AI 浪潮奔涌，政企数字化转型进入深水区。
行业从不缺智能产品，真正稀缺的，是贴场景、高准确、稳可用、能深度落地的核心解决方案。
中数睿智深耕政企数字化领域，聚焦央国企、军工、能源等重点行业，始终以痛点为原点，用动态本体 + AI 大模型的技术底座，打磨出让客户主动选择、长期依赖的硬核产品。
深耕政企赛道，以专业守住“客户至上”的产品初心
中数睿智产品团队深耕政企数字化产品领域多年，服务对象聚焦对准确性、稳定性、安全性有*要求的 B 端客户——央国企、军工、能源等领域的客户 ，这与 C 端产品有着本质差异。C 端重体验、可容错，而央国企、军工、能源等场景，一丝误差都可能引发生产中断、安全风险与重大损失。
中数睿智产品人员表示，团队日常工作，就是不断穿梭于客户对接与产品打磨之间，无论是线上访谈、需求沟通，还是线下场景实测，每一个环节都力求细致，只为精准捕捉客户的核心痛点，让产品真正贴合实际应用场景。
不同于单纯的技术研发，中数睿智的产品团队既要具备扎实的技术认知，能理解动态本体、AI大模型、AgentInfra（智能体基础设施）等核心技术的应用逻辑，又要拥有敏锐的用户思维，能站在客户的角度思考问题，将技术与需求精准结合。
“我们每天都会梳理客户反馈，反复对接客户确认需求细节，哪怕是一个微小的功能调整，都要经过多轮论证和测试，确保能真正解决客户的实际问题。”团队的坚守，尽显专业与务实。
痛点挖掘：穿透表面需求，破解准确率与适配性难题
痛点挖掘是产品设计的起点，也是中数睿智产品团队工作的核心。在采访中，中数睿智产品负责人详细分享了团队挖掘客户痛点的全过程，从客户对接方式到痛点梳理方法，从遇到的困境到最终的突破，每一个细节都体现着“深入客户、倾听需求”的务实态度。
中数睿智客户的需求具有极强的行业特殊性，痛点也呈现出明显的差异化。为了精准捕捉这些痛点，产品团队采用“一对一访谈+场景实测+需求汇总”的方式，长期对接客户，深入了解他们的实际应用场景，记录每一个诉求细节。“我们不会只听客户说‘需要什么’，更会追问‘为什么需要’‘在什么场景下使用’‘目前遇到的*困难是什么’，只有这样，才能挖掘到客户的核心痛点，而不是表面需求。”
在痛点挖掘过程中，团队也曾遇到诸多困难。最突出的问题，就是早期客户对AI产品的高预期与国内技术现状的差距。“在GPT刚出来的时候，很多客户看到国外的AI模型能力很强，就对我们的产品抱有极高的期待，认为国内产品也能达到同样的水平。”中数睿智产品团队回忆道，但当时国内模型技术尚未蓬勃发展，且国外模型无法在国内私有化部署，无法满足政企客户的内网使用需求，导致产品交付初期，很难达到客户的预期，这也成为团队面临的*个重大困境。
除此之外，不同客户的痛点差异极大，也给痛点梳理带来了不小的挑战。中数睿智产品团队将客户需求分为生产类和非生产类两大类，两类需求的痛点截然不同：
非生产类需求（如故障问答、辅助决策），客户能接受5-8%左右的不准确率，核心诉求是“从无到有”，快速解决检索、问答的基础需求；
而生产类需求（如能源勘探、抽油机控制），客户对准确率的要求近乎苛刻，哪怕1%-2%的错误，都可能导致设备停转、生产中断，甚至造成重大损失。
印象最深刻的，是能源勘探领域的客户痛点。“有客户反馈，他们希望用AI直接控制抽油机，但这类场景对准确率要求极高，一旦出现错误，整个抽油机就会停转，损失巨大。”中数睿智产品人员表示，这类客户的核心痛点，就是“AI应用的稳定性与准确率”，他们需要的不是花哨的功能，而是能稳定运行、精准发力的产品，能真正降低人工成本、规避生产风险。
为了验证痛点的真实性和必要性，产品团队多次深入能源、电网等客户的生产现场，实地观察产品应用场景，记录设备运行流程、人工操作痛点，反复与客户沟通确认，将零散的需求整理汇总，按优先级排序，最终明确了“以准确率为核心，兼顾易用性”的产品设计方向，为后续产品研发奠定了坚实基础。
产品打磨：技术为骨、易用为肤，让痛点变解决方案
挖掘到客户痛点后，如何将痛点转化为产品功能，如何在技术专业性与客户易用性之间找到平衡，成为中数睿智产品团队的核心课题。中数睿智产品团队表示，中数睿智的核心产品——动态本体+AI大模型产品，其设计逻辑的核心，就是“解决客户痛点，让客户愿意用、用得好”，每一个功能的设计、每一次迭代升级，都围绕客户需求展开。
针对客户最关注的“准确率”痛点，团队提出了“动态本体+AI大模型”的组合方案，搭建了独特的产品架构。“单纯靠AI大模型，很难满足B端客户的准确率需求，我们的动态本体，就是为AI上层应用搭建了一层语义层，帮助AI更好地理解客户需求和行业场景。”中数睿智产品人员解释道，动态本体在传统实体关系属性的基础上，增加了逻辑和动作，能为AI提供清晰的解决路径，将客户需求限制在固定范围之内，避免AI发散性处理导致准确率下降，彻底解决了单纯依赖大模型准确率不足的痛点。
除了动态本体，团队还深耕AgentInfra的建设，为产品稳定性提供支撑。“很多人看到现在流行的‘龙虾’（OpenClaw）类产品，只看到了表面的便捷性，却忽略了其底层的AgentInfra基建。”中数睿智产品团队表示，中数睿智在这一领域有着长期的技术积淀，从早期的工作流，到如今的智能体链路追踪、记忆管理、上下文管理，每一步都积累了扎实的底层能力，这也是中数睿智产品能满足政企客户高要求的核心优势。
在产品设计过程中，团队始终兼顾技术专业性与客户易用性，避免过于复杂的操作让客户望而却步。“我们的最终用户，很多是非技术背景，他们不需要关注产品的底层架构和技术细节，只需要简单操作就能解决问题。”团队摒弃了早期复杂的工作流搭建模式，借鉴飞书、钉钉的命令行接入方式，将产品API以技能的形式封装，客户只需通过自然语言或语音，就能操控产品，完成相关操作，极大降低了使用门槛。
产品的迭代升级，更是始终以客户反馈为核心。从早期依赖大量硬编码实现逻辑，到如今“AI+少量代码”的高效模式，从单一功能到完整的AI中台体系（智能体产品、知识库产品、高质量数据集产品），每一次迭代都源于客户的实际需求。“比如我们对接的电网客户，他们需要AI帮助完成电量交易预判，我们就基于他们的需求，优化产品的数据拉取、分析判断功能，让产品能成为他们的‘数字分身’，减少人工工作量。”中数睿智产品团队表示，团队会定期收集客户使用反馈，对产品功能进行调整优化，确保产品始终贴合客户需求，让客户愿意持续深度使用。
落地见效：客户用得深、信得过，才是真价值产品
价值最终要靠客户反馈和落地效果来检验。采访中，中数睿智产品团队分享了多个客户深度使用产品的案例，这些案例不仅体现了产品的核心价值，更证明了“从客户痛点出发”的产品理念的正确性。
军工客户的转变，让产品团队印象深刻。“军工客户向来比较保守，对新技术的接受有一个周期，但在AI智能化浪潮下，他们变得非常激进。”中数睿智产品人员表示，OpenClaw发布后，有多个军工客户主动打电话咨询，希望能在自己的内网环境中安装类似产品，实现对现有系统的便捷操控，甚至希望产品能像飞书命令行一样，通过文本或语音，直接控制历史系统应用。“这说明我们的产品方向是对的，我们的AgentInfra底层能力，能满足他们的核心需求，让他们愿意主动尝试、深度使用。”
电网客户的应用案例，更是直观体现了产品的价值。“电网客户之前都是靠人工经验预判电量需求，需要大量人员投入，效率低且容易出现误差。”中数睿智产品团队介绍，通过使用中数睿智的动态本体+AI大模型产品，客户将业务逻辑和经验输入产品，产品能自动拉取最新数据、完成判断，工作人员只需点击确认即可，极大提升了工作效率，降低了人工成本。目前，该产品已在电网客户的实际场景中落地使用，得到了客户的高度认可。
在能源勘探领域，中数睿智的产品也正在帮助客户探索新的应用场景。“石油勘探客户希望结合AI，对抽油机的生命周期进行预测，提前预判故障，减少巡检人员的工作量，规避生产风险。”中数睿智产品负责人表示，团队正在对接客户的工控系统（如SCADA系统），通过产品同步抽油机运行数据，结合时序大模型，预测故障发生时间，让运维人员能提前开展检修工作，目前已进入合作探索阶段，客户对产品的期待极高。
这些案例充分说明，中数睿智的产品真正解决了客户的核心痛点，为客户创造了实际价值。
未来前行：以持续创新，守护客户长期价值
谈及产品的未来规划，中数睿智产品团队表示，将继续围绕“客户痛点”，从数据和AI两个方向发力，持续推进产品迭代升级，为客户创造更大的价值。
在数据层面，团队将持续完善动态本体的语义层，增加更多适配AI智能体的接口和插件，让数据能更好地支撑AI应用，进一步提升产品的准确率和适配性。“数据是AI的基础，只有把数据层面的工作做扎实，才能让产品的核心能力更稳定、更可靠。”
在AI层面，团队将继续深耕AgentInfra基础设施建设，将记忆管理、沙箱环境、文件系统等能力抽象为组件或插件，搭建类OpenClaw的交互界面，让客户能通过简单操作，调用所有底层能力，进一步降低使用门槛。“我们的产品架构已经按照这个方向升级，目前正在优化组件的组装方式，让产品更灵活、更易用。”
除此之外，团队还将持续深入客户场景，挖掘更多潜在痛点，拓展产品的应用场景，覆盖更多行业领域，让更多客户能享受到AI技术带来的便利。
