贯穿服务线：CEO 赋能 · AI 赋能培训 · 种子选手一对一辅导 · FDE 场景共创 · 持续运营
01 · 智算基础层 / 交付与服务
一台机器，交付一套企业自己的 AI 运行环境。
服务器价格透明，迅禾的价值在硬件之外。我们覆盖模型落地全流程，把算力快速转化为实际业务能力，缩短从硬件到上线的周期。
模型推理环境配置
操作系统、GPU 驱动与推理运行时安装适配，开箱即可运行
模型下载与部署
按场景选型部署 Qwen、DeepSeek 等开源模型，支持内网离线运行
模型推理调优
并发、KV Cache、量化与多卡策略调优，时延与吞吐达标
平台预部署
预装模型管理、企业知识库（RAG）与可视化工作流平台，开箱即用
首发标准场景包：文档智能一体机
硬件只是开始。从环境、模型到平台，由迅禾交付到真正用起来。
02 · Token 运营层
把算力变成可调用、可计量、Token 产能。
Token 平台面向客户提供 MaaS 服务，覆盖多模型目录、统一 API 与按 Token 计量。Token 工厂承载平台所需的算力集群，连接集群建设、资源运营与客户经营。
面向客户的 MaaS 平台
Token 平台
- 模型广场｜主流开源模型统一上架，按场景快速选型
- 统一 API｜一次接入，即可调用不同模型服务
承载平台的算力集群
Token 工厂
- 集群运营｜利用率监控、动态调度、容量规划
- 客户经营｜定价策略、渠道运营、SLA 保障
Token 平台把算力变成产品，Token 工厂把产品变成持续经营。
03 · 数据知识层 / 数据治理与本体论知识库
把散落的资料和系统数据，变成 AI 可以引用的 企业知识资产。
数据治理统一来源、版本、权限、质量和责任；本体论把客户、产品、BOM、合同、项目、风险和证据组织成业务对象与关系；知识库向员工和 Agent 提供可检索、可关联、可追溯的业务事实。
事实 Data
定义实体和关系：明确数据在业务里是什么，以及彼此如何关联。
事理 Logic
建模行为和状态变化：明确版本、有效性、权限和业务规则。
行动 Action
支持决策和执行：根据实时数据分派任务、触发审批并发出预警。
标准交付物
不是多导入一些文件，而是让每条知识知道自己是什么、何时有效、谁可以使用。
04 · AI 场景产品层
让 AI 进入 高价值岗位任务。
覆盖经营管理、文档处理、合同智审、专利研发和 AI Coding 等场景，把模型能力接进具体流程，并用业务结果验证价值。
会议与行动智能中枢
把每一次会议沉淀为可追踪的行动：结论自动抽取为任务，按主题聚合、按负责人派发；逾期与阻塞优先呈现，负载与完成率随时可查；历史会议语义检索，事实、依据与决策随时回溯。
合同智审
风险条款逐条定位，综合评分与修改建议自动给出
专利助手
技术交底书结构化撰写，2000 字初稿 2-3 小时完成
AI Coding 工作台
需求、方案、生成、审查、测试一条线串起来
05 · AI 原生 OS
不是给现有系统加一个 AI，而是让企业 从 AI 出发重新组织工作。
AI 原生 OS 以 AI 为工作入口和协作中枢，项目、知识、Agent、任务、权限和流程从一开始就在同一系统中组织。它高于单点 AI 应用，是迅禾面向未来的理想产品形态。
项目工作空间
在同一项目中管理文件、任务、上下文、历史记录和输出成果
Agent 与任务
配置 Agent、模型、工具和工作流，查看任务执行过程并进行人工确认
团队协作
共享项目、角色、知识库、模板和标准流程，让成熟做法被团队复用
企业治理
统一管理成员、权限、审批、发布、审计、用量和存储
场景产品解决单点提效，AI 原生 OS 重新定义企业如何协同和运行。
