全场景 · 从门面到决策 6 大业务场景 4 条自研产品线

企业 AI 升级
全场景解决方案

AI 升级不是再买一个工具。让品牌、获客、研发、生产、办公与决策连成一条线,四条自研产品线按场景组合,一个团队分阶段交付——可以从一个场景起步,也可以全域推进。

01 — 为什么是全场景

工具越买越多,
业务反而更碎

很多企业的 AI 升级,停在某个部门的试用账号里。真正缺的不是更多工具,而是一条把场景串起来的路径。

01

工具孤岛

建站、办公、生产各买一套,账号不通、数据不通,AI 只能当聊天框。

02

场景割裂

一个部门提效,上下游还在手工搬数据,局部最优变成整体内耗。

03

落地断层

演示效果很好,进不了真实流程;上线之后没人用、没人管、没人迭代。

全场景不是功能堆满,
而是让 AI 沿着业务流走。

02 — 全场景架构

一套 AI 底座,托住六个场景

场景层按业务目标组合,能力层复用同一套智能体与数据能力,底座统一管理模型、权限与审计。升级可以分阶段,架构不用反复重来。

LingHarnessAi基座
  • 私有化部署
  • 多模型容灾
  • 全链路审计
  • 数据不出内网

03 — 六大场景

六大场景,一条业务链

从客户第一次看到你,到订单交付、组织协同与经营决策,每个场景都给出可落地的产品组合与交付物。

01

品牌门面

Brand & Presence

对外增长
现状

官网像一张过期的名片:内容更新慢、移动端体验差,客户看完也不知道你能做什么。

解法

Ai建站一句话生成整站,品牌内容、案例、多语言与 SEO/GEO 一起搭好;后续改版对话完成,不用等开发排期。

  • 品牌官网
  • 多语言站
  • 内容与 SEO
交付

分钟级生成,天级上线;内容自己就能改。

凌壹可视化建站平台
02

获客增长

Growth & Conversion

对外增长
现状

投放、内容、销售各干各的,线索进来没人接,花了钱不知道哪条有效。

解法

落地页矩阵批量生成,SEO 内容持续产出,线索 Agent 全天接待、初筛并写入 CRM,把每一次访问变成可追踪的商机。

  • 落地页矩阵
  • 内容日历
  • 线索自动接待
交付

从访问到询盘,全程可追踪、可复盘。

Ai建站 + LingWork
03

研发知识

R&D & Knowledge

产品创新
现状

图纸、工艺、方案散在个人电脑和聊天记录里,新人上手慢,同一个问题反复踩坑。

解法

企业知识库统一沉淀,文档与代码智能体辅助方案、标书、图纸说明和程序开发;老师傅的经验变成可检索的组织资产。

  • 企业知识库
  • 方案 / 标书生成
  • 研发与代码助手
交付

知识找得到,新人接得上,经验留得住。

LingWork + LingHarness
04

生产制造

Manufacturing & Supply Chain

制造交付
现状

订单进度靠电话问,排产靠老经验,库存和交期对不上,出了问题找不到批次。

解法

ERP、MES、OA 一体化,销售下单自动生成生产计划与采购清单;AI 参与排产、异常预警与质量追溯,从接单到回款全流程在线。

  • ERP / MES / OA
  • AI 智能排产
  • 质量追溯
交付

订单、库存、进度一处录入,全厂同步。

凌壹Ai制造平台
05

办公协同

Office & Collaboration

组织效率
现状

会议、报表、合同、审批占满时间,跨系统复制粘贴,重复劳动没人管。

解法

数字员工接管文档、表格、PPT、会议纪要与资料整理;OA 审批与业务系统打通,一句话派活,产物直接交付。

  • 报告 / PPT 生成
  • 会议纪要
  • 流程自动化
交付

把重复劳动交给 Agent,人专注判断与决策。

LingWork + OA
06

经营决策

Decision & Insight

管理决策
现状

数据散在多个系统,报表滞后,开会先对口径,决策还是凭感觉。

解法

统一经营数据口径,经营驾驶舱、自然语言问数与风险预警;LingHarness 私有化底座保证数据不出内网,结论可追溯到原始数据。

  • 经营驾驶舱
  • 自然语言问数
  • 风险预警
交付

从看报表,到直接问数据,分钟级拿到答案。

LingHarness + 数据集成

04 — 起步路径

不必一次全上,选一条路径先跑通

三条典型起步路径,对应不同的业务痛点。首期只做最痛的一段,跑出结果后再扩展。

PATH A · 对外增长

从门面与获客开始

适合官网老旧、品牌要升级、获客依赖平台投放的企业。

首期组合

Ai建站 · 品牌内容 · SEO/GEO · 线索 Agent

适合谁

市场 / 品牌负责人,需要把官网变成持续获客的资产。

你会得到:一个能持续带来询盘、内容可自己更新的品牌官网。

PATH B · 制造交付

从车间与供应链开始

适合多品种小批量、交期压力大、库存与进度不透明的制造企业。

首期组合

ERP · MES · OA · AI 排产与预警

适合谁

生产 / 运营负责人,需要先把订单、库存和进度说清楚。

你会得到:一套从接单到回款在线、异常提前预警的制造系统。

PATH C · 组织效率

从知识与办公开始

适合知识密集、文档多、数据敏感、研发协同重的企业。

首期组合

LingWork · 企业知识库 · LingHarness 私有化

适合谁

研发 / 行政 / 管理层,想让经验留下、让重复劳动交给 AI。

你会得到:文档、方案、代码与流程都能派给数字员工的工作台。

三条路径可以单独走,也可以在同一个 AI 底座上叠加,数据、权限与审计始终统一。

05 — 落地方法

四步落地,不赌一次大改造

先诊断、再试点、后复制。每一步都有明确的交付物,投入看得见,结果可验收。

STEP 01

场景盘点

走进业务现场,梳理流程、系统与数据,按“价值 × 可行性”排出优先场景。

产出诊断报告 · 场景优先级矩阵
STEP 02

方案设计

确定产品组合、数据接口、权限与部署方式,把投入与预期收益算清楚。

产出升级路线图 · 投入产出测算
STEP 03

试点上线

选一个场景,用真实数据跑通流程,培训关键用户,形成可复制的模板。

产出可用系统 · 操作手册 · 验收标准
STEP 04

规模复制

按季度扩展场景,持续调优模型与流程,系统运维与效果复盘一起做。

产出季度迭代计划 · 运维报告
4条自研产品线
6大业务场景
1个端到端交付团队
5+年行业落地经验

06 — 常见问题

关于全场景升级,
你可能还想问

没有标准答案,只有适不适合。先聊清楚现状,再决定先做哪一步。

和顾问聊聊你的场景
全场景方案是不是要一次全上?

不需要。全场景是能力地图,不是一次性采购清单。通常从一个高价值场景开始,用真实业务跑通,再按路线图逐步扩展;产品之间共用数据、权限与底座,后续叠加不用推倒重来。

我们已经有官网、ERP 或办公系统,能接吗?

可以。优先保留现有系统,通过 API、数据库或单点登录做集成;只有在现有系统确实支撑不了业务时,才建议替换。升级不是推倒重来。

数据安全怎么保证?

LingHarness 支持私有化部署,模型、知识库、执行环境与日志都留在企业内网;同时提供权限分级、操作审计与数据脱敏,敏感数据可以不出内网。

预算和周期怎么定?

先做免费场景诊断,明确首期目标与范围,再按“产品 + 集成 + 部署 + 运维”组合报价。首期通常聚焦一个场景,投入可控,看到结果后再决定下一步。

07 — 从一次诊断开始

先做一次
免费场景诊断

60 分钟,梳理你的业务链路与现有系统,找出最值得先做的 AI 场景。不推销产品,诊断后你自己判断下一步。