企业 AI 工作流方案
将专家经验与业务规则植入系统,智能体驱动核心工作流
































图博工作流有什么不同?常见 AI 工作流、传统流程数字化、图博 AI 工作流——有什么区别?
常见 AI 工作流
通用对话 / 拖拽搭建
传统流程数字化
OA / RPA / BPM
图博 AI 工作流
企业级智能工作流引擎
全栈自研 · 图博 AI 平台底座
从 GPU 算力调度到知识库,底层全自研——更省、更稳、可扩展。
GPU 算力精细调度
按显存与算力切分,一张卡跑多个模型,告别整卡独占的闲置浪费。
跨节点算力池
不同型号、不同机器的 GPU 统一感知、统一调度,算力吃干榨净。
弹性扩缩容
流量峰谷自动伸缩,显存分片级扩容,不再为峰值常备闲置算力。
多租户硬件级隔离
每个分片独立隔离,一个任务异常不影响同卡其它业务,生产开发同卡无忧。
传统 GPU 利用率普遍 <25% · 图博精细化调度,让 同样硬件承载更多业务
了解技术底座企业 AI 落地为何总失败?为什么企业 AI 落地失败率超 90%?
不懂私有业务,结果难投产
通用大模型缺乏对企业专有流程与行业知识的深度理解,生成内容看似专业,实则无法直接投入生产环境。
脱离核心业务,沦为数据孤岛
AI 工具游离于现有系统之外,数据进不去、结果出不来,员工被迫在系统间手动搬运数据,效率低下。
缺乏工程能力,试错成本极高
企业普遍缺乏将 AI 与数字化底层深度融合的架构经验,单纯依靠技术摸索,容易导致项目周期长、产出低。
AI 工作流解决方案图博数智 AI 工作流解决方案
推行 AI 与数字化的协同改造,交付确定的业务结果

实践效果
分钟级
标书解析
0
人工替代率
0
周期压缩
* 以上数据源自历史项目的平均测算,实际效果依具体业务定
应用行业
落地案例
.webp)
南通华为电力
AI + MES 协同改造:打通智能报价与透明生产
过去复杂标书的解析和报价需要耗费大量人工时间,现在 AI 几分钟就能完成,同时 MES 让车间生产状态实时透明,从接单到交付真正实现了数字化闭环,效率提升非常明显。
”报价周期压缩约 50%
产销协同效率提升 30%+
生产质量实现精准追溯
.webp)
南通华为电力
AI + MES 协同改造:打通智能报价与透明生产
过去复杂标书的解析和报价需要耗费大量人工时间,现在 AI 几分钟就能完成,同时 MES 让车间生产状态实时透明,从接单到交付真正实现了数字化闭环,效率提升非常明显。
”报价周期压缩约 50%
产销协同效率提升 30%+
生产质量实现精准追溯
CLIENTS合作客户墙 / TRUSTED CLIENTS
合作客户多家领先高校机构、企业组织认可
























图博数智部分合作客户,排名无先后之分
服务路径
需求诊断
深入业务,判断 AI 可替代环节
方案定制
结合企业系统与数据,设计落地路径
敏捷实施
完成系统接入与能力封装
落地赋能
辅助使用与培训,确保真实运行
持续调优
动态优化模型,实现长期价值
需求诊断
方案定制
敏捷实施
落地赋能
持续调优
需求诊断:深入业务,判断 AI 可替代环节
方案定制:结合企业系统与数据,设计落地路径
敏捷实施:完成系统接入与能力封装
落地赋能:辅助使用与培训,确保真实运行
持续调优:动态优化模型,实现长期价值
相关文章

企业AI智能体能做什么五个已验证场景
企业AI智能体能做什么?五个已验证场景 最近有人问,图老师,AI智能体到底能帮企业干什么,是不是又炒概念? 说实话,2025年大家还在问"AI能不能用",2026年已经开始问"AI智能体能干什么"了。 这个转变说明一件事,企业不再满足于AI...

AI项目里最累的活几乎没人愿意讲
AI项目里最累的活,几乎没人愿意讲 有人问,图老师,企业AI落地到底累在哪? 说实话,写代码不累,调模型不累,搭系统也不累。 最累的活,是让企业里那些"干了十几年、全在脑子里"的经验,变成AI能用的东西。 这个活,没人愿意讲,因为它太碎了、...

砸60万定制的AI没人用企业AI落地别急着替代人
砸60万定制的AI没人用,企业AI落地别急着替代人 最近碰到一个制造业老板,砸了60多万请人定制AI,本想替代销售团队做客户报价,结果大半年过去,系统搁那儿没人用。 他原本盘算,报价不就是BOM成本加利润,喂给AI自动算,能省掉大半个报价组...
先进团队正在用的 AI 工作流方案
判断您的业务里哪些环节已经适合用 AI 替代?