全部案例
十一个案例，六个方向。
按方向分组，全部可点开。
01生产计划与排产3
02业务流程与经营决策4
06AI Trading Machine1
方法论 · Li Jiang
卡住 AI 的不是模型，
是默会知识。
前沿模型有博士级智商，却没有一天工龄。本体补的是那 30 年。
01 · 障碍
企业真正值钱的东西，不在任何系统里。数据库存显性数据，人脑存默会知识。CRM 知道客户买了多少钱；销售负责人知道客户老板正在考虑换供应商。后者才是护城河。
02 · 解法
把默会知识变成机器能读的本体。对象、属性、关系、规则。数据模型定义结构，本体定义含义。数据提供事实，本体提供含义。
03 · 落地
从一个小流程的本体开始。选一个痛点流程，建一个小本体，把数据挂上去，用 AI 增强而不是替代，跑通一个再复制下一个。
默会知识→本体→AI 读懂业务
共同的做法
十一个案例，一套工程判断。
本体先行
规则写进本体，不写进代码。
白盒优先
无引用不输出，查不到就升级到人。
人在回路
分级放权，由数据驱动、由人签字。
求解器 + 大模型
硬约束交给 CP-SAT，理解与解释交给大模型。
评测驱动
No eval, no deploy，错例回填闭环。
联系
聊聊你的场景。
想看某个演示的完整版，或想把 AI 落到自己的业务里，直接联系。
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