芯片治具制造知识与图纸工作台已交付
2,908,473个
纳管文件记录
纳管数量不代表全文均已解析。
FORWARD DEPLOYED ENGINEERING/企业 AI 应用与 FDE
企业 AI 应用研发与业务系统落地
从企业数据、工业软件到智能体应用，
连接企业培训、技术研发与生产环境。
- 应用案例
- 14
- 培训与交流
- 9
- 资料截至
- 2026.10
01MEASURED IN PRODUCTION
交付现场的指标
芯片治具制造企业 AI 中台与 BOM 自动入 ERP已交付
28万余条
BOM 子件全库审计无异常
规则明确的写库与归档由确定性程序执行。
芯片治具制造企业 AI 中台已交付
99.4%
知识检索 hit@5
合同评测集实测；答案引用率 98.8%。
芯片治具制造经营洞察与图纸估价交付中
34 秒 →1.1秒
日报加载耗时
数据体积 16.5 MB → 1.7 MB。
芯片治具制造CAD 设计助手交付中
22 秒 →82毫秒
相似案例检索中位耗时
整体设计工时改善尚未完成对照评估。
芯片治具制造CNC 编程数字员工交付中
12,993份
客户 NC 程序先行分析
另有 29,859 条保存记录；回放提升为覆盖率。
汽车零部件集团集团 AI 办公助手交付中
30/ 30
真实 AI 流式并发全部成功
投标前压测结果，不代表全量员工长期采用率。
汽车零部件车身件 3D 转 2D 自动出图客户内测
218条
生产端到端断言通过
图框模板、企业标准和测量规则仍需客户确认。
国企 OEM信创智能体编排平台产品交付
36/ 36
离线安装演练通过
指标来自该交付环境，不作为通用性能承诺。
02TEAM & CAPABILITIES
团队与服务能力
Stanley Team 将企业业务理解与 AI 研发能力结合，围绕客户现有系统、数据条件和实际工作流程，开展场景梳理、应用设计、技术开发、系统集成与部署迭代。
核心成员围绕 FDE 项目协作，团队具备企业平台工程与上亿级数据处理经验，推动 AI 从需求走向业务现场。
- 01
FDE 商务与业务诊断
企业合作、需求沟通、场景筛选、试点目标与组织协作
- 02
算法与数据工程
上亿级数据处理、模型优化、知识结构化与经营分析
- 03
Agent 与知识系统
Agent Runtime、多智能体协作、RAG、工具调用与业务工作流
- 04
模型与部署
模型优化与部署、本地模型服务、企业环境适配
- 05
应用与工程
ERP、CAD / CAM、企业 IM 集成，跨平台自动化与离线部署
- 06
云平台与安全
云计算平台、网络防护、身份权限、审计与生产运维
应用领域Application domains
03FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
FDE 工作方式
围绕业务目标、数据边界、样本、原型、验收与迭代组织交付。
- 01
业务理解Business understanding
梳理业务流程、岗位痛点与场景优先级，帮助业务方与技术方对齐试点目标、成功标准和责任分工。
- 02
AI 应用研发AI application R&D
将业务问题拆解为数据需求、知识结构、工具调用与应用流程，通过真实样本和最短链路原型验证。
- 03
系统集成System integration
围绕客户现有系统、数据条件和实际工作流程，完成 ERP、CAD / CAM、企业 IM 集成，跨平台自动化与离线部署。
- 04
部署与迭代Deployment & iteration
结合客户环境开展部署迭代；通过连接器、工作流与评测机制，支撑试点验证、上线迭代及跨场景复用。
04FDE APPLICATION CASES
应用案例
14 个案例包含已交付项目、交付中项目、售前与 PoC，以及产品原型和能力演示。此处选取其中 11 个，阶段与指标测量范围按原资料标注。
阶段
领域
- 受控 BOM
- 规则校验
- ERP 事务写入
- 校验归档
审核后的 BOM 需要人工逐行录入，改版后重复操作；七个业务应用入口、账号和日志分散；共享盘样本约 95.4% 为密文，服务器没有 GPU，图纸要求留在厂内。
应用接入 AD 域，集中记录使用、额度与导出行为；BOM 自动化通过白名单应用获得透明解密能力，单实例互斥防止重复写库，异常时整单回滚；归档执行复制、SHA-256 校验、发布、删源，支持中断后续传。
- 167 项
- 自动化测试全部通过
- 28 万余条
- BOM 子件全库审计无异常
- 17,020 篇 / 20.5 GB
- 技术文档穿透加密入库
- 99.4% / 98.8%
- 知识检索 hit@5 / 答案引用率，合同评测集实测
将 BOM 写库、资料归档与企业知识访问接成统一业务入口；规则明确的写库与归档由确定性程序执行。
- ERP 与图纸
- 只读分析库
- 语义与估价
- 经营决策
ERP 只能只读访问，不能侵入业务库；报价依赖老师傅，经营决策清单累计上万条却缺少采用记录。
不在 ERP 建表、不开启变更捕获；模型负责理解查询意图，指标与数字由语义层和代码生成。估价融合文本、几何、材料和 ERP 历史，采用分位数模型及区间校准。
- 71% → 25.2%
- 外协单价中位绝对百分比误差，开发集
- 19.0%
- CNC 工时中位绝对百分比误差，开发集
- 58% → 79.1%
- P10-P90 估价区间覆盖，校准前后
- 34 秒 → 1.1 秒
- 日报加载耗时；数据体积 16.5 MB → 1.7 MB
封存终测尚未运行，正式净降本尚未确认。
- 共享资料盘
- 分层索引
- 检索与预览
- 问答与查重
受控图纸和业务资料分散在共享盘，PDF、DXF、STEP 与 Office 混存，并存在终端加密、扫描件和旧格式；单纯接入向量库无法解决文件可读性与访问效率问题。
支持多格式在线预览和几何索引；受保护 CAD 文件只通过授权 CAD 导出，遇到密文记录状态、不作为乱码正文入库；检索先返回元数据，正文最多等待 1.2 秒。
- 2,908,473 个
- 纳管文件记录
- 228,980 个 / 98.64%
- 3D 零件规模 / 几何索引覆盖率
- p95 0.82 秒
- 30 会话、906 秒、5,146 次检索请求，零失败
- 22.4 秒 → 0.5 秒
- 宽泛条件检索优化前后
纳管数量不代表全文均已解析；当前按共同可查阅范围配置，尚无逐文件权限过滤。
- 需求与历史件
- 参数化图纸
- 工艺规划
- G-code
CNC 编程依赖经验，历史方案难以查找和复用。先分析客户 12,993 份 NC 程序及 29,859 条保存记录，瓶颈集中在编程与孔加工、多面装夹。
确定性引擎选择刀具、策略、切深、进给与转速；大模型只能通过受限命令修改方案，数值受表值范围与机床极限约束，零件几何不发送给模型。
- recall@1 = 1.00
- 50 条口语查询 × 284 个历史方案，含合成语料
- p95 0.5 秒
- 200 次请求、10 并发的匹配响应
- 14.3% → 34.8%
- 126 个旧件、404 份 NC 回放的刀具规划覆盖率
- 501 → 4,277
- 回放中自动识别孔位数
已部署并处员工换机试用阶段；回放提升是覆盖率，实际编程工时改善尚未成对计时确认。
- Creo 内检索
- 审批复用
- 一致性校核
- CAM 交接
设计师在 Creo 与网页之间切换，历史相似件找不到；模型、二维受控图纸与 ERP 物料之间可能存在不一致，设计完成后还要向 CAM 传递上下文。
索引 9,390 条真机案例，连接约 22.9 万零件几何库；复用操作保护原件；成本模块未通过估价门槛时不输出价格区间。
- 22 秒 → 82 毫秒
- 相似案例检索中位耗时
- 6-14 秒
- 复用、审批、执行完成耗时
- 26 / 30
- 自查抽样第一名为自身，完全相同标记准确率 100%
- 三轮执行 / 零改动
- 客户原件大小与修改时间保持不变
上述为具体动作结果，整体设计工时改善尚未完成对照评估。
- 企业 IM
- 模型网关
- 办公任务
- 审计与成本
需要会议纪要、制度、公文、PPT 与提醒等内部 AI 办公能力；需求从约 50 人 SaaS 扩展为千人口径、私有化部署和源码交付。
统一模型网关，流式首字前失败可切换备用模型；文件和消息使用 AES-256-GCM 加密落盘，审计留存不少于 180 天。
- 30 / 30
- 真实 AI 流式并发全部成功
- p95 6.96 秒
- 首字延迟，需求阈值不超过 10 秒
- 9 家 / 20 个
- 已接入国产模型厂商与型号
- 12 个 / 64 个
- 功能模块与内置办公模板
并发和延迟为投标前压测结果，不代表全量员工长期采用率或已实现的人力节省。
- 三维模型
- 几何投影
- 标注与校核
- 工程图输出
车身非标零件持续新增，二维工程图依赖人工；投影、尺寸、公差、测量点坐标、标题栏及 BOM 都需要处理，模型改版后重复抄录。
所有数值来自几何实测，模型负责提案与取舍，控制面和算法面双侧校验；交付包包括检测点图、三坐标测量 CSV、总成图、BOM 和出图报告。
- 10 / 10
- 需求步骤覆盖
- 218 条
- 生产端到端断言通过
- 58 个
- 控制面单元测试
- ≥90%
- DWG 回读实体覆盖门槛，属于质量要求
启动后约一周完成七轮迭代，处客户内测阶段；图框模板、企业标准和测量规则仍需客户确认。
- IM 拍照
- 本地视觉识别
- 裁剪复检
- 人工确认
布面疵点依靠人工目检，判定标准不一。质检员希望用现有企业 IM 拍照提交，快速获得疵点说明、四分制评分与质检工单，同时保留最终判定权。
三渠道长连接接入，无需公网 IP；本地视觉推理避免布样外传；知识库只接收经质检员确认的结论。
- 15% → 7.5%
- 现有数据中低置信复检占比，检出率未下降
- +0.7 个百分点
- few-shot 增益，未达启用门槛
- ≥85% / ≤15%
- 检出率与误报率目标，非客户实测结果
已有测试使用公开数据和少量手机样本，不能外推为客户生产线表现。
- 平台管理
- 签名通信
- AI 编排
- 离线部署
以客户品牌交付智能体编排平台，规定 Java 平台层、Python AI 层和 Vue 前端分层，并适配国产数据库、arm64 和断网部署环境。
适配三种数据库方言；平台和 AI 层使用 HMAC 签名通信；提供 arm64 离线安装包和品牌禁词检查，安装演练覆盖升级及回滚。
- 17 毫秒 → 8 毫秒
- 平台单次运行固定开销
- 降低 71%
- 30 并发时 p95 尾延迟
- 16 路 / 每路 56 token/s
- 量化模型并发推理
- 2.7 秒 → 126 毫秒；36 / 36
- 重排检索 p50；离线安装演练通过
指标来自该交付环境，不作为所有模型、客户硬件和数据规模的性能承诺。
- 业务材料
- 证据核验
- 脱敏与审核
- 审计留痕
面向投研、授信、反洗钱、客服质检和财富顾问工作台。业务结论需要逐句证据，外发资料需要脱敏，审查过程和模型调用需要可追溯。
五个应用共享身份权限、规则引擎、作业队列和审计哈希链，仅接国产模型；高风险告警采用人工审核，自动归档不开启。
- 0.982 / 1.0
- 3,000 条合成客服会话的质检精确率 / 召回率
- 0.852；规则基线 0.207
- 合成数据中高危疑点的真欺诈占比
- 514 条 / 漏 2 条涉诈告警
- 误报分诊回测，自动归档未启用
- 0.895
- 财顾合规检查召回，未达 95% 目标
尚无签约客户，全部指标来自合成数据评测，不等同金融机构生产效果。
- 行业数据
- 清洗与治理
- 检索与 Agent
- 网关计量
面向制造、电信、能源及金融的数据治理需求：资产目录、码值标准、血缘、指标口径、对外服务、监管报送以及模型调用计量。
统一模型出口按场景核算用量，配置预算熔断并记录审计；数据线与 AI 线在同一平台展示。
- 7 个
- 行业能力包
- 1 个
- 统一模型出口网关
- 数据治理 + AI 应用
- 两条业务链路在同一演示平台展示
当前为能力演示，租户为化名、数据由模拟器生成；没有客户交付或效果指标。
该组合下暂无案例，换一个阶段或领域试试。
05FDE TEAM
核心成员
企业合作与业务诊断，方案研发与工程交付。
企业合作与业务诊断
Stanley
FDE 企业合作与项目启动
Stanley Team 联合创始人，Stanley 和他的朋友们社群创始人，Stanley 商学院及 Her Name 联合创始人。结合企业交流与合作资源，围绕 FDE 项目连接业务负责人、技术团队与行业伙伴，把企业需求推进到可讨论、可验证的合作方案。
侧重需求沟通、场景初筛与合作推进，协同明确首个试点的业务目标、参与人员和资源条件。
孔明
FDE 业务诊断与企业转型陪跑
拥有 20 余年世界 500 强市场营销策划经验，国际教练联盟认证大师级教练，AI 转型实战陪跑企业顾问。曾负责美国强生集团、日本第一三共制药、深圳星河集团等企业的 AI+ 业务转型咨询与陪跑。
侧重梳理业务流程、岗位痛点与场景优先级；通过管理层沟通、培训与持续陪跑，推动应用进入日常工作，并将使用反馈带回迭代。
方案研发与工程交付
马振源Miles Ma
FDE 方案设计、算法与数据工程
哈尔滨工业大学航天工程本硕，具备 AI 算法研发、模型优化与部署及上亿级数据处理经验。技术实践覆盖 Agent、RAG、自动化工作流、私有化模型部署和业务系统集成。
将业务问题拆解为数据需求、知识结构、工具调用与应用流程；关注评测样本、人工审核与迭代反馈，推动算法和数据能力转化为可使用、可维护的企业应用。
黄祯荣Wing Huang
FDE 云平台、安全部署与应用运维
拥有十余年外企信息技术与云计算平台运维经验，曾参与绿箭、益达、德芙等品牌的信息系统安全运维，具备网站与信息系统防护、网络安全及综合技术运维经验。
侧重客户现有环境、安全要求与运行条件的梳理，将云平台和安全运维经验用于应用部署、访问控制及日常维护，连接原型实现与稳定运行。
汪洋
FDE 系统架构、制造业集成与工程交付
拥有 10 年以上云原生、平台架构与稳定性工程经验，曾服务得物、叮咚买菜等企业。专注 Agent 基础设施、多智能体协作、智能运维与 AI 工程化。
围绕制造业 FDE 场景，关注内网部署、受控资料、ERP 数据及 CAD / CAM 等现场约束；通过连接器、工作流与评测机制，支撑试点验证、上线迭代及跨场景复用。
06ENTERPRISE TRAINING
企业培训与实战交流
从 AI 应用认知、工具实操，到企业业务场景与 FDE 落地。
主题覆盖大模型与提示词、OpenClaw、企业知识库、多模态内容生成、AI Agent 与数字员工、信息安全、制造业工程化，以及营销数据分析、内容增长与 FDE 交付协作。
- 深圳
全球聚会 · 深圳站
AI 应用实践分享与现场交流。
- 深圳
OpenClaw 实战落地
OpenClaw 应用实践与落地交流。
- 珠海
逐浪湾区 · 企业 AI 应用实战沙龙
企业 AI 应用与实战场景交流。
- 深圳
相变时代的中国企业 AI 转型
中国 AI 生态与 Prompt 工程；AI 图像、数据与文档工具实操；AI Agent 与数字员工应用。
- 重庆
企业 AI 应用实战培训
大模型、提示词、Agent 与企业知识库；AI 文案、长文及图片生成工作流；AI 视频工作流与企业网站安全。
- 深圳
益企 AI+ · 企业 AI 应用实战沙龙
AI 视频内容的多模态生成工作流；企业知识库搭建与应用；GEO 与 AI 搜索应用。
- 深圳
FDE 落地与 AI + 制造业
FDE 基础概念、驻场协作与业务落地；企业数据准备、智能体与可复用技能；制造业需求拆解、工程化路径与验证。
- 杭州
企业内训 · FDE 与营销 AI 落地培训
从业务目标组织 FDE 交付；从中台到一线的业务落地；营销分析实战：数据口径、图表证据与分析结论。
- 杭州
AI × FDE：从影响力到商业价值
闭门分享会。内容增长；FDE 交付：业务负责人、Echo / Delta 分工、试跑与验收；Agent 实践。
07START A PILOT
把企业需求推进到可讨论、可验证的合作方案。
- 网站
- stanleyteams.com
- 邮箱
- 待补充
- 其他渠道
- 待补充