企業不是沒有 AI，而是沒有規模化產能
把零散的 AI 操作接入可排隊、可審核、可追蹤的業務流程。讓團隊少做重複搬運，專注內容與交付質量。
先看成片，再看生產記錄。
以下為匿名專案的階段性記錄，分別展示排程生產、發布和素材積累；統計階段與單位不同，不合並推算固定產能。
工作流成片展示
4 段海外專案短影片，每段約 15 秒。點選播放，查看畫面、配音與字幕的實際呈現。
示範影片保留原片聲音及內嵌字幕；下方標題與說明已本地化。
海外專案 01: 產品場景短影片海外專案 02: 商品細節短影片海外專案 03: 人物口播短影片海外專案 04: 產品展示短影片A 專案: 出海電商內容工作流
- 每日 10–12 支 — 穩定排程生產區間
- 每月 200–240 支 — 月度生產佇列
將商品資料、腳本、生成任務與人工品質檢查接入佇列，按日持續排程生產。上述區間描述生產計劃與佇列規模，不是保證的最終合格量。
B 專案: 出海短影片工作流
- 57 支 — 一輪最終發布
- 34 支 — 首次通過
- 23 支 — 返工修復
- 120 個鏡頭 — 新增可複用鏡頭
34 支首次通過與 23 支返工修復共同形成該輪 57 支最終發布；120 段鏡頭屬於素材庫資產，不計入發布影片數。
公開回流樣例：176 支影片累計 46,307 次公開播放。
這是獨立的影片集合累計播放口徑，不與上述單輪發布或月度佇列相加；未據此推算互動率、轉化或營收。互動與轉化資料僅在授權及口徑確認後展示。
案例用於說明批次生產、失敗修復、人工品質檢查、素材沉澱與資料迴流；不外推為所有客戶的固定產能。
從逐條操作工具，到按佇列交付內容。
以電商短影片為例：人的精力轉向產品判斷、內容方向和最終品質檢查，系統承擔重複流轉，並記錄每支任務的成本與結果。
傳統工具使用
文案
逐條整理商品賣點，複製到網頁或 App，下載生成結果。
編導
逐條拆分腳本與分鏡，在聊天和表格裡交接版本。
素材
手動上傳參考圖、查詢鏡頭、重複生成並歸檔素材。
後期
逐條剪輯、配音、匯出和送審，返工時重新找到對應檔案。
AI 工作流生產線
- 商品資料
- 腳本
- 素材校驗
- 影象 / 影片 / TTS API
- 佇列排程生產
- 失敗重試
- 人工品質檢查
- 發布結果回寫
失敗任務按預算與重試上限處理；人工品質檢查通過後，在已授權的發布渠道執行並記錄結果。模型生成成功不等於最終合格或已發布。
看合格產能，也看每支成本與人時。
示例效率對比 · 非報價、實測結果或效果承諾
以下以相同短影片規格與品質檢查標準為假設，按月比較經常性投入。真實專案先測樣本、合格率與返工，再複核成本和產能。
傳統團隊
4 個角色：文案 / 編導 / 素材 / 後期
- 最終合格支數／月: 80
- 每支合格影片成本: CNY 1,000
- 人時／支: 8
- 示例月度總成本: CNY 80,000
- 人員及管理: CNY 72,000/月
- 軟體 / 素材 / 管理: CNY 8,000/月
AI 工作流
運營品質檢查 + 模型 API + 雲資源 + 持續維護
- 最終合格支數／月: 200
- 每支合格影片成本: CNY 290
- 人時／支: 1.5
- 示例月度總成本: CNY 58,000
- 運營品質檢查: CNY 25,000/月
- 模型 API: CNY 18,000/月
- 雲資源: CNY 7,000/月
- 持續維護: CNY 8,000/月
2.5× — 示例合格產能 (200 ÷ 80)
↓ 71% — 每支成本約下降 (1 − 290 ÷ 1,000)
↓ 81% — 人工作業時間約下降 (1 − 1.5 ÷ 8)
一次性實施交付費未計入本示例月度成本，實際測算需單列並按週期攤銷；模型費用需覆蓋失敗與重試。人員管理與軟體管理須明確分項，避免重複計費。人時為團隊累計投入，不是影片生成等待時間。
真實專案須按素材、質量、人員和預算條件複測；示例差異不代表客戶可獲得相同結果。
預約效率診斷
按任務選擇模型，讓每一步都有清晰規則。
按任務選擇模型，再接入現有業務系統。帳號權限、質量、時延和預算共同決定具體組合。
在客戶帳號權限及已確認權益範圍內，可統一接入和路由四類模型能力。
文字與知識檢索
LLM · 大語言 / 推理模型
知識檢索可結合 Embedding、Reranker 與 RAG 檢索增強生成。
用於資料檢索、問題回答、需求分類與摘要，用真實問題集比較準確性、來源和響應時間。
影象與視覺理解
VLM · 視覺語言 / 多模態模型
視覺理解用 VLM；生成圖片另選文生圖 / 影象編輯模型。
用於素材理解、資訊提取與影象任務，按輸入規格、品牌要求與質量標準選擇可用能力。
影片生成與加工
T2V / I2V · 影片生成模型
Text-to-Video 文生影片、Image-to-Video 圖生影片。
按腳本、分鏡、素材及輸出規格配置影片任務，保留人工審核，核算每份合格產物的成本。
語音與音訊處理
ASR / TTS · 語音模型
ASR 將語音轉為文字，TTS 將文字合成為語音。
按識別、轉寫或配音需求核對可用介面、語言和使用範圍，確認權益後接入具體流程。
每家平臺的技術接入、對外銷售與優惠資格分別確認。未確認權限的介面保持關閉，呼叫範圍以客戶帳號、已確認權益和實際訂單為準。
參考架構
業務入口
官網、客服、飛書、釘釘、CRM、內部系統
接收問題、內容任務或銷售線索，將處理結果送回團隊正在使用的系統。
AI 工作流
Agent 編排、RAG、人工審核、模型路由、任務佇列
組織任務步驟與權限，設定審核、重試上限和人工接管，保留每一步的執行記錄。
模型接入與任務路由
阿里雲百鍊、可靈 AI、MiniMax、火山方舟的可組合能力
按任務與帳號權限清單選擇模型，記錄服務商、版本、用量和費用；具體商業權益以當前確認範圍和正式訂單為準。
雲上執行與資料
阿里雲或火山引擎客戶帳號；計算、物件儲存、資料庫、網路、日誌、監控與備份
在客戶授權的雲環境中執行工作流、儲存業務狀態。模型跨平臺呼叫須另行確認資料範圍、地域條件和費用。
以上為參考架構，具體產品按需選用。最終組合根據客戶帳號、可用區域、併發、資料安全與成本目標確定。
平臺能力評估矩陣
先確定任務與質量標準，再評估模型。矩陣表示本方案優先評估的組合，具體接入按帳號權限與樣本結果確認。
模型能力方案評估矩陣| 生產任務 | 阿里雲百鍊 | 可靈 AI | MiniMax | 火山方舟 |
|---|
| 文字 / 推理 | 可評估 | 本矩陣未列入 | 可評估 | 可評估 |
|---|
| 生圖 | 可評估 | 可評估 | 可評估 | 可評估 |
|---|
| 生影片 | 可評估 | 可評估 | 可評估 | 可評估 |
|---|
| TTS / 音訊 | 可評估 | 本矩陣未列入 | 可評估 | 本矩陣未列入 |
|---|
✓ 方案評估方向；— 本矩陣未列入，不代表平臺不存在相關能力。火山語音服務可另行評估，不與火山方舟混為同一介面或權益。
具體模型、區域、價格、呼叫權限和商業權益，以客戶帳號、當前已確認權益和正式訂單為準；矩陣勾選表示方案評估方向，不表示無限制呼叫或統一折扣。
杭州月瑀科技有限公司已取得火山引擎合作夥伴資格。這不代表已取得特定模型 API 的代理、折扣或轉售授權；產品及地區的具體權益仍須另行確認。模型能力的組合不代表四家平台具有相同的官方代理資格；阿里雲夥伴資格可透過下方官方入口核實。
阿里雲百鍊模型文件
阿里雲百鍊模型文件可靈 AI 產品與開放平臺
可靈 AI 產品與開放平臺MiniMax 開放平臺
MiniMax 開放平臺火山方舟文件
火山方舟文件讓一項工作從開始到完成都暢順運作。
月瑀先梳理誰輸入、誰審核、結果交給誰，再把模型、雲資源與現有系統接起來。縮短試用到實際使用的路徑，用真實任務核對效果和成本。
知識檢索與客服輔助
按權限檢索已審核資料，回答附來源，無依據時轉人工。
- 知識源與權限清單
- 可執行的問答入口與轉人工流程
- 評測樣本、配置說明與維護手冊
將有權訪問的資料接入檢索，按問題複雜度路由已開通的文字模型；結合物件儲存、客戶帳號、工單系統與執行日誌。
用雙方選定的問題集核對答案與來源，測試越權訪問和無答案場景，再比對響應時間及單次問答成本。目標值在實施前約定。
內容與影片生產工作流
串起腳本、素材、審核與歸檔；每步有狀態和版本，失敗可追蹤修復。
- 可執行的內容生產流程
- 素材、任務與版本管理
- 審核節點、重試上限與用量記錄
文字模型處理腳本與摘要，影片任務可按已確認可靈權益接入；素材存入客戶雲環境，任務佇列與資料庫記錄狀態和版本。
用同一份內容任務跑完整流程，檢查審核能否攔截、失敗能否恢復、版本能否追溯，並記錄每份合格產物的耗時與總呼叫成本。
銷售線索識別與跟進
統一去重、分配和跟進線索；AI 整理摘要，關鍵對外動作保留人工確認。
- 欄位對映與線索流轉規則
- 介面連線、提醒與異常處理
- 執行記錄與人工處理入口
連線現有表單與銷售系統，按任務路由已具備權限的分類、摘要模型；在客戶雲環境中執行流程，用資料庫與日誌記錄流轉。
模擬新線索、重複線索及介面中斷，核對分配、提醒與恢復結果。以流轉完整性和處理時效驗收，轉化率結合實際業務另行復盤。
從一個可驗收流程開始
確認業務結果
記錄當前耗時、錯誤、等待與人工成本，用真實任務約定上線驗收指標。
設計最小方案
保留必要的人工審核與權限邊界，只接入首期需要的系統，先驗證流程與介面。
匹配雲上資源
根據穩定負載、峰值和資料要求選擇模型、計算與儲存方式，列清用量假設和預算。
上線後持續優化
監控呼叫、失敗、人工接管與費用，交付執行和維護說明，再決定是否擴大範圍。
是否節省、節省多少，要把現有人工和工具成本，與新方案的資源、實施、維護成本放在同一週期比較。月瑀會列明用量假設與費用邊界，供您決定是否投入。
市場背景 · 2025 年發布的外部研究；不是月瑀的客戶成果。
外部研究反映的是市場採用與落地的差距。它們不是月瑀的客戶成績，也不代表每家企業的現狀。
78% — 已在至少一個職能使用 AI
McKinsey，2025 年 3 月調查報告；生成式 AI 的對應比例為 71%。
McKinsey · The state of AI>80% — 尚未獲得顯著盈利貢獻
McKinsey，2025 年 6 月報告對企業生成式 AI 專案的總結。
McKinsey · Agentic AI advantage約 1% — 認為生成式 AI 部署成熟
McKinsey，2025 年報告中的美國高管受訪者口徑，非全球企業普查。
McKinsey · Superagency41% — 生成式 AI 原型進入生產
Gartner 2024 年企業 AI 調查的平均比例；研究發布於 2025 年 6 月。
Gartner · AI Maturity Matters杭州月瑀科技有限公司已取得火山引擎合作夥伴資格。這不代表已取得特定模型 API 的代理、折扣或轉售授權；產品及地區的具體權益仍須另行確認。模型能力的組合不代表四家平台具有相同的官方代理資格；阿里雲夥伴資格可透過下方官方入口核實。
身份可在阿里雲官網公開查詢
杭州月瑀科技有限公司已核實為「銷售和諮詢夥伴」，狀態為「已加入合作計劃」，夥伴類型為「代理夥伴」。請透過阿里雲官網查詢最新狀態。
開啟查詢頁後，請輸入以下公司全名（保留原登記字樣）：
杭州月瑀科技有限公司
前往阿里雲合作伙伴查詢頁優惠能否適用，按您的實際條件核算。
模型與雲資源按當前可用權益、區域、用量和正式訂單核算。阿里雲適用政策以實際審批與客戶訂單為準；其他平臺按已確認的帳號與商業權益逐項確認，不把方案矩陣作為代理或統一優惠承諾。
- 客戶主體與帳號資格
- 產品、規格與計費方式
- 購買及部署區域
- 預計用量與採購週期
- 活動有效期與適用規則
具體優惠按客戶條件核算，不承諾統一折扣；未確認的優惠不會計入確定報價。
模型、資源、實施與持續運維，分別計價。
模型 / API 費
模型呼叫或適用權益的服務費用，按產品、用量和訂單列示；自有帳號呼叫與月瑀可售權益分別說明。
雲資源費
計算、儲存、資料庫、網路等資源費用，與模型費用分開列明；以客戶阿里雲或火山引擎實際訂單為準。
導入與交付費
需求梳理、方案設計、配置開發、系統連線、遷移與驗收等一次性交付費用。
持續運維 / 調優費
上線後的監控、故障處理、知識更新、流程調整與效果優化等持續服務費用。
各平臺產品價格、服務範圍、可用區域及最終交易規則，以官方說明、已確認權益和客戶實際訂單為準。接入前確認帳號權限、資料傳輸與地域要求，未經確認不啟用付費呼叫或跨平臺切換。月瑀提供模型服務、工作流實施與運維，不代表平臺承諾業務效果。
從您最想解決的一件事開始。
帶上當前合格內容數、每支成本與人時。先確認目標和統計口徑，再用小規模樣本評估流程、質量與費用。
- 當前成本與最終合格量基線
- 模型路由與帳號權限清單
- 資源及實施攤銷測算
- 樣本複測與驗收建議
預約效率診斷
索取資源與導入報價
初步需求溝通免費；涉及樣本驗證、定製開發或付費雲資源時，先確認範圍與費用，再啟動。
