常见问题详解
十个来自真实决策场景的问题与答复。如果你的问题不在列表里，欢迎来信询问。
AI项目的价格怎么算？
我们按阶段计价：评估、试点、集成、运维分别报价，合同逐项列明交付物与验收标准。影响价格的主要因素是数据规模、接口数量与现场复杂度，因此具体区间在需求访谈之后才能给出，早期我们只提供免费的初步评估意见。
从启动到上线通常要多久？
试点阶段通常四到八周，集成阶段视对接系统的数量再增加数周到数月。我们在方案阶段提供分阶段计划，每个里程碑都有明确产出；过程中范围或数据发生变化时以书面变更确认，不会悄悄顺延。
效果怎么验收？
验收前双方先约定测试集的构成与指标口径，例如准确率、召回率与误报率的定义与测量方法。试点结束时提交指标报告，上线后再设一至三个月观察期用生产数据回测，衰减超出约定范围时按合同处理。
我们的数据不多，还能做吗？
数据少不等于不能做，但要改变做法：可以选择规则引擎与模型的混合方案，或先用小样本验证可行性再逐步扩充数据。我们在评估阶段会明确告诉你数据缺口有多大、补齐的成本是多少，再决定是否立项。
能不能按我们的业务定制？
定制是我们服务的基本形式。每个项目都从客户的真实数据与流程出发设计，而不是套用现成产品。相应地，定制项目的交付周期与价格无法在评估前确定，我们会先产出方案再报价，方案里的每一项都可追溯到你的具体需求。
上线之后谁来维护？
两种模式可选：一是按周期订阅运维，由我们监控效果、回收坏例并定期迭代；二是培训你的技术团队接管，移交完整文档与代码。无论哪种，移交清单与责任边界都在合同里写明，不会出现上线后无人负责的真空期。
数据安全怎么保障？
项目启动前签署保密协议；数据默认在你指定的环境中处理，不出内网；训练过程的中间数据按约定处理，项目结束后交付数据清单并配合销毁。涉敏场景的处理边界会在方案文档中逐条列出供你审核。
模型会一直保持准确吗？
不会。数据分布随产品换型、客群变化而漂移，模型效果会自然衰减，这是所有AI系统的常态。我们交付的系统内置监控与坏例回收机制，配合周期复盘把衰减控制在早期发现、低成本修复的范围内。
先做哪一个场景最合适？
建议从高频、规则清晰、错误代价可控的环节切入，例如重复性外观检验、常见问题自动应答或票据录入。这类场景容易度量、试错成本低，成功后既积累了数据也积累了团队信心，为后续复杂场景铺路。
可以只买咨询服务不做开发吗？
可以。落地规划服务独立于开发交付，产出评估报告与分期路线图，你可以拿这份文档向任何供应商询价比较。我们不要求咨询客户必须继续采购开发服务，这份报告本身足以支撑内部立项决策。