企业不是没有 AI，而是没有规模化产能

很多企业已经在网页 / App 里使用 AI，但人仍然逐条点击、下载、上传和审核；月瑀帮助把工具使用升级为 API、任务队列、模型路由、失败修复、人工质检和结果回写组成的 AI 生产线。

企业 AI 项目常见阻力

流程仍靠人工搬运

信息散落在表格、聊天、文档和业务系统中，员工反复查找、录入，下一环节等着人工交接。

模型能演示，但难上线

原型缺少权限、审核、异常处理和系统接口，还不能稳定进入团队的日常工作。

效果无法验收

项目只描述功能，没有处理时长、准确率或人工节省的基线，投入之后也难以判断成效。

使用成本缺少边界

模型调用和云资源缺少预算、监控与优化机制，用量扩大后，费用和失败重试都难以追踪。

使用 AI，离规模化产能还有一段距离。

外部研究反映的是市场采用与落地的差距。它们不是月瑀的客户成绩，也不代表每家企业的现状。

78% · 已在至少一个职能使用 AI

McKinsey，2025 年 3 月调查报告；生成式 AI 的对应比例为 71%。

McKinsey · The state of AI

>80% · 尚未获得显著盈利贡献

McKinsey，2025 年 6 月报告对企业生成式 AI 项目的总结。

McKinsey · Agentic AI advantage

约 1% · 认为生成式 AI 部署成熟

McKinsey，2025 年报告中的美国高管受访者口径，非全球企业普查。

McKinsey · Superagency

41% · 生成式 AI 原型进入生产

Gartner 2024 年企业 AI 调查的平均比例；研究发布于 2025 年 6 月。

Gartner · AI Maturity Matters

从逐条操作工具，到按队列交付内容。

以电商短视频为例：人的精力转向产品判断、内容方向和最终质检，系统承担重复流转，并记录每条任务的成本与结果。

传统工具使用

文案：逐条整理商品卖点，复制到网页或 App，下载生成结果。

编导：逐条拆分脚本与分镜，在聊天和表格里交接版本。

素材：手动上传参考图、查找镜头、重复生成并归档素材。

后期：逐条剪辑、配音、导出和送审，返工时重新找到对应文件。

AI 工作流生产线

商品资料
脚本
素材校验
图像 / 视频 / TTS API
队列排产
失败重试
人工质检
发布回写

失败任务按预算与重试上限处理；人工质检通过后，在已授权的发布渠道执行并记录结果。模型生成成功不等于最终合格或已发布。

用最终合格内容，计算每一条的真实成本。

示例基准，非报价或效果承诺

以下以相同短视频规格与质检标准为假设，按月比较经常性投入。真实项目先测样本、合格率与返工，再复核成本和产能。

传统团队

4 个角色：文案 / 编导 / 素材 / 后期

人员及管理：72,000 元/月
软件 / 素材 / 管理：8,000 元/月

月度总成本约 80,000 元；最终合格 80 条/月；约 1,000 元/条；约 8 人时/条。

AI 工作流

运营质检 + 模型 API + 云资源 + 持续维护

运营质检：25,000 元/月
模型 API：18,000 元/月
云资源：7,000 元/月
持续维护：8,000 元/月

月度总成本约 58,000 元；最终合格 200 条/月；约 290 元/条；约 1.5 人时/条。

示例产能 2.5×；单条成本约下降 71%；人工时间约下降 81%。

一次性实施交付费未计入本示例月度成本，实际测算需单列并按周期摊销；模型费用需覆盖失败与重试。人员管理与软件管理须明确分项，避免重复计费。人时为团队累计投入，不是视频生成等待时间。

10× 仅可作为待验证的目标情景，不是本示例结果。真实客户必须按素材、质量、人员和预算条件复测。

AI 工作流 ROI 测算

看生产过程，也看返工与回流。

以下为匿名项目的阶段性记录，分别展示排产、发布和素材积累；统计阶段与单位不同，不合并推算固定产能。

A 项目：出海电商内容工作流

稳定排产区间：10–12 条/日

月度生产队列：200–240 条/月

将商品资料、脚本、生成任务与人工质检接入队列，按日持续排产。上述区间描述生产计划与队列规模，不是保证的最终合格量。

B 项目：出海短视频工作流

一轮最终发布：57 条

首次通过：34 条

返工修复：23 条

新增可复用镜头：120 条

34 条首次通过与 23 条返工修复共同形成该轮 57 条最终发布；120 条镜头属于素材库资产，不计入发布视频数。

公开回流样例：176 条视频累计 46,307 次公开播放。

这是独立的视频集合累计播放口径，不与上述单轮发布或月度队列相加；未据此推算互动率、转化或营收。互动与转化数据仅在授权及口径确认后展示。

案例用于说明批量生产、失败修复、人工质检、素材沉淀与数据回流；不外推为所有客户的固定产能。

工作流成片展示

4 段海外项目短视频，每段约 15 秒。点击播放，查看画面、配音与字幕的实际呈现。

海外项目 01：产品场景短视频

海外项目 02：商品细节短视频

海外项目 03：人物口播短视频

海外项目 04：产品展示短视频

按任务选模型，让每一步有明确规则。

根据输入类型、质量要求、响应时间与预算，为每一步选择已具备调用权限的模型。记录调用和结果，设置重试上限与人工接管；切换服务商前确认数据传输范围和费用。

在客户账号权限及已确认权益范围内，可统一接入和路由四类模型能力。

文本与知识检索

LLM · 大语言 / 推理模型

知识检索可结合 Embedding、Reranker 与 RAG 检索增强生成。

用于资料检索、问题回答、需求分类与摘要，用真实问题集比较准确性、来源和响应时间。

图像与视觉理解

VLM · 视觉语言 / 多模态模型

视觉理解用 VLM；生成图片另选文生图 / 图像编辑模型。

用于素材理解、信息提取与图像任务，按输入规格、品牌要求与质量标准选择可用能力。

视频生成与加工

T2V / I2V · 视频生成模型

Text-to-Video 文生视频、Image-to-Video 图生视频。

按脚本、分镜、素材及输出规格配置视频任务，保留人工审核，核算每份通过产物的成本。

语音与音频处理

ASR / TTS · 语音模型

ASR 将语音转为文字，TTS 将文字合成为语音。

按识别、转写或配音需求核对可用接口、语言和使用范围，确认权益后接入具体流程。

每家平台的技术接入、对外销售与优惠资格分别确认。未确认权限的接口保持关闭，调用范围以客户账号、已确认权益和实际订单为准。

从一个可验收流程开始，控制试错成本。

月瑀负责需求诊断、模型路由设计、工作流搭建、系统连接、云上部署和持续优化。先跑通一个明确场景，尽早验证数据与接口，再按实际负载调整资源和自动化范围。

确认业务结果：记录当前耗时、错误、等待与人工成本，用真实任务约定上线验收指标。
设计最小方案：保留必要的人工审核与权限边界，只接入首期需要的系统，先验证流程与接口。
匹配云上资源：根据稳定负载、峰值和数据要求选择模型、计算与存储方式，列清用量假设和预算。
上线后持续优化：监控调用、失败、人工接管与费用，交付运行和维护说明，再决定是否扩大范围。

是否节省、节省多少，要把现有人工和工具成本，与新方案的资源、实施、维护成本放在同一周期比较。月瑀会列明用量假设与费用边界，供您决定是否投入。

让一件事从头到尾跑得通。

知识检索与客服辅助

把已审核的资料接入问答流程，回答附来源；找不到依据时转人工。员工和客户按各自权限读取内容，资料更新后有明确的维护入口。

将有权访问的资料接入检索，按问题复杂度路由已开通的文本模型；结合对象存储、客户账号、工单系统与运行日志。

知识源与权限清单
可运行的问答入口与转人工流程
评测样本、配置说明与维护手册

如何验收

用双方选定的问题集核对答案与来源，测试越权访问和无答案场景，再比对响应时间及单次问答成本。目标值在实施前约定。

内容与视频生产工作流

从选题到脚本、素材生成、人工审核和归档串起任务。每一步保留状态与版本，失败有重试上限，审核通过后才进入下一环节。

文本模型处理脚本与摘要，视频任务可按已确认可灵权益接入；素材存入客户云环境，任务队列与数据库记录状态和版本。

可运行的内容生产流程
素材、任务与版本管理
审核节点、重试上限与用量记录

如何验收

用同一份内容任务跑完整流程，检查审核能否拦截、失败能否恢复、版本能否追溯，并记录每份合格产物的耗时与总调用成本。

销售线索识别与跟进

让表单线索进入统一流程，按规则去重、分配、提醒并记录跟进状态。AI 协助整理需求与沟通摘要，关键对外动作保留人工确认。

连接现有表单与销售系统，按任务路由已具备权限的分类、摘要模型；在客户云环境中运行流程，用数据库与日志记录流转。

字段映射与线索流转规则
接口连接、提醒与异常处理
运行记录与人工处理入口

如何验收

模拟新线索、重复线索及接口中断，核对分配、提醒与恢复结果。以流转完整性和处理时效验收，转化率结合实际业务另行复盘。

围绕业务流程，组合模型与云资源。

业务入口把任务交给工作流，工作流组织检索、模型调用与人工审核，计算和数据设施支撑持续运行。月瑀负责选型、系统连接、权限配置与实施交付。

业务入口
官网、客服、飞书、钉钉、CRM、内部系统
接收问题、内容任务或销售线索，将处理结果送回团队正在使用的系统。
AI 工作流
Agent 编排、RAG、人工审核、模型路由、任务队列
组织任务步骤与权限，设置审核、重试上限和人工接管，保留每一步的运行记录。
模型接入与任务路由
阿里云百炼、可灵 AI、MiniMax、火山方舟的可组合能力
按任务与账号权限清单选择模型，记录服务商、版本、用量和费用；具体商业权益以当前确认范围和正式订单为准。
云上运行与数据
阿里云或火山引擎客户账号；计算、对象存储、数据库、网络、日志、监控与备份
在客户授权的云环境中运行工作流、保存业务状态。模型跨平台调用须另行确认数据范围、地域条件和费用。

以上为参考架构，具体产品按需选用。最终组合根据客户账号、可用区域、并发、数据安全与成本目标确定。

按生产任务，组合合适的模型能力。

先确定任务与质量标准，再评估模型。矩阵表示本方案优先评估的组合，具体接入按账号权限与样本结果确认。

模型能力方案评估矩阵
生产任务	阿里云百炼	可灵 AI	MiniMax	火山方舟
文本 / 推理	可评估	本矩阵未列入	可评估	可评估
生图	可评估	可评估	可评估	可评估
生视频	可评估	可评估	可评估	可评估
TTS / 音频	可评估	本矩阵未列入	可评估	本矩阵未列入