做了 20 年网络工程，我们现在只做一件事：把 AI 接进老系统，不推倒重来

分享一个我们正在做的真实业务，和一个想听各位挑刺的判断。

先自报家门：深圳百盛网络，2005 年成立，前面 20 年做网络工程，华为金牌、Cisco 金牌、ISO9001、国家高新技术企业，这些公开可查。我们是一支从机房和服务器里爬出来的工程队，不是 PPT 公司。

这几年我们转去做 AI 落地，但落地的姿势和大多数人不太一样——我们专门做「老系统 AI 接入」。

为什么盯上「老系统」？

因为企业上 AI 最怕的不是没模型，是推倒重来。一套 ERP/OA/CRM/进销存跑了十年，全公司靠它吃饭。它不快、不漂亮，但稳，装着十年攒下来的流程和惯性。这时候有人跑来说「换掉，一步到位」，老板心里那杆秤一称就摇头——换系统的代价不是软件费，是停摆、是重训、是万一跑不顺谁背锅。

我们的判断是：真正值钱的不是老系统的代码，是它身上长出来的业务。上 AI，不该先把家底砸了。

我们怎么做？

一句话：你的老系统不换、不停、不推翻，我们把 AI 的能力「接」进去。

• 老系统里的数据，按需取给 AI 用，连接而不搬家；
• 重复的活（录单、客服、对账、审合同）交给 AI；
• 数据留在你自己的服务器、自己的机房，不出门；
• 流程一条条串顺，越用越聪明。

判断标准就一条：接完之后还在好好跑，而且跑得更聪明。这才是「接入」和「推倒」的区别。

我们是谁的另一种说法：FDE 型组织

说个我们愿意对外讲的词——FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）。我们不是「写好软件交钥匙走人」的流程设计者，而是驻场、贴着业务、从真实场景切入的工程师。靠四块能力做事：业务理解、技术落地、客户协作、持续交付。

这也是我们敢说「落地」两个字的原因：我们自己就是一家用 AI 跑起来的组织，所以更懂怎么把 AI 落进你的组织。

落地就三条线，都在生产环境里跑

1. 大模型本地化部署：把 DeepSeek、通义千问这类开源模型装进企业自己的服务器，数据不出本地，适合制造/医疗/政务/金融这类敏感行业。
2. AI 应用落地：不是 demo，是已经在生产转的东西——AI 视频工厂、AI 客服、AI 合同审查（一次扫 82 类风险点）、AI 数据分析、AI 搜索。
3. 智能化改造：把重复的活交给 AI，数据留本地，流程串顺，不逼你上云。

一条想请你记住的诚实边界

我们给自己立了五条铁律，最想让你记住的是最后一条：交付 ≠ 收益。我们把系统接好、跑起来，但「上了 AI 就一定赚多少」这种话我们不说。经营收益要你自己经营，我们只保证「接得对、跑得稳」。

市场上敢把这条缝明明白白亮出来的不多。我们亮出来，是因为这就是实话。

我们更愿意被一个懂行的人用数据打脸，也不愿意被一个外行用感觉夸奖。有在做「老系统接 AI」的，或者踩过「推倒重来」坑的，欢迎一起聊聊你的场景和判断。

官网：szbsai.com