涉及客户数据、合同、票据、身份信息或内部知识
本地 AI · 边缘算力 · FDE 工程交付
让 AI 真正进入
业务现场
和铭从业务流程出发，完成本地 AI、边缘算力与 Agent 工作流的部署、联调、验收和持续优化。
查看《企业 AI 本地化部署前检查清单》从一个可控、可复核的真实流程开始，不把演示当成交付。
CONTROLLED DELIVERY PATH业务现场内的可控交付路径
INPUT受控数据文档 · 规则 · 知识
→LOCAL本地节点模型 · 算力 · 权限
→WORKFLOW业务流程检索 · 预审 · 协作
人
HUMAN REVIEW GATE关键结果由业务人员复核
正式提交、对外发送和高影响动作保留人工确认。
数据可控部署位置、访问权限和留痕方式说清楚
流程可用连接现有文档、规则、系统与人工审批
能力可持续培训、监控、复盘和迭代纳入交付
WHO & WHAT
从业务约束出发，再选择模型和算力
适合重视数据安全、已经识别出真实流程问题，并愿意用小范围验证逐步落地的企业。
AI 仍停留在 Demo 或个人工具，尚未进入团队流程
存在高频、重复、规则明确且需要人工复核的任务
需要本地算力或私有化环境，但缺少完整工程交付能力
01LOCAL AI INFRASTRUCTURE
本地 AI 基础设施
根据模型、数据规模、并发与预算，配置可在企业现场运行的算力、存储和软件环境。
- 设备与模型适配
- 内网部署与知识库
- 性能、稳定性与交付边界测试
02EDGE COMPUTE
边缘算力整合
把现场设备、云资源和固定网络入口放进同一架构，明确每类任务的运行位置和访问边界。
- 本地与云端任务分工
- 网络入口与权限隔离
- 监控、备份与故障回退
03AGENT WORKFLOW
Agent 工作流
让 AI 接入受控材料、业务规则和人工审批，以可追踪步骤处理真实任务。
- 流程拆解与工具集成
- 证据、版本与审计记录
- 人工复核与持续优化
FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
FDE 交付：把能力建进真实流程
和铭以贴近业务现场的工程方式推进项目。每一步都说明输入、产出、责任角色和验收条件，不以“安装完成”作为终点。
01
场景诊断
- 输入
- 业务流程、典型任务与现有工具
- 产出
- 机会点清单与优先级
- 责任
- 业务负责人 + 和铭 FDE
- 验收
- 目标、责任人与验收条件达成一致
02
数据与权限边界
- 输入
- 数据类型、角色与合规要求
- 产出
- 数据分级、权限与人工审批规则
- 责任
- 数据 / 安全负责人 + 和铭 FDE
- 验收
- 敏感数据、禁止动作与留痕方式明确
03
小范围验证
- 输入
- 受控样本与真实规则
- 产出
- 可复核原型、问题清单与测试记录
- 责任
- 业务复核人 + 和铭 FDE
- 验收
- 真实样本由业务人员复核
04
部署与集成
- 输入
- 确认后的架构、设备与接口
- 产出
- 本地节点、工作流与运行说明
- 责任
- 企业 IT / 系统负责人 + 和铭工程师
- 验收
- 在约定环境完成联调
05
验收与培训
- 输入
- 验收脚本、目标用户与职责
- 产出
- 验收记录、操作手册与培训材料
- 责任
- 项目负责人 + 目标用户
- 验收
- 客户按约定标准确认结果
06
持续运营
- 输入
- 日志、反馈与业务变化
- 产出
- 监控、复盘与版本迭代计划
- 责任
- 运营负责人 + 和铭支持
- 验收
- 变更可追踪、故障可回退
SAFETY & DATA BOUNDARY
先说清楚 AI 不做什么
安全不是一条口号，而是部署位置、权限、人工复核、日志和退出机制组成的一组可验收约束。
数据如何分级
项目开始前按公开、内部、敏感和高影响数据建立清单，不明确的数据默认按更严格边界处理。
数据放在哪里
根据敏感程度选择本地、内网或混合部署，项目开始前明确数据是否离开企业边界。
哪些环节必须人工审批
关键判断、正式提交、对外发送和高影响动作保留人工复核，不把模型输出直接当作业务事实。
哪些动作默认禁止自动执行
付款、删除、权限变更、正式申报和重大对外承诺默认不由 AI 自主完成。
日志与恢复怎样验收
约定日志字段、保存范围、版本记录、备份频率与恢复演练，并用可回读记录而不是口头说明验收。
怎样交接与退出
项目结束时说明账号、版本、备份、运维责任以及数据的保留、迁移和清理范围。
VALIDATION SCENARIO
典型场景：企业服务机构材料预审
以下内容只用于说明交付方法，不代表已有客户交付事实。真实上线前仍需以受控试点和业务人员验收为准。
验证方案 · 非客户案例
让材料、规则和人工判断留在一条可复核链路里
适用于工商、财税、知识产权或其他需要跨文件核对的企业服务流程。
预期输出字段与证据总账 · 缺失与冲突清单 · 人工确认记录
- 01
只读接入经过授权的受控材料
- 02
按主体、年度与规则版本建立归属
- 03
形成字段、来源与证据的对应总账
- 04
标记缺失、冲突和不可推断项
- 05
人工确认后再导出审计记录
技术价值不在参数表里，
而在它是否稳定地解决了真实问题。
ABOUT HEMING
南通和铭信息科技有限公司
和铭从企业财税协同、知识产权项目、高企与人才项目、科创申报和产业协作等真实企业服务现场出发，逐步把材料、规则、协作与人工复核经验转化为本地 AI 与 FDE 能力。
面向重视数据安全与实际落地的企业，提供本地 AI 基础设施、边缘算力整合与 FDE 工程交付，把模型变成可运行、可复核、可持续改进的业务能力。
我们从真实流程而不是模型参数出发，因为企业需要的不是一场演示，而是在既有责任、数据和系统边界内能够长期运行的能力。
可复核区分方案、部署、提交与最终验收
边界透明数据、权限、责任与成本提前说清
持续运营把监控、复盘与版本迭代纳入交付
START WITH ONE REAL WORKFLOW
从一个真实流程开始场景诊断
带上典型任务、受控样本、现有规则和使用角色，我们先判断最值得验证的环节，再决定是否进入部署。
企业 AI 本地化部署前检查清单
- 一个高频、重复、规则相对明确的流程
- 去敏后的典型材料或任务示例
- 现有系统、使用角色与数据边界
- 期望改善的结果与可接受预算