博采全球 AI 能力
锐化核心生产力

过去我们主要依赖人工审计和传统扫描工具，问题是误报多、审计慢，而且很难覆盖复杂业务逻辑。博锐 AI 的 AI 代码审计帮我们把源码安全检查前移到了研发和合并流程中，不仅能发现常见漏洞，还能识别越权、供应链风险和跨文件数据流问题。最大的价值是它能结合代码上下文给出修复建议，安全问题不再只是安全团队发现，研发团队也能更快理解和修掉。

我们团队规模不大，不可能配一支完整的安全审计团队，但产品又要快速迭代上线。AI 代码审计在有限人力下持续检查代码安全，能发现 AI Coding 生成代码中的潜在漏洞，也能对第三方扫描结果做降噪和复核，减少研发被误报打断的情况。对中小团队来说，这相当于补上了一层持续可用的安全能力。

我自己做 AI 工具和小产品，最麻烦的不是写应用，而是接入各种模型、处理账号、网络、接口差异和成本问题。AI 算力中转平台把这些事情统一起来，我只需要通过一个入口调用不同模型，就能快速比较 GPT、Claude、Gemini 等模型效果。它让我从模型接入的琐碎工作里解放出来，更专注于产品功能和用户体验。

作为 OnePC 创业者，我最看重的是试错速度和成本控制。AI 算力中转平台让我可以低门槛使用先进大模型，不需要一开始就投入复杂的基础设施建设。无论是做内容生成、代码助手、知识库还是 Agent 原型，都可以快速接入模型并验证效果。它直接缩短了从想法到 Demo 的时间。

在引入 AI 之后，公司内部不同团队都在调用模型，但很快就出现了账号分散、额度不清、成本不可控、权限边界不明确的问题。AI 大模型网关帮我们把企业内外部模型算力统一纳管，并按用户、团队、应用分配 Token 额度和模型权限。现在我们可以清楚看到谁在用、用了多少、用在哪些应用上，AI 算力终于从分散调用变成了可运营的企业资源。

我们对数据安全、权限控制和审计留痕要求比较高，不能简单使用外部公共模型调用方式。AI 大模型网关支持本地化和私有化部署，可以接入内部模型和外部模型能力，同时保留访问控制、调用审计、额度管理和用量统计。它解决了我们既想用 AI 提效，又担心数据、安全和合规不可控的问题。

一开始我们也想做 AI，但内部对 AI 的理解比较模糊，不知道它到底能解决什么问题，也不知道从哪个部门、哪个流程开始。博锐 AI 的咨询团队先调研了我们的业务流程、系统工具和人员协作方式，再帮我们筛选出客服知识库、销售资料生成、内部文档问答和数据分析几个优先场景。它最大的价值不是讲概念，而是帮我们把 AI 变成了能落地的改造路径。

我们以前也接触过一些 AI 咨询，但很多最后停留在 PPT 和方向建议上。博锐 AI 的咨询服务不只是做诊断，还能继续提供原型设计和开发支持。我们先从运营内容生成和内部知识检索两个场景试点，很快就看到了效率提升。从调研、方案、原型到落地开发的闭环，才是真正能推动企业智能化转型的服务。