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先问不该做什么
项目启动会上，我们会先列出不适合自动化的环节。少做一件错事，比多做一件对事更有价值。
我们只做一件事：让 AI 在企业里真正运转
鼎上娱乐成立于 2017 年，从早期的算法外包逐步转向企业级 AI 平台与工程服务。今天的鼎上平台承载着制造、零售、内容与专业服务客户的日常流程，而我们的判断标准始终没变：能不能被使用、被度量、被追溯。
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发展历程 / Timeline
从项目制到平台化
每一步都由客户现场的问题推动。
- 团队成立
从自然语言处理项目起步，为电商与媒体客户提供文本分类与摘要服务，形成早期的数据治理方法。
- 转向企业知识场景
在制造与咨询项目中开始做文档检索，意识到权限与引用比模型参数更影响落地。
- 鼎上平台第一版
把反复出现的检索、编排与审核能力抽象为内部平台，交付周期从数月缩短到数周。
- 支持私有化与多模型
客户开始要求数据不出内网。平台完成离线部署与多模型路由改造，形成三种交付形态。
- 建立评测与治理体系
把评测集、观测看板与内容安全策略做成默认能力，项目验收从「感觉不错」转向指标对照。
- 面向更多行业开放
发布行业解决方案与洞察栏目，把可复用的编排模板开放给客户团队自行维护。
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工程原则 / Principles
四条不太讨喜的原则
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把边界写进界面
拒答、转人工、引用来源都要在界面上可见。隐藏边界的系统，最终会把风险转嫁给一线员工。
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指标先于功能
新功能上线前先确定怎么衡量。没有指标的功能，通常也没有人用。
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交付后仍可维护
文档、脚本与权限说明一并交付。客户团队应能在没有我们的情况下完成日常调整。
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研发与交付 / Team
一个项目背后的四种角色
| 角色 | 主要工作 | 参与阶段 |
|---|---|---|
| 交付负责人 | 范围、进度、风险与客户沟通 | 全周期 |
| 方案架构师 | 场景判断、系统拓扑、模型与部署选型 | 立项至上线 |
| AI 工程师 | 知识治理、编排实现、评测与调优 | 实施至迭代 |
| 行业顾问 | 流程梳理、验收口径、变革沟通 | 立项与推广 |
团队规模、办公地点与资质信息以商务沟通中提供的资料为准；本页不构成对特定人员配置的承诺。
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我们相信 / Belief
AI 的价值不在演示，而在日常
真正成功的 AI 项目，往往安静得不像一个项目：客服少查了几次手册，顾问少翻了几十个文件夹，新人少问了几次同事。这些变化不会出现在发布会里，但会留在组织的效率里。
加入 / Join
如果你也讨厌只做演示的项目
我们长期招聘 AI 工程师、方案架构师与行业顾问。请把做过的项目与思考发到 hr@syxir.cn，注明期望方向。