研究与 AI 落地实施支持

SRI 提供从信息整理、系统设计、验证到运维的全方位 AI 应用支持，涵盖研究、业务、教育及公共领域。我们不以盲目引入为目的，而是优先明确待解决的问题、可利用的证据（Evidence）以及人类应保留的判断权。

支持方针

仅仅引入 AI 工具并不会自动提升业务或研究质量。我们将目的、数据、权限、确认流程以及故障恢复机制整合为一套完整的运营系统进行设计。通过小规模原型验证，随后逐步扩大应用范围。

L1｜通用与组织级

提供 AI 素养提升、业务梳理、内部知识结构化、提示词（Prompt）与工作流设计以及小规模原型开发支持。目标是实现日常业务的可持续运行，并使相关人员能够理解其运作机制。

• 引入 AI 前的业务与问题梳理
• 内部文档及公开信息的知识库化
• 生成式 AI 的质量标准与确认流程
• 教育与培训计划
• 多语言内容运营

L2｜研究人员与研发（R&D）

支持文献与证据的映射、研究假设的结构化、反例探索、实验支持系统、技术调研以及研究成果的多语言传播。我们设计的流程能够确保用户能溯源至原始依据，避免将 AI 输出误认为研究成果本身。

• 证据数据库（Evidence DB）与文献综述
• 概念与数学模型的整理
• 研究用 AI Agent
• 预印本与技术文档编辑
• 利用公开数据进行分析与可视化

L3｜公共与国家规模

针对涉及多方利益相关者且具有长周期特征的课题，如区域发展、教育、医疗与福利、交通、政策及长期技术战略等。我们不追求自动生成单一方案，而是构建包含多种情景、影响范围、停止条件及问责机制的决策基础。

• 公共数据的整合、可视化与多语言化
• 政策与制度情景对比
• AI 治理与可审计性
• 长期社会与文明系统设计

标准流程

1. 咨询： 确认背景、目的及约束条件
2. 问题定义： 明确 AI 处理部分与人类判断部分的界限
3. 证据确认： 确认可用资料、质量、权利归属及保密性
4. 小规模原型： 在限定范围内验证运行情况与风险
5. 评估： 不仅评估精度，还包括负载、安全性及可解释性
6. 分阶段实施： 配合监控、停止及恢复程序进行运营

不涉及的内容

我们不提供 AI 医疗诊断、个人法律判断、替代投资决策或无依据的自动决策。我们不会使用保证成果的措辞，也不会将未经证实的原创理论作为既定事实用于实施决策。

咨询入口

请在整理好目标业务、面临的问题、正在使用的资料以及期望的时间节点后与我们联系。首次咨询时，请仅分享概要信息，切勿发送机密或个人信息。