大型企业担任算法工程师,参与机器学习与异常轨迹检测相关研究,频繁接触各类AI模型。2025年下半年转向创业,从跨境贸易切入,积累了市场判断、供应链协同和业务推进经验。

目前专注于面向企业的AI落地创业,侧重把业务需求转化为可执行的AI产品方案。技术能力覆盖AI工作流设计、系统功能开发及测试交付,能够判断方案的技术可行性,并推动AI能力进入实际业务流程。

核心职责需求承接、解决方案与技术交付
技术能力AI应用、系统开发与数据处理
交付重点方案可执行、过程可管理、结果可验收
产品实践
AI 漫画生成系统旅图种草引擎启程 AI 自动化发票报销系统PSD 智能工作台织序 AI 穿搭顾问
龙震个人照片
产品定义|技术架构|工程实现|版本迭代
产品与技术研发负责人

龙震

连续创业者,具备三年AI项目工程经验,经历覆盖AI编程培训、企业项目开发与工程化落地。

2024年至2025年主要从事AI编程与落地培训,在技术教学、开发实践和项目指导方面积累了较为系统的经验。2026年面向企业业务现场的FDE开发与交付,负责过制造业RAG知识库、供应链多模态识别、大规模数据标注与数据治理等项目。

目前专注于面向企业的AI落地创业,侧重将模型能力、企业数据与实际业务流程结合,推动AI应用从技术原型走向可运行、可交付、可持续迭代的产品。

核心职责产品设计、技术架构与工程交付
项目方向RAG、多模态识别与数据治理
能力特点把复杂技术转化为可运行产品
产品实践
爆款视频拆解北辰导读金牌销售大师家居智能体口播数字人工作台1688 商品图文二创与批量上架工作台

二、产品与案例

按照业务价值组织产品能力,并展示真实界面、适用场景与线下落地案例

把AI做成真正可用的业务系统

我们不按文件格式展示产品,而是按客户能感知的业务价值组织能力:经营系统、行业智能体、内容生产和专业工具。

15个可查看产品
4类业务价值
1个线下落地案例
02

线下培训案例

六人小班现场陪练,从零完成智能体搭建

线下智能体
实战陪跑

手把手带领6位学员,从零开始完成智能体搭建。通过小班现场陪练,保证每位学员都能获得指导并亲手完成实操。

6人小班现场实操逐步指导从零搭建
适合谁希望从零掌握智能体搭建的个人、业务负责人和小型企业团队
三步流程学员基础与业务目标 → 现场讲解、分步实操、逐人纠正 → 完成可运行智能体并掌握搭建方法
证明能力需求拆解、培训教学、现场指导、问题排查和AI落地陪跑

三、合作边界与流程

先判断场景是否值得做,再明确落地流程、合作前提与结果边界

先判断值不值得做

AI落地不是先问“能不能做”,而是先判断“值不值得做”

我们不从模型、工具或热门概念出发,而是先判断企业是否存在真实、持续且可衡量的业务问题

一个值得落地的AI场景,需要具备明确的使用人员、相对标准化的流程、可提供的资料或样本、能够判断对错的标准,以及人工处理异常结果的机制。

只有这些条件基本成立,AI才有机会从演示功能变成企业真正能够使用的产品。

一、哪些场景更适合AI落地

01
业务流程相对标准化

输入资料、处理步骤、输出格式和判断标准相对稳定,主要异常情况能够提前识别。业务不必完全固定,但需要总结出基本规则和执行边界。

02
工作重复频率较高

任务持续或批量发生,人工需要反复进行相似操作。使用频率越高,效率提升和投入价值越容易体现。

03
信息处理量较大

存在大量资料阅读、信息提取、分类整理、内容总结、数据录入或重复查询工作,人工处理耗时且容易遗漏。

04
有真实资料可以支撑

能够提供业务文档、知识资料、历史案例、操作记录或真实样本,让AI的判断和生成建立在业务事实之上。

05
结果能够被检查

AI输出可以由业务人员、明确规则或数据指标判断,并区分“可直接使用”“需要修改”和“必须人工处理”。

06
价值能够被衡量

可以通过时间节省、成本下降、产量提升、错误减少、响应速度或转化效率等指标判断项目是否有效。

07
允许人机协作

接受AI先辅助分析、生成或执行,再由业务人员完成关键确认;低置信度、资料不足或异常情况能够及时转回人工处理。

二、哪些场景暂不适合直接AI化

01
目标、流程与责任人不明确

业务问题本身尚未形成清晰共识,无法确定产品服务谁、解决什么以及由谁负责。

02
只想增加AI功能或展示概念

没有真实使用场景和持续业务需求,仅以是否使用热门技术作为项目目标。

03
任务发生频率很低

开发、部署和维护成本明显高于任务本身能够产生的实际价值。

04
没有资料、样本或业务人员参与

缺少事实基础和业务反馈,无法训练、验证或判断输出是否符合真实工作要求。

05
要求所有情况百分之百准确

不接受模型能力边界,也没有为不确定结果预留检查、纠正与人工处理机制。

06
高风险决策缺少人工审核

涉及重要经营或责任判断,却没有撤回、异常处理和人工接管机制。

07
希望AI替代企业自身判断

把业务决策和管理责任交给产品,缺少明确的内部责任主体。

08
范围持续变化且没有验收标准

需求不断临时增加,无法建立稳定范围、测试条件和交付判断依据。

01

落地流程

从真实业务现场开始,以可验证的小闭环推进

01

理解业务

进入真实业务现场,了解谁在使用、当前怎样工作、问题发生在哪里,以及企业现在为这个问题付出了多少时间和成本。这一阶段的结果不是功能清单,而是明确真正值得解决的业务问题。

02

设计方案

根据业务价值、实现难度和风险程度筛选场景,确定AI负责什么、人工确认什么、需要哪些资料、结果如何判断,以及异常怎样处理。优先寻找能够形成闭环的最小场景,而不是一开始建设庞大系统。

03

构建产品

将模型能力与企业资料、业务规则、用户角色和原有流程结合,完成产品界面、AI工作流、数据管理、权限控制和人工确认机制。AI只有进入具体工作流程,才能成为可以持续使用的产品。

04

测试交付

使用真实业务样本测试正常流程、边界情况和失败情况,重点验证结果质量、稳定性、权限安全、异常处理及人工接管能力。达到约定标准后,再完成部署、培训、使用说明和项目验收。AI系统不能因为通过一次演示就视为完成,而应在接近真实使用环境的条件下接受验证。

05

运营复盘

产品投入使用后,持续观察使用频率、结果通过率、人工修改情况、异常类型、运行成本和业务反馈。根据真实数据判断下一步是优化模型、调整流程、补充资料、增加功能,还是停止没有价值的自动化。

02

落地原则

用统一原则判断技术、自动化、验收与持续运营

01业务优先于技术

先确定业务问题和预期价值,再选择模型、智能体或技术方案。

02辅助优先于替代

先让AI提升人的效率,再逐步扩大自动化范围。关键业务判断必须保留明确责任人。

03小闭环优先于大平台

先用一个高频任务验证价值,跑通以后再复制到更多部门和业务场景。

04验收优先于演示

项目开始前就明确测试样本、结果标准和失败边界。评估需要基于真实任务和明确测试条件,而不是依赖少量效果较好的案例。

05持续运营优先于一次性交付

模型、资料和业务流程都会变化,产品需要监测、反馈、人工纠正和版本迭代机制。

03

合作前提

企业提供业务事实与验收条件,团队负责方案与交付

企业需要提供

  1. 明确的业务目标和实际使用场景。
  2. 能参与关键沟通的决策人或业务负责人。
  3. 必要的业务资料、历史案例与真实样本。
  4. 参与试用、反馈和验收的实际使用人员。
  5. 对数据权限、业务规则和人工责任的确认。

我们负责完成

  1. 业务问题诊断与AI场景筛选。
  2. 产品方案、流程边界与验收标准设计。
  3. AI产品、工作流与系统功能实现。
  4. 真实样本测试、部署培训与交付验收。
  5. 上线后的数据复盘和版本迭代建议。
04

必要说明

明确约定范围内的交付责任,以及产品无法单独承诺的经营结果

责任边界与交付判断

AI落地的目标不是证明技术有多先进,而是让企业的一项真实工作变得更快、更稳、更容易管理。

我们对约定范围内的方案、产品、测试和交付负责;不以技术概念包装业务,也不承诺无法由产品单独决定的经营结果。

四、服务与报价

从公开体验课、培训、诊断到试点与定制,先判断复杂度,再给出透明、可核验的合作报价

清晰路径 · 透明报价

先用小成本验证价值再决定是否放大

先通过公开体验课了解方向;培训与诊断采用标准价格,试点与定制项目按照业务复杂度、系统对接、数据权限和部署要求分级核定。每一步都有清晰交付物与验收边界。

不限行业先诊断再报价支持线上与线下支持私有化部署
查看完整服务与报价
01
公开体验课受邀线下或线上体验,快速了解AI落地方向
免费 / 99元
02
AI培训老板场、员工场与实战内训
2,000元起
03
AI诊断场景筛选、投入产出测算与落地路线
2,000元起
04
AI试点使用真实数据完成一个最小可用场景
2万元起
05
定制系统开发、对接、部署、培训与上线陪跑
8万元起

以上为起步价格。项目制服务将在需求诊断后,根据实际工作量、部署方式与验收范围提供正式报价单。

五、联系我们

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