大家好，我是成都小火科技的产品经理，今天是2025年6月18日，星期二，成都，大雨。早上接到一位成都本地客户的需求，想要开发一个专利发明相关的系统软件，其中需要有大量的AI功能。AI功能开发已经成了目前的主流，在我们开发的软件中，90%以上都进行了软件的开发。企业对AI软件的需求，已经成为一种“共识”。

站在企业的角度，我们不能为了AI而AI，一定要让AI为甲方带来价值。我常看到企业面对AI外包时陷入需求模糊的困境。去年某连锁药企的对话系统项目就因初期需求笼统——仅提出“用AI处理客户咨询”——导致交付后无法识别处方药的专业术语，不得不返工重构知识图谱。这种场景并非孤例，据我们统计，70%的AI外包项目延期源于需求定义偏差。要让AI真正解决业务痛点，企业需穿透技术表象，锁定三个核心维度：**场景颗粒度、数据适配性、技术合规边界。

以某区公平街道卫生服务中心的智能外呼项目为例。最初院方仅提出“自动通知患者”的宽泛需求，但我们技术团队驻场两周后发现：慢病随访需动态调取电子病历，疫苗接种提醒涉及多级权限管理，而家庭医生签约回访需兼容四川方言。通过拆解出12类具体任务流，最终设计的AI外呼系统采用分层架构——上层部署DeepSeek优化的NLP引擎处理自然对话，底层通过私有云隔离医疗数据，并针对性训练方言识别模型，使四川话识别率提升至96%。运营三月后回访效率提升40%，释放5名人力转向临床服务。该项目负责人黄老师在验收时特别指出：“能区分‘打针’指代疫苗注射还是胰岛素治疗，这种场景理解才是刚需”。

金融领域的AI需求精度更为严苛。今年某银行信用卡中心的AI升级招标中，明确要求供应商实现“多库融合架构下的任务协作Agent”。我们参与竞标时发现，其需求书直指三大痛点：客户咨询信用卡分期费率时，传统问答机器人仅返回条款文本，而业务期望动态模拟还款计划；欺诈交易核查需联动风控图谱数据库；投诉处理需自动生成工单流转。为此我们提出三级解决方案：基于关键词知识库快速匹配标准条款，用语义向量模型解析模糊诉求，再通过图谱关系网络定位关联账户。这种设计使数字客服能同时调用费率计算引擎、风控规则库和工单系统，实现单次交互完成多系统协作。项目对接人赵子豪强调：“要的是以自然语言为入口的闭环服务，而非碎片化问答”。

制造企业的需求则聚焦在产线协同。某汽车零部件厂最初要求“视觉检测划痕”，但实地调研显示，真正痛点在于铝制外壳的弧形反光干扰算法判断。我们采用迁移学习方案：基于DeepSeek-R1基础模型提取通用特征，再用产线3万张缺陷样本训练轻量化专业模型。通过知识蒸馏技术，将模型体积压缩至原版12%，部署到边缘计算盒子后，实现毫秒级实时检测。质检总监王伟在试运行报告中写道：“误报率从23%降至1.7%，每条产线年节省返工成本80万”。这种大小模型协同的架构，正是成都华微电子推进的端侧推理方向。

三年服务47家企业后，我们梳理出需求定位的关键坐标轴：纵轴划分业务场景的颗粒度（如将“提升服务效率”拆解为“缩短客户等待时长3秒”），横轴标定技术实施域（私有化部署需明确国产芯片适配要求，SaaS模式则关注API嵌套深度）。当下成都正崛起为AI开发热土——从天府某实验室的DeepSeek行业服务平台，到全栈国产化数字人方案，技术生态的完善让企业能更专注需求本质。

作为扎根成都的AI服务商，我们始终相信：精准的需求定位不是技术问题，而是用专业软件开发技术表达业务项目的本质需求。当企业能清晰描述“AI应在哪个环节替代何种人力，产出何种格式的结果”，智能化转型便有了坚实支点。

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