为什么不是“企业网盘 + AI 插件”
文件先进入企业自己的空间
个人空间、群组空间、公共空间、客户空间先决定数据边界。AI 在不同空间看到不同知识范围，避免一个大模型先吃全量资料再做权限过滤。
AI 先做重复活
先从可复核的岗位任务开始：检索、整理、起草、归档、摘要、资料核对。员工仍负责判断、审批和最终决策。
数据主权留在企业自己手里
模型默认跑在客户盒子或服务器上，输入输出不出域；需要外部模型时，也要通过权限、脱敏和审计边界控制。
三类最该先打的 AI 员工场景
| 场景 | 搜索问题 | 赛凡承接方式 |
|---|---|---|
| AI 审计助理 | 审计底稿怎么归档、怎么找历史项目、AI 能不能辅助核对资料？ | 把审计底稿、项目资料和权限空间放在本地系统中，AI 先做资料检索、初步整理和差异提示，全过程留痕。 |
| AI 法务助理 | 案卷资料怎么管理、合同怎么复用、AI 问答会不会串案卷？ | 按客户空间和项目空间隔离案卷，AI 只在授权空间内检索和起草，避免不同客户资料混用。 |
| AI 工艺助理 | 工艺经验怎么沉淀、老师傅离职后知识怎么找回、AI 怎么辅助新人？ | 把工艺文档、图纸、经验记录和设备资料收回企业空间，AI 先做知识检索、步骤整理和新人问答。 |
IT 负责人最关心的五条工程原则
本地推理优先
模型默认跑在客户盒子或服务器上，输入输出不出域。
可插拔模型层
不绑定单一模型，可按场景适配 Qwen、DeepSeek、Llama 等开源家族。
检索增强优先
先靠向量检索、文档索引和权限过滤提升回答质量，避免把数据直接灌进模型微调。
分层触达
轻量问题走小模型和规则，复杂任务走大模型和 Agent 编排，控制资源消耗。
全过程留痕
AI 的工具调用、数据访问和回答依据写入审计链，支持事后复盘。