数炉智能科技 · DIGIFURN
让 AI 真正落到业务里
面向传统制造企业的 AI 落地服务商 · 从认知、诊断到系统交付
现有产品 / 设备 硬件 · 数据
↓ 接入
AI 能力层 语音 · 对话 · 检索 · 工具
↓ 交付
业务系统 可上线 · 可验证 · 可运维
AI+系统 给现有产品加 AI 能力
AI 提效 办公 / 研发 / 生产流程改造
AI 咨询 从认知构建到方向诊断
7 交付项目
60+ 家培训企业
5,000 台 / 单节点
2,000+ 项自动化测试
项目口径：开发 4 · 培训 2 · 咨询 1；培训服务 60+ 家企业（2 次课程）；测试数为工程过程证据，不是结果承诺。
为什么现在
企业用 AI，卡在三处
这不是技术问题，是「认知、路径、工程化」三件事没接上。
01
看得到价值，找不到落脚点
知道 AI 有用，但不知道在自己业务里该从哪一件事开始。
02
想到了场景，没人能推进
内部缺少能从零把 AI 落地推动起来的人。
03
追进展、评能力、选工具，疲于奔命
工具与技术一直在变，团队很难持续跟踪并做出判断。
AI 落地不是买系统，是工程化交付。
需求结构化 · 接口有契约 · 改动被测试锁定 · 发布有门禁。这四件事决定了 AI 能不能真正上线、能不能被维护。
需求结构化 接口有契约 改动被测试锁定 发布有门禁
我们做什么
AI 落地的三个方向
不是每个客户都要做三样。按阶段选、按需组合——先判断该不该做，再谈怎么做。
客户案例
已经落地的系统
每个案例对应一个真实运行或已交付的系统。指标来自项目自身的工程记录；预期与设计目标会明确标注。
AI+系统
智能床云端系统
设备物联 + AI 语音交互 + 睡眠健康数据：把「可联网的床」升级为可持续运营的智能睡眠服务。
5,000 台 / 单节点64 后端路由1,064 自动化测试
智能家居行业客户（ZY） 看案例
AI 提效 · 办公 营业厅柜员提效助手
柜员对客时无法操作系统，因此系统只旁观、持续建议：实时语音 → 需求解析 → 规则校验 → 推荐面板。
50 路径59 操作69 自动化测试
通信零售行业客户（JJ） 看案例
传统系统交付 赛事运营平台
面向业余拳击赛事的登记与发布平台：赛事编排、拳手申报、配拳、场馆座位与直播提醒。
364/364 后端测试122/122 运营端 E2E137/137 路径对齐
某国家级单项体育协会 看案例
AI 咨询 AI 应用梯度课程
用一次全局认知构建，让企业从「不知道 AI 能干嘛」到能判断方向，再自然进入咨询与落地。
2 次课程60+ 家企业2h 单场时长
60+ 家企业（2 次课） 看案例
服务综览
服务综览：按产品线看客户与项目
客户数按「客户交付」计；自有产品按「多项目复用 / 1 家客户」表述。
AI+系统 智能床（1 家客户，已上线）
AI 提效 营业厅（1 家）· 项目罗盘（1 家）· NASKB（多项目复用）· 研发方法论（≥2 家研发类客户）
AI 咨询 AI 应用梯度课程（2 次课 / 60+ 家企业）
其他交付 赛事运营平台（1 家）
开发交付 4
培训交付 2
咨询实施 1
合计 7 个项目 · 5+ 家客户 · 5 个行业
培训 60+ 家企业（2 次课）
规模数字：单节点支撑 5,000 台 · 累计 2,000+ 项自动化测试 · 自研方法论 22+ 可触发技能。
SFDS · 单人全栈开发标准
把「标准 → 设计 → 验证 → 实现 → 发布」拆成可触发的技能，每个环节配机械门禁。
- 机械门禁：契约 / 路径 / 类型自动校验，不一致直接失败
- 变更包治理：方法论演进可管理，跨项目不漂移
- 声明式设计资产：数据与渲染分离，文档不跟代码脱节
对客户意味着什么：过程可预期、质量可举证、接手成本低、后续可维护。
怎么合作
我们能承诺什么
这是承诺页，不是免责页。能保证的事写清楚，做不到的事直说。
评估准确 能不能做、多大成本、多大风险，评估阶段先讲清楚。
稳定可靠 交给我们，稳妥达成设计目标与期望目标。
可以量化 替代人工、提效、回本周期，用数字说话。
按期上线 功能、性能与上线时间写进承诺。
边界清楚 不合适做的直说；我们不做大模型，做的是把 AI 接进业务系统。
怎么开始
从一次 30 分钟沟通开始
先把业务问题与约束说清楚，再判断这件事该不该做、大概怎么分阶段。
01 沟通 说清业务问题与约束（约 30 分钟）。
02 判断 该不该做、大概怎么分阶段。
03 方案 范围 / 交付物 / 验收标准。
04 实施 FDE 现场实施，小步快跑、分阶段验收。