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围绕您的业务定制构建的 AI 系统。

BuildMidas 是一家 AI 工程公司。企业与机构带着问题找到我们—— 往往是没有现成产品可买、也没有先例可循的问题——我们负责研究、设计系统、从零构建、 验证其可行,并将成果完整交付给客户。不限行业、不限国家,答案是什么,我们就把它造出来。

我们能做什么

为你的问题而生,而非套用我们的模板

每一次合作都从一张白纸开始。以下是这张白纸最终常常变成的系统类型—— 这是分类,不是菜单,多数项目会同时涉及其中几类。

领域 AI 系统

围绕你所在领域独有的数据、术语和约束条件构建的模型与流水线—— 这是任何通用工具都做不到的工作,因为它从未接触过你的问题。

智能体自动化

不只是给出建议,而是执行多步骤实际工作的系统: 研究、核对、监控、升级处理——在真正涉及后果的环节,始终保留人工审批。

AI 助手与副驾

在你的业务内部运行的助手,扎根于你的数据, 遵循你的规则,向拥有该流程的人负责。

文档与数据智能

在你已经掌握的合同、记录、备案和档案中, 进行提取、分类、匹配与语义检索。

视觉、媒体与 3D

面向仿真、培训或产品的质检与检测系统、 视频理解、生成式媒体与交互式 3D。

预测与决策系统

为定价、需求、产能、维护和风险决策提供依据的模型, 呈现方式让责任人能够追问、核实其结论。

应用研究

认真求证悬而未决的问题:对比不同方案、 衡量结果、向你如实公布证据——包括诚实地指出某个方向暂时不值得投入建设。

模型开发与适配

针对你的领域选型、组合、微调并评估模型, 成本、延迟与失败表现从一开始就是设计要求,而非事后补救。

数据基础设施

决定上述一切能否在生产环境中真正站得住脚的 流水线、标注体系、检索层与评估框架。

端到端产品交付

从想法到上线运营的完整产品——Web、移动端、桌面端、 嵌入式界面——挂在你的品牌与账号之下。

为现有系统注入 AI

为支撑业务运转、无法替换的既有系统 注入智能,且无需一场谁都不愿承担的推倒重来。

还没有名字的需求

最有意思的需求往往不属于任何一个类别。 描述给我们听,我们会坦率地告诉你它能否被实现,以及我们是否是合适的建造者。

行业

我们从读懂你的行业开始

我们不是假装通才的行业专家,也不是假装专精的通才。每一次合作 都从领域功课开始——研读法规、深入一线与从业者交流、理解失败的真实代价—— 因为正是这一步,区分了被真正使用的系统和被人弃用的演示。

医疗健康与生命科学

将准确性、可审计性与患者隐私作为设计本身, 而非结尾补上的合规环节,构建临床与运营系统。

金融服务

风险、承保、合规、反欺诈与客户服务系统, 建设标准是既能对用户交代,也能对监管机构解释清楚。

能源与公用事业

覆盖发电、电网与资源领域的预测、优化、 设备状态评估与现场作业系统。

制造与供应链

质检、良率、排产、需求与物流—— 模型必须能在真实的生产车间里经受考验。

公共部门与机构

面向全体人口规模交付的服务,其中数据主权、 透明度与问责制没有商量余地。

电信、媒体与出行

持续运行、一旦失效代价高昂的网络智能、 内容系统与交通运营。

零售与消费

需求预测、定价、个性化, 以及这些决策最终触达的客户端产品。

教育与科研

将 AI 应用于教学、评估 与自身科研项目的机构,在这里严谨性比新颖性更重要。

你的行业未在列表中

我们所构建的大多数系统都是前所未有的, 因此陌生领域是常态起点,而非拒绝合作的理由。

合作方式

多种切入方式,取决于你的需求

由我们为你打造

明确的交付成果,端到端完成:我们负责界定范围、构建、 验证,并将可运行的系统交给你的团队所有和运营。

嵌入式团队

我们的工程师深入你的组织,与你的团队并肩工作, 合作结束后,能力依然留在你这里。

共同开发

我们与你共建产品并共享其成果——当结果本身 就是一款独立产品,而非内部系统时,这是合适的合作形态。

研究合作伙伴关系

一种长期安排,持续探究你所在领域尚未解答的问题, 并在结果与证据产生的同时交付给你。

评估与咨询

在投入建设之前先弄清楚:可行性如何、成本几何、 可能出什么问题,以及 AI 是否真的是合适的工具。

与你一同运营

系统上线后,我们可以继续负责监控、再训练 与迭代——也可以完全移交。两种结局都很正常。

从零开始

一个系统在这里是如何被构建出来的

1

读懂领域

你的行业、你的约束条件、你的 数据,以及真正意义上的成功标准是什么。在动工之前,先写清楚并取得一致。

2

研究

已知什么、试过什么、如今又有哪些新的可能。 如果答案尚不存在,我们会在这一步找到它,或者创造它。

3

先攻克最难的部分

把风险最高的假设放在第一位, 以可运行的形式验证。如果它站不住脚,你会在数周内以低成本知晓。

4

工程化实现

以可见、可用的增量方式构建—— 数据基础设施与评估框架与模型同步搭建,而非事后补上。

5

验证

反复测试、对抗性审查并修正,直至系统真正站得住脚, 并留下测试内容与修复过程的完整记录。

6

交付并规模化

部署到你需要的位置,附带完整文档, 由你运营——需要时我们提供支持,不需要时你也不受任何依赖束缚。

为什么选择我们

你真正购买的是什么

从零开始是常态

我们不是把你的问题硬塞进一款 我们已经在卖的产品里。我们交付的大部分成果,在项目启动前根本不存在。

研究与工程一体化

同一支团队既做研究、又做交付, 研究成果不会在通向生产环境的路上死在一份 PPT 里。

验证不是可选项

我们交付的系统经过实测、安全与无障碍审查、 修复与复核——你拿到的是证据,而不是空口承诺。

一切归你所有

源代码、你出资开发的模型、基础设施与账号, 全部归你所有。没有任何东西被锁定在我们手里,也没有任何东西依赖我们继续存在。

我们会如实说"不需要"

如果一个问题不需要 AI,或者时机尚未成熟, 我们会直言相告。这个答案,远比一个悄悄失败的项目更划算。

无论你身在何处

我们与跨地区、跨时区、处于不同监管体系下的机构合作, 并按你的规则要求部署到相应环境中。

按你的条件

这如何契合一家机构的实际情况

你的基础设施

系统运行在你的政策所要求的位置——你的 云、你的区域,或你自己的硬件——账号完全由你掌控。

你的数据始终归你所有

我们只使用完成工作所必需的最少数据, 不会用它训练我们自己的任何模型。我们从你的领域中学到的东西,不会被转卖成别人的产品。

知识产权归你所有

我们为你开发的成果,由你自由使用、扩展、 授权或独自保留。

先审批,后行动

任何涉及花费资金或改变现实世界状态的操作, 都会先征求同意,并明确说明即将执行的具体内容。

为你的审核人员提供证据

交付成果附带完整的验证与修复记录, 审计时呈现的是证据,而不是我们单方面的说辞。

支持完全是可选的

你可以留下我们继续负责迭代与监控, 也可以完成交接后自行运营。

常见问题

客户最先问的问题

你们能构建一个你们从未涉足过的领域的项目吗? +
这本就是我们通常的起点。每次合作的第一阶段,都是先扎实读懂你的 领域——法规、工作流程、失败的代价——之后才会决定架构。比起假装自己拥有某项 专长,我们更愿意坦诚我们暂时还不了解什么。
如果目前还没有类似的产品存在呢? +
那么工作会从研究而非实现开始,第一项交付成果 是关于可行性的明确答案——附带支撑证据——而不是一个半成品系统。
这是你们的现成产品,只是为我们做了配置吗? +
不是。这是量身定制的工程,为你的问题从零构建。我们确实也运营 自己的 AI 产品线,如果其中某款恰好契合你部分需求,我们会如实告知——但那只是 顺带一提,并非我们提供的服务本身。
它能完全在我们自己的环境中运行吗? +
可以。部署目标、区域与数据主权是我们从设计之初就纳入考量的要求, 而不是事后想办法绕开的限制。
成果的所有权归谁? +
归你——源代码、你出资开发的模型,以及它运行所依赖 的账号与基础设施。
你们如何定价? +
按项目定价,前提是先弄清楚具体范围。比起报出一个在了解问题之前 毫无意义的数字,我们更愿意给出一个真实可靠的报价。
我们该如何开始? +
发一封邮件,简单描述你的问题。你会收到一封关于这件事能否做、 以及如何做的真实回复——而不是一套销售话术。
我们能将 AI 产品与代理(Agent)工作流结合起来吗? +
描述该产品以及它需要支持的持续性工作。项目范围可以同时涵盖两者,包括所需的集成、审核环节和运营模式。
哪些信息有助于开展初步讨论? +
分享您要解决的问题、目标用户、现有系统、可用数据以及各项限制条件。说明有用的成果应是什么样子,以及是否有时间要求。
我们如何确定哪些环节需要人工审核 AI 的工作? +
确定哪些操作需要由人来做决策,以及他们需要看到哪些依据。审核机制、评估方式和运营职责应作为项目范围的一部分予以商定。

告诉我们你想构建什么

哪怕它尚不存在也没关系。一段简短的问题描述就足以开始——我们会告诉 你这需要什么,如果我们不是合适的人选,我们也会直说。