每个部门各接一个大模型，重复造轮子、token 成本失控，还无法统一治理与审计。
AI 支出失控
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痛点 01
模型各自为政
痛点 02
工具调不通
痛点 03
黑盒不可控
02 / AI HUB
企业 AI 中枢建设
统一调度模型、工具与数据的「企业大脑」：一套模型网关、工具编排层与 API 中台，让所有业务系统都能按需、可控地调用 AI 能力。
真实痛点 / WHY NOW
你的团队，是不是也在经历这些？
我们先把问题说清楚——因为如果痛点不痛，AI 就只是又一个烧钱项目。
业务系统、数据接口散落各处，AI 想调用却连不上，好不容易攒的能力沉淀不下来、复用不了。
能力无法沉淀谁在调、花多少、效果好不好全靠猜，出事难溯源，合规与成本两条线都过不了。
合规风险高交付流程
- 01诊断
能力盘点：盘点现有模型 / 工具 / 数据资产与调用场景。
- 02设计
网关设计：统一鉴权、路由、限流与多模型 fallback。
- 03落地
编排落地：工具链与 Agent 编排层，沉淀可复用能力。
- 04运营
观测运营：调用追踪、成本与质量看板，持续调优。
交付物
- AI 能力网关（统一鉴权 / 路由 / 限流）
- 工具与 Agent 编排中台
- 标准化 API / SDK 供业务接入
- 可观测性看板（调用 / 成本 / 质量）
适用场景
- 多业务线统一调用大模型
- 自建工具 / 数据被 AI 复用
- 成本与合规统一管控
应用案例 / PROOF
我们已经在这些场景里，拿到了结果
不是 PPT Demo，是已经上线、可量化的真实落地。
金融 · 国有大行AI 中枢
痛点场景：对公审批依赖人工在多系统间流转纸质 / 电子单据，一笔审批平均要 3 天。
帧屿做法：搭建 AI 中枢统一调度模型与工具，自动抽取、核对、流转审批材料。
3天→2小时
对公审批由 3 天压缩到 2 小时，人工复核工作量大幅下降。
零售 · 集团AI 网关
痛点场景：门店、供应链、客服各自对接模型，重复建设、调用成本居高不下。
帧屿做法：统一 AI 网关做鉴权、路由与限流，多业务线共用一套能力。
↓35%
模型调用总成本下降 35%，新业务接入从月级降到周级。
制造 · 企业工具编排
痛点场景：质检 Agent 需要多系统数据，接口不通导致每次都要重做对接。
帧屿做法：工具链编排层沉淀可复用数据接口，Agent 即插即用。
↓50%
智能体上线周期缩短 50%，能力在多条产线复用。