传统模式的三大痛点
高昂初始投入
一个 AI 项目动辄 50–200 万开发费。需求还没摸清就先付 30% 首款，做出来可能跟想要的不一样。
交付即结束
项目交付后团队撤场。系统上线发现新问题没人管，模型退化没人调。想迭代？重新报价。
效果不可控
外包团队按合同交付，不对业务结果负责。花了预算，ROI 说不清楚。
核心矛盾：您需要的是持续的业务效果，但传统模式只卖一次性项目交付。
把 AI 能力当作水电网
按月付费，专属 FDE 入驻，按 Token 消耗计量，持续优化迭代。陪跑而非替跑。
传统项目外包 · 对过程负责
计费逻辑按人月 / 功能点
交付标的合同功能列表
验收标准功能跑通即交付
增量场景不在合同里 · 加钱加期
退款机制签约即锁定
底层逻辑花时间 = 赚钱
FDE 融合交付 · 对结果负责
计费逻辑Token + 基础服务费
交付标的持续业务价值
验收标准真实使用量 · ROI 可量化
增量场景主动挖掘 · 不另收费
退款机制服务费可退（Token 除外）
底层逻辑创造价值 = 赚钱
陪跑而非替跑
场景诊断与规划
FDE 深入业务一线，梳理 AI 可落地场景，输出优先级路线图。先做 ROI 最高的。
工程化落地交付
从 Prompt 工程到 Agent 编排到系统集成，全栈交付。不交付代码交结果，Token 消耗 = AI 产出。
持续迭代优化
不是交完就走。根据业务反馈不断调整。模型退化、方向变化，即时响应不另收费。
团队能力沉淀
在交付业务结果的同时，帮团队掌握工具链与最佳实践。FDE 撤出那天，团队已能独立用好 AI。
六大行业网格
每个网格有专属解决方案库，FDE 上岗前已完成行业场景实训。
工业智能制造
产线质检 AI · 设备预测维护 · 工艺参数优化
政企信息化
智能政务助手 · 公文处理 AI · 数据治理
金融科技
智能风控 · 研报生成 · 合规审查
教育医疗
智能阅卷 · 病历质控 · 科研助手
互联网 ToC
智能客服 · 内容生成 · 推荐系统
通用外包升级
原有外包团队升级 AI 能力，带工具带方法论
零风险启动
不签年度框架，不锁定长期合约。月付制 — 效果好继续，不好就停。试用期不满意退服务费（Token 消耗除外）。
三步开始陪跑
1
免费场景诊断
梳理业务场景，评估可行性与 ROI。不收费 · 不签约。
2
试用陪跑一个月
专属 FDE 选 1 个最高 ROI 场景试点。不满意退全额服务费。
3
规模化扩展
扩展到更多场景和团队，按需增加 FDE 或 Token 用量。