大家好，我是成都小火科技的產品經理，今天是2025年6月18日，星期二，成都，大雨。早上接到一位成都本地客戶的需求，想要開發(fā)一個專利發(fā)明相關的系統(tǒng)軟件，其中需要有大量的AI功能。AI功能開發(fā)已經成了目前的主流，在我們開發(fā)的軟件中，90%以上都進行了軟件的開發(fā)。企業(yè)對AI軟件的需求，已經成為一種“共識”。

站在企業(yè)的角度，我們不能為了AI而AI，一定要讓AI為甲方帶來價值。我?？吹狡髽I(yè)面對AI外包時陷入需求模糊的困境。去年某連鎖藥企的對話系統(tǒng)項目就因初期需求籠統(tǒng)——僅提出“用AI處理客戶咨詢”——導致交付后無法識別處方藥的專業(yè)術語，不得不返工重構知識圖譜。這種場景并非孤例，據我們統(tǒng)計，70%的AI外包項目延期源于需求定義偏差。要讓AI真正解決業(yè)務痛點，企業(yè)需穿透技術表象，鎖定三個核心維度：**場景顆粒度、數據適配性、技術合規(guī)邊界。

以某區(qū)公平街道衛(wèi)生服務中心的智能外呼項目為例。最初院方僅提出“自動通知患者”的寬泛需求，但我們技術團隊駐場兩周后發(fā)現：慢病隨訪需動態(tài)調取電子病歷，疫苗接種提醒涉及多級權限管理，而家庭醫(yī)生簽約回訪需兼容四川方言。通過拆解出12類具體任務流，最終設計的AI外呼系統(tǒng)采用分層架構——上層部署DeepSeek優(yōu)化的NLP引擎處理自然對話，底層通過私有云隔離醫(yī)療數據，并針對性訓練方言識別模型，使四川話識別率提升至96%。運營三月后回訪效率提升40%，釋放5名人力轉向臨床服務。該項目負責人黃老師在驗收時特別指出：“能區(qū)分‘打針’指代疫苗注射還是胰島素治療，這種場景理解才是剛需”。

金融領域的AI需求精度更為嚴苛。今年某銀行信用卡中心的AI升級招標中，明確要求供應商實現“多庫融合架構下的任務協作Agent”。我們參與競標時發(fā)現，其需求書直指三大痛點：客戶咨詢信用卡分期費率時，傳統(tǒng)問答機器人僅返回條款文本，而業(yè)務期望動態(tài)模擬還款計劃；欺詐交易核查需聯動風控圖譜數據庫；投訴處理需自動生成工單流轉。為此我們提出三級解決方案：基于關鍵詞知識庫快速匹配標準條款，用語義向量模型解析模糊訴求，再通過圖譜關系網絡定位關聯賬戶。這種設計使數字客服能同時調用費率計算引擎、風控規(guī)則庫和工單系統(tǒng)，實現單次交互完成多系統(tǒng)協作。項目對接人趙子豪強調：“要的是以自然語言為入口的閉環(huán)服務，而非碎片化問答”。

制造企業(yè)的需求則聚焦在產線協同。某汽車零部件廠最初要求“視覺檢測劃痕”，但實地調研顯示，真正痛點在于鋁制外殼的弧形反光干擾算法判斷。我們采用遷移學習方案：基于DeepSeek-R1基礎模型提取通用特征，再用產線3萬張缺陷樣本訓練輕量化專業(yè)模型。通過知識蒸餾技術，將模型體積壓縮至原版12%，部署到邊緣計算盒子后，實現毫秒級實時檢測。質檢總監(jiān)王偉在試運行報告中寫道：“誤報率從23%降至1.7%，每條產線年節(jié)省返工成本80萬”。這種大小模型協同的架構，正是成都華微電子推進的端側推理方向。

三年服務47家企業(yè)后，我們梳理出需求定位的關鍵坐標軸：縱軸劃分業(yè)務場景的顆粒度（如將“提升服務效率”拆解為“縮短客戶等待時長3秒”），橫軸標定技術實施域（私有化部署需明確國產芯片適配要求，SaaS模式則關注API嵌套深度）。當下成都正崛起為AI開發(fā)熱土——從天府某實驗室的DeepSeek行業(yè)服務平臺，到全棧國產化數字人方案，技術生態(tài)的完善讓企業(yè)能更專注需求本質。

作為扎根成都的AI服務商，我們始終相信：精準的需求定位不是技術問題，而是用專業(yè)軟件開發(fā)技術表達業(yè)務項目的本質需求。當企業(yè)能清晰描述“AI應在哪個環(huán)節(jié)替代何種人力，產出何種格式的結果”，智能化轉型便有了堅實支點。

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