InfiAI Labs

我们是谁

[01] About

定位

InfiAI Labs 是全球领先的下一代智能应用服务商，面向企业级客户、公共服务机构与 AI 开发者，提供从顶层战略设计、场景定义、方案设计到研发落地和规模化应用的全链路智能应用解决方案，服务覆盖全球多区域市场。我们不仅提供技术开发，更陪伴客户完成从战略到一线业务落地的全过程，核心聚焦企业级 AI 商业价值落地。

判断

当前 AI 产业正从算力与大模型基建转向应用落地，核心痛点已从“缺少模型工具”变为“缺少工程化、场景化落地能力”。多数企业难以将 AI 深度嵌入业务流程，难以稳定运行并实现可量化商业收益。

准则

InfiAI Labs 以交付真实业务结果为核心准则，摒弃无效技术堆砌与概念化开发，专注解决全球企业 AI 落地难的问题，助力客户实现 AI 业务化、规模化、价值化。

金融消费制造医疗零售服务业政务

市场机遇

[02] Market

AI 产业正从基建全面转向应用价值落地，智能应用与 AI 智能体进入规模化爆发期。提前布局的企业将优先收割红利，建立效率与成本先发优势。

$2.59T

2026 全球 AI 总支出（Gartner，同比 +47%）

35.8%

智能应用细分赛道 CAGR，落地成主赛道

46.6%

AI Agent 赛道 CAGR，增速领跑技术层

40%

2026 年底企业应用将搭载任务型智能体

您的痛点
我来解决

[03] Pain → Fix

企业 AI 落地难，从来不是缺模型、缺工具，而是缺一个从公司顶层战略到技术开发再到一线业务落地的完整解决方案。

[01] 战略层

盲目跟风立项，与核心目标脱钩

出于竞争焦虑仓促上马 AI，各部门零散选型、各自为战，投入与核心经营目标脱节，最终沦为“为 AI 而 AI”的形象工程。

解法

从顶层战略拆解出发，锚定业务目标定义场景路径，确保 AI 投入精准服务于真实价值。

[02] 管理层

投入产出失衡，ROI 无法量化

AI 预算持续增加，项目技术指标均达标，但难以核算对营收、成本、效率的实际贡献，价值不可控、不可追溯。

解法

前置定义可量化的业务指标，分阶段验证交付价值，推动 AI 从成本中心转向价值中心。

[03] 业务层

重工具堆砌，轻业务流程融合

采购多款 AI 工具，却都是浮在业务外的“外挂补丁”，与原有系统、标准流程打通困难，反而增加一线工作负担。

解法

以业务流程重构为核心，将 AI 深度嵌入原生业务环节与系统链路，实现流程级自动化。

[04] 执行层

试点易复制难，规模化成本高

单场景试点效果亮眼，但向全部门、多业务线推广时，每个场景都需从头定制，人力成本线性增长。

解法

沉淀标准化行业场景模板与工程化体系，一次验证、批量复用，降低边际成本，提升边际效率与价值。

技术优势

[04] Tech

全栈、可落地、可复用、高合规——核心覆盖多模态 GraphRAG 知识引擎、多智能体协同编排、企业级私有化部署与标准化 API 接入。

全栈技术开发

覆盖业务应用、AI 引擎、数据基建全链路技术栈，支持公有云、私有云、本地化多环境部署。交付完整可自主迭代的工程体系，适配企业不同阶段的 AI 落地需求。

智能体定制协同

支持单智能体独立执行与多智能体协同作业，兼容主流开发生态与互联互通协议。可实现复杂任务自动拆解、专业智能体调度协作，处理效率提升超 90%。

生态与技术整合

模型中立架构灵活适配全球主流大模型；自研多模态知识库与长期记忆引擎支持百万级 Token 长上下文。对内对接企业 IT 与业务系统，对外整合 AI 工具，打通数据壁垒。

企业级安全合规

内置细粒度权限管控与全链路操作审计日志，原生适配高安全等级业务场景。满足金融、政务、医疗等行业合规标准，为 AI 应用稳定运行提供全周期安全支撑。

业务优势

[05] Business

InfiAI Labs 不是通用 AI 工具提供商，而是以业务价值为核心的智能应用交付伙伴。从行业覆盖、服务链路、交付效率到生态合作，保障 AI 真正落地产生价值。

全行业覆盖

深耕金融、制造、医疗、零售、政务等高价值行业，沉淀成熟的场景化解决方案与经过验证的行业最佳实践，大幅降低试错成本，缩短价值落地周期。

全流程服务

覆盖战略咨询、场景定义、方案设计、研发落地到持续运维的完整服务链路。咨询、产品、工程、运维一体化协同，一个伙伴解决 AI 落地全流程问题。

敏捷高效交付

以业务结果为导向，前置定义可量化业务参数，通过 MVP 模式快速验证价值。依托标准化交付流程与可复用场景资产，周期更短、成本更可控、回报更清晰。

兼容开放生态

深度兼容企业现有 ERP、CRM、OA 等 IT 系统，支持灵活集成与部署，保护既有技术投资。联合主流技术厂商与行业伙伴，为客户提供更全面的价值支撑。

服务模式

[06] Modes

01

FDE 前置部署

适合业务场景复杂、追求确定性 ROI 的中大型企业

组建跨职能专属团队深入业务一线，协同定义场景、打磨方案，通过 MVP 快速验证业务价值，再沉淀标准化可复用能力，以结果为导向从源头规避 AI 项目空转风险。

02

定制化 AI 应用开发

适合明确个性化场景、需私有化部署、追求自主可控的企业与机构

提供从需求拆解、架构设计、模型选型、智能体编排到部署运维的端到端全栈服务，交付完整源码、部署方案与技术文档，保障系统自主可控、可持续迭代。

03

AIaaS

适合希望低成本快速实现业务智能化升级的组织

标准化智能应用能力按需开通，按量 / 按期付费，平台全程负责运维与迭代更新，开箱即用、弹性扩容，以低成本快速实现业务智能化升级。

04

API 接口调用

适合自有技术团队、希望对存量系统渐进式 AI 升级的企业

开放多模态 RAG 检索、智能体编排、文档解析、语音交互等核心 AI 原子能力，以标准 API 无缝嵌入 ERP、CRM、OA 等现有业务系统，保护既有 IT 投资。

产品对比

[07] Compare

类型	传统局限	InfiAI Labs 优势
通用大模型	缺行业 Knowhow，难对接内部数据与系统，合规风险高，只输出信息不执行业务流	多模型兼容 + 行业 Knowhow + 企业知识库；私有化部署；智能体驱动流程执行，直接交付业务结果
Agent 工具	上手门槛高，单智能体能力有限；难体系化嵌入业务；缺行业沉淀，规模化难	多智能体协同，效率提升超 90%；全链路交付深度嵌入业务；行业模板支持规模化复制
ERP / CRM	流程固化，AI 多为外挂；数据孤岛；定制成本高、周期长	打通现有系统；智能体原生重构业务流程；可复用组件降本提效
传统 SaaS	难适配个性化业务；数据自主权弱；深度定制成本高	场景化定制匹配业务逻辑；私有化部署数据自主可控；组件化交付兼顾效率与灵活
客服工具	仅覆盖前端交互；不联动后端系统，价值仅限降本	打通前后端全链路；跨系统自动办理业务；不止降本，更提转化、扩增量

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