NEWATP Petrichor — 企業 AI 導入平台企業 AI 導入，
ENTERPRISE AI CONSULTING & INTEGRATION
企業 AI 導入，
從藍圖到真正落地
把未來，導入今天的企業。智慧是流動的，落地是我們的事——從評估、客製開發到系統整合與維運治理，同一組團隊陪你走完每一哩路。
導入評估客製開發系統整合維運治理
THE GAP
85% 的企業 AI 專案，止步於概念驗證
算力與模型從來不是瓶頸。真正讓專案停在 PoC 的，是這四道沒有被工程化解決的門檻。
成本陷阱
隱藏的基礎建設與維運成本，讓專案在預算審查時失速。沒有用量控管，就沒有可預測的 AI 支出。
資安風險
資料出境、權限邊界與合規缺口，是企業最常見的停損點。AI 導入必須從安全架構開始設計。
導入隔閡
PoC 與正式環境之間隔著資料治理、SLA 與變更管理。缺乏方法論的專案，demo 之後就是終點。
整合困難
AI 若接不上 ERP、CRM 與既有工作流，就只是另一個孤島。整合的深度，決定 AI 能不能被真正使用。
OUR THESIS
算力只是起點，流動才有價值
我們把企業 AI 視為一套循環系統——智慧必須在組織裡流動，才會產生價值。
01
智慧動脈
將最合適的模型與算力，安全、穩定地輸送到核心業務系統——高可用的接入、可控的成本、無縫的整合。
02
智慧靜脈
喚醒沉睡在文件、會議與系統中的數據，回流成組織的集體智慧——讓每一次業務循環都讓 AI 更懂你的企業。
03
智慧微血管
讓 AI 抵達每一位使用者的日常——從知識檢索到流程自動化，智慧在組織的末梢真正發生作用。
50+
導入專案真正上線
3×
導入成功率提升
6 週
從評估到可驗證成果
ATP PETRICHOR
One key · Every model
企業 AI 導入平台
一把專案金鑰，接入所有主流模型——組織、工作區到專案的階層治理，用量、額度與權限全程可稽核。
專案金鑰模型授權收斂
單一介接16+ 主流模型
請求日誌即時可稽核
費率透明至每百萬 token
curl https://api.atptoken.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $ATP_PROJECT_KEY" \ -d '{ "model": "any-enabled-model", "messages": [...] }' # 200 OK · logged · metered▌ # petrichor /pɛtrʌɪkə/ — 雨後,大地甦醒的氣味
One key · Every model — 支援 16+ 個主流模型，持續更新
gpt-5.4-pro
claude-opus-4-8
gemini-3-1-pro- gpt-5.5
- claude-sonnet-4-6
deepseek-v4-pro- 16+ 模型全覽 →
ECOSYSTEM
算力成為行動之處
Where Compute Becomes Action.
康斯特供給能量，Glows.ai 供應算力，未來智慧讓算力成為行動——從硬體到落地，由同一集團完整承擔。
CASE STUDIES
智慧落地的地方
每一個產業都有自己的語言，AI 也是。看智慧如何流進不同產業的日常。
INDUSTRY MAP・與我們同行的企業
PETROCHEMICAL & MANUFACTURING
石化製造
老師傅的經驗留在腦裡，SOP 與工安文件散在紙上——知識斷層是最大的營運風險。
- 設備維修知識庫:30 年老師傅經驗變成即問即答
- 工安與合規文件 AI 審核
- 產線異常的即時判讀輔助
FINANCE & INSURANCE
金融保險
法遵是底線，文件是海量——每一次審閱都是人力與風險的拉鋸。
- 法遵文件比對與變更追蹤
- 保單與合約智慧審閱
- 客服 AI 的用量與資安治理
ELECTRONICS & TECH
電子科技
跨國供應鏈與多語溝通，讓工程知識與品質數據流不進決策。
- 良率分析與工程知識助手
- 供應商文件自動結構化
- 跨國會議即時翻譯與紀錄
RETAIL & SERVICES
零售服務
客服量大、商品資料雜、會員數據沉睡——人力追不上規模。
- 客服知識庫與智能回覆
- 商品內容自動生成與上架
- 會員行為洞察與分群
SERVICES
顧問、客製、整合——一站承接的 AI 導入服務
不賣套裝軟體，也不只給建議書。以正式上線為唯一目標，把 AI 做進你的日常營運。
流動的智慧，落地的未來。
FULL-STACK AI
一套方法論，承接從基礎建設到應用的完整堆疊
AI 專案的失敗多半不是模型問題，而是堆疊斷裂。我們以三層架構確保每一層都有人負責到底。
Application Layer
01智慧應用層
使用者真正接觸的介面與應用——依場景客製的檢索、文件處理與流程自動化。
Integration Layer
02系統整合層
資料管線、API 串接與工作流編排，讓 AI 接上 ERP、CRM 與既有系統。
Infrastructure Layer
03基礎建設層
模型接入、算力調度、資安與用量治理——我們的基礎建設平台 ATP Petrichor 在這一層工作。
FAQ
企業 AI 導入常見問題
評估階段最常被問到的問題，答案先講重點。
企業導入 AI 需要多久時間？
以未來智慧的方法論，平均六週可完成一個可驗證的 PoC（概念驗證），三到六個月內走到正式上線。實際時程取決於資料整備程度與既有系統的整合複雜度——這正是導入前評估要先釐清的事。
企業 AI 導入的費用怎麼估算？
費用由三部分組成：一次性的評估與開發費用、按用量計價的模型費用，以及持續性的維運費用。我們透過用量治理平台讓 token 成本可預測、可審計，避免最常見的「上線後帳單失控」問題。
我們的企業資料會不會外流？
不會。資料權限邊界在架構設計階段就先定義：敏感資料可留在企業環境內處理，對外模型呼叫經過單一可稽核的介接點，所有請求都有日誌可查，並可依需求限制可用的模型與供應商。
公司沒有 AI 團隊，也能導入嗎？
可以，這正是多數客戶的起點。從評估、開發到維運由我們承接，並在過程中把操作與治理知識轉移給你的團隊；你需要的是熟悉業務流程的對接人，而不是機器學習工程師。
PoC 之後，怎麼走到正式上線？
PoC 驗證的是價值，上線考驗的是工程。我們在 PoC 階段就以正式環境的標準設計——資料管線、權限、監控與成本控管一開始就到位，所以從 PoC 到上線是延伸，不是重做。