RiseUp
一个数字抄七遍，AI 的机会就在这
同一个数量，从配置表一路手敲到报关单，八份文件七次手敲。每次按 99% 算，七次下来只剩 93%。
图纸和规格核对
工厂图纸对订单、对品牌规格书，尺寸、数量、饰面、跨品类配套一起查。
在用32 张订单报出 243 条必须修改
传统企业的 AI 落地技术合伙人
把 AI 智能体，
把 AI 智能体，
派进你的业务流程
工程师驻场，把报价、图纸、订单这些每天在跑的活，一项一项交给智能体，做到员工真的在用。
- 1
必须修改。检修口画在离地 3"–11"，墙插座中心在 12"。按图生产，装上墙后插头插不上。
- 2
必须修改。壁灯线孔画成 Ø1½" 圆孔，订单要求 13/16" × 1¼" 腰孔。
定位给传统企业做 AI 落地，不卖软件，不卖课
方式工程师驻场，一个部门一个部门上线
理念Believing is seeing. 因为相信，所以看见
图纸审核 32 张订单报出 243 条必须修改
改单核对 19 条 105 秒核完
工作台任务 82 个已完成
海外线索 58 天 254 条
历史订单迁入 315 张逐单一致
历史报价入库 6,757 条价格记录
装箱单转换 8 个历史货柜逐格一致
公司简介
ABOUT RISEUPRiseUp 为传统企业构建并运营 AI 智能体，从提效做到增收。
很多企业买过 AI 工具，最后没人用。原因通常不在模型，在于工具不懂这家公司的单据、规则和习惯。
我们的做法是派工程师进到客户现场：读单据，跟每个部门坐下来过流程，把最懂行的人脑子里的规则写进智能体，再用历史订单验证。结果对得上，才交给员工用。
第一个客户是酒店家具出口商 RiseSun。工作台上线 9 天后，品牌部的 4 个账号全部在用。现在采购部和物流部的员工也开始提交任务。
工程师驻场
数据归客户
先定验收数字
做不成直接说
RiseSun 项目实测
数据截至 2026 年 11 月 11 日，每个数字都有系统记录
9天
上线后品牌部 4 个账号全部用上
82个
3 个部门 6 位员工提交并完成的任务
315张
历史订单迁入业务中台，逐单一致
254条
58 天自动挖出的美国酒店项目线索
我们做的智能体
AI AGENTS下面六类都在 RiseSun 跑过。每张卡片下方是它现在的真实状态。
核价和改单核对
整单利润率自动算，客户改单逐条对回订单，漏算、漏改当场标出来。
在用19 条改单 105 秒核完
装箱单、唛头、报关单证
各家工厂格式不一的装箱单转成标准格式，装柜清单和报关单据自动出。
部分在用8 个历史货柜逐格一致
订单业务中台
替掉那张人人可改的进度表。订单走到哪个节点、哪里要延期，系统自己算。
已部署11 月底正式切换
海外客户线索挖掘
每天从公开信息里找新开工、要翻新的项目，配好决策人和邮箱，推到销售群。
每天运行58 天 254 条线索
历史数据入库
散在各人电脑里的历史报价读进数据库，员工不用改任何习惯。
已完成6,757 条价格记录
客户案例
CASE STUDY
RiseSun · 酒店家具出口 · 约 60 人
看完整案例
从 Excel 和微信群，到员工每天在用的 AI 工作台
给美国连锁酒店供货，一张订单走 11 个阶段、生成二十几份单据，全靠人工转抄。我们驻场 10 周上线工作台。当初被排在最后一档的图纸审核，成了用得最多的功能。
243条AI 在 32 张订单的图纸里报出的必须修改
105秒核完一单 19 条客户改单
8.7万元一张手工核价表里查出的漏算
床屏检修口画在了插座下面
照图生产，装上墙后插头插不上。AI 在审图时查了出来。
订单写木门，客户签的是玻璃门
数量还多了 17 套。这是工作台上线后跑的第一单。
壁灯少画了一个灯盘
项目经理在群里转给工厂，第二天改图签发，不到 17 小时。
会自我迭代的智能体：每一次纠正，都进入下一版
SELF-ITERATING LOOPAI 的结果不直接发出去。先由第二个 AI 独立再审一遍，再由项目经理逐条判对错，判错的记进台账，驱动下一版规则。用得越多，这个闭环转得越快。
- 1
AI 主审
读图纸、订单和规格书，列出要改的地方。
- 2
AI 盲审复核
另一个 AI 看不到主审结论，独立审一遍，再对比合并。
- 3
项目经理逐条核对
每条选「没问题」或「不对」，不对的选原因。核对完才能下载。
- 4
迭代规则，发新版
按纠错台账迭代规则。图纸审核已迭代到 v2.7，每次发布留存档，可一键回滚。
445条
3 天里，4 位项目经理逐条核对过的 AI 审图意见，来自 18 张订单
377条
被判「没问题」，占 85%。判「不对」的 26 条全部进了纠错台账
103条
复核 AI 在 29 单里补出的、主审漏掉的问题。项目经理判过其中 64 条，58 条判对
23单
核对后 9 单直接能发给工厂，14 单改几处后能发
闭环怎么转：主审、复核、核对、记台账全部在系统里自动运转，纠错数据实时汇总到看板。规则迭代由工程师把关后发布；下一步是让系统自己提出修改建议，并用纠正过的订单自动回归测试。
服务流程
HOW WE WORK- 1
诊断2–3 周
读你的单据，跟每个部门过一遍流程。交付流程全景图、痛点清单和投入回报测算。
- 2
实施6–10 周
一个部门一个部门上线。先拿历史订单对照，结果对得上，再交给员工用。
- 3
托管长期
员工每次纠正 AI 的结果都会记下来，我们按记录每月改规则。每次发布可一键回滚。
每一步开工前，先把验收数字写进合同。
落地手记
INSIGHTS我们把做项目时踩的坑写了下来，发在公众号上。
AI 分类准确率 99%，业务还是要人工重核一遍
把准确率调到 99.1%，拿给采购看，回了一句：还是得人来核一遍。复盘才想明白错在哪。
给一家酒店家具出口公司做智能体升级，我的完整方案
七个环节怎么诊断，七个模块怎么排优先级，一份完整的实施方案。
三天做完，三个月才敢上线
老板问多久能做出来，我说三天。又补了一句上线要三个月。这两个数字为什么差这么远。
常见问题
FAQ大概要花多少钱？
先做一次 1 小时的免费 AI 体检，做不做、先做哪块，体检后再定。正式合作按诊断、实施、托管三步分开报价，每一步开工前把验收数字写进合同。具体金额取决于你的流程有多复杂，体检后给出。
多久能见效？
诊断 2–3 周，实施 6–10 周。在 RiseSun，从第一次规划会到第一个部门每天在用的工作台上线，用了 10 周；上线后 9 天，品牌部 4 个账号全部用上。
要不要换掉现在的 ERP？
不用。RiseSun 原来的外贸 ERP 继续管报关和收汇，我们补的是它管不到的那一段：报价、图纸、订单进度。
数据会不会泄露？
数据归你，系统可以部署在你自己的云服务器和域名下。需要说明的是：调用大模型时，当次任务的文件会发给模型服务商处理。用哪家模型、哪些数据可以发，开工前跟你一起定。
员工不会用怎么办？
操作只有三步：上传文件、点开始、下载结果，不用学提示词。RiseSun 品牌部的 4 个账号，在 5 个工作日内全部用上了。
跟直接买一个 AI 工具有什么区别？
通用工具不懂你公司的规则。我们驻场读资料、开会，把规则写进智能体。比如 RiseSun 的 CEO 在群里批改 27 份报价时说的话，我们整理成 18 条规则，做成了报价预检。
1 小时，免费帮你找出最值得先改的环节
不用准备材料。聊聊你们一张订单从接单到发货怎么走，我们当场指出哪几步适合交给 AI、哪几步不适合。
- 线上或上门都可以
- 只聊你的流程，不推销软件，也不卖课
- 不合适做的，我们会直接说
企业微信
二维码
也可以加企业微信直接聊
二维码
已收到
我们会在 1 个工作日内联系你。