我们是腾讯 WorkBuddy 合作伙伴,现在 WorkBuddy 企业版已经在制造、教育、零售、金融、物业等行业,把混合生产力从概念变成结果。
一家横跨海尔/卡萨帝/Leader 多品牌、全球 200+ 国家和地区运营、员工约 13.5 万人的大型家电制造集团。AI 能力停留在少数部门试点,一线员工卡在不会开发的门槛上。
全球智能终端头部企业,产品横跨电视、手机、IoT 多端,机型与系统版本庞杂、历史代码沉重。5 年以上的代码无人维护,Android 与 iOS 双端重复劳动。
大型国有电力设计机构,每年产出海量设计文档,背后是国标、行标、安全法规的硬性合规约束。设计审核靠人工逐条对照规范,标准一变全员返工。
陕西省人工智能教育示范校,全学科教师每天被备课、出卷、成绩分析淹没。优质课件靠老师手工做,学情报告靠 Excel 拉——重复劳动吞掉了真正用于教的时间。
高等教育院校,软件工程教学是新工科重点。学生编程实践中的 Bug 靠老师逐个看,项目交付进度难把控。
广东惠州的升学培训机构,老板兼策划、5 个项目线同时跑。翻资料做方案动辄几小时,PPT 和短视频脚本全靠人工拼——小团队被内容生产拖住,招生动作反而没精力做。
联想开天(信创 AI PC)与腾讯 WorkBuddy 推出无界兼容方案。中小学教务中成绩整理、学情分析、家长通知书生成等大量机械操作占去教师精力,且学校对数据不出校网、信创合规有强要求。
中国规模最大的乳制品企业,渠道与终端 SKU 海量、营销触点极多。4 万一线人员每天要面对质检报告、供应链数据、营销素材的信息洪流——导购话术靠经验、达人营销靠人力堆、质检靠肉眼。
湖南头部茶饮品牌,门店快速扩张,HR 与门店运营同时被人卡住——招聘高峰期面试官不够用、评判参差;几千家门店的经营数据躺在系统里,店长凭经验拍板。
国内首个破 20000 家店的休食零售品牌,门店密度极高。传统人工巡店在万店规模下彻底失灵——人货场全靠督导跑,覆盖不到、标准走样、问题发现晚。
高品质游戏研发商,Unity/UE 双引擎开发,测试与编码压力大。工程师被重复编码和白盒测试拖慢。
A 股上市游戏公司,研发、发行、美术、策划、运营多岗位并行。模型壁垒、算力分配、跨岗位协作是规模化 AI 的拦路虎。
运营《摩尔庄园》《赛尔号》近 20 年的游戏企业,研发、策划、美术、市场全链条。重复编码吞掉研发精力,美术 IP 衍生内容生产慢。
四大国有商业银行之一,业务线极广、数据量极大。AI 模型要在全行各业务线规模化落地,但数据处理长期靠人工,成本高、响应慢。
首家完全由企业法人持股的股份制商业银行,科技开发团队庞大。想用好 CodeBuddy,但私有化部署、插件融入行内场景、模型持续训练——缺一不可。
代理记账行业头部品牌,财税交付高度标准化又高度非标——最难的标准化场景靠人堆,一个会计带多个客户,交付质量与效率难兼得。
21 年专业服务沉淀的企业服务集团,服务跨境电商全球拓展。专业服务交付靠经验,提效与全球化拓展双重压力。
国内最大第三方钢铁交易平台,2025 年交易额 1515 亿元。询价采购、仓储物流、财务结算横跨交易全链路,沟通即交易——但传统人工询报价与库存匹配效率见顶。
某 200 人外贸企业,主营跨境 B2B 出口,市场覆盖多个国家和地区。获客长期靠业务人肉跑——写开发信、跟客户、做多语言沟通;内容团队还要持续产出社媒内容养线索。
港口重流程、重合规,集团既想要 AI 生产力,又怕敏感经营数据出企业门。下属上百家企业的财务与经营数据散落各报表系统,传统靠人逐一核对、跨系统扒数。
国内领先综合物业服务集团,全国超千个项目,前台管家与收费运营是每天的高频战场。管家报修要填一堆表、收费提醒靠人工催——一线被事务性工作淹没,业主体验却上不去。
万科旗下物业科技品牌,研发团队要快速用上 AI 编程,但公有云开箱即用与深度评测、宣贯激励要配套——否则工具推不下去。
港股上市的医药零售与在线医疗企业,产品、研发、测试、运维、BI 多条线并行。需求文档靠人写、测试靠人堆、BI 靠人拉——研发与数据链路长,C 端服务还要承接语音/图像找药的多模态交互。
某全国性人力资源服务集团,5000+ 人、30+ 城市分支,每天为各行各业的企业交付招聘与用工服务。自身也是多层级大型组织——年招聘交付数以万计,顾问陷在写 JD、筛简历、核用章的重复劳动里。
中国最大酒店集团之一,10000+ 门店,住中服务是高频战场。70% 以上的高频住客问询靠人工应答,响应慢、标准不一。
通讯设备/云终端厂商,云终端市场连续两年第一、市占率近 50%。面向学生、职场人士、OPC、小微团队的 AI 云电脑,要内置 100+ 领域专家与全场景智能体。