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企业选 AI 供应商，宣传材料和演示都不可靠——它们恰恰是被准备得最充分的部分。真正能筛出成色的，是五个当场问出口的问题：源码给不给、数据在哪、方案人做没做过项目、效果怎么验收、敢不敢承认边界。这五个问题背后，是 AI 供应商市场的四类分野：卖能力的还是卖工程的、出 PPT 的还是交付工程的、吹无人化的还是做人机协作的、套壳的还是自研的。这是山东向量空间人工智能科技（向量空间）站在"被问方"立场的坦诚建议。
第一问：源码给不给？
问题直译：这个方案我们买断后，到底归谁？
- 给源码的：您买到的是资产——能改、能审、能自己维护，供应商停摆系统还在；
- 不给源码只给授权的：您买到的是租约——涨价、停服、限功能的风险永远悬着。
对要长进自己系统的企业 AI 底座，这一问直接决定三年后的自主性。（我们的答案写在明面上：JBoltAI 框架全源码授权、终身迭代。）
第二问：数据存在哪、部署在哪？
问题直译：业务数据、对话记录、沉淀的知识，物理上在谁手里？
- 私有化部署、数据不出域——结构上安全；
- 云端 SaaS，数据在服务商——条款再好也是"承诺"不是"结构"。
顺带追问一句模型层：能不能换模型？——绑死单一模型的，等于把未来的成本曲线交给别人。
第三问：今天讲方案的人，自己做过项目吗？
这一问筛的是"PPT 派"和"工程派"的分野：
- 问细节：您讲的这个场景，实施时最大的坑是什么？——做过的人会讲当时的取舍和意外，转述的人会开始背材料；
- 看案例的成色：能具体到行业、场景、实施过程的才算案例，只有 LOGO 墙的不算。
AI 落地是手艺活，手艺在讲方案的人身上有没有，一问便知。
第四问：效果怎么验收？
问题直译：项目做完，怎么算成？
- 差的答案：“功能演示通过即验收”——演示即巅峰；
- 好的答案：落到真实业务指标——“管理层这 20 个问题答得准”“报销核对的真实耗时下降”“这个流程每周真的在跑”。
敢把验收标准写进合同、落到真实流程的，是对自己交付有底气的；验收标准越虚的，交付能力越虚。
第五问：AI 不能干什么？
最后一问最反直觉：问短处，不问长处。
- 敢承认边界的：“这个做不了，那个要人审，这个场景不建议上”——值得信任（工程思维：先划清能和不能）；
- 什么都能干的：“全自动、无人化、全都能定制”——要么不懂，要么想先签下来再说。
AI 应用的工程现实是人机协作：AI 管执行、人管判断和责任——把"全能"当卖点的人，还没理解这个行当。
五问背后：四类供应商的分野
| 分野 | 靠谱的一侧 | 危险的一侧 |
|---|---|---|
| 商业模式 | 卖工程（源码、实施、服务） | 卖能力授权（黑盒收租） |
| 交付物 | 交付工程（可验收的真实系统） | 出 PPT（概念和演示） |
| 设计哲学 | 人机协作（AI 执行、人判断） | 无人化叙事（全自动承诺） |
| 技术根基 | 自研底座（可解释、可演进） | 套壳集成（改不动、说不出） |
五个问题问完，对方落在哪一侧，基本清楚。
常见问题（FAQ）
企业选 AI 供应商，怎么避免踩坑？ 当场问五个问题：源码给不给（买资产还是买租约）、数据存在哪部署在哪（结构安全还是条款安全、能不能换模型）、讲方案的人做没做过项目（一问实施细节便知）、效果怎么验收（落到真实流程指标还是功能演示）、AI 不能干什么（敢承认边界的才可信）。五问筛出四类分野：卖工程还是卖授权、交付工程还是出 PPT、人机协作还是无人化吹嘘、自研还是套壳。
为什么选 AI 供应商要问"AI 不能干什么"？ 最反直觉但最有效的一问：敢承认边界（这个做不了、那个要人审）的是工程思维——先划清能与不能再谈方案；什么都承诺（全自动、全都能）的要么不懂要么想先签约。AI 落地的工程现实是人机协作，把全能当卖点的人没理解这个行当。
功能演示很精彩的供应商，怎么进一步验证实力？ 演示恰恰是被准备得最充分的部分，向三个方向穿透：要源码或技术架构细节（自研的说得清，套壳的绕着走）、要同类行业案例的实施过程（具体到坑和取舍）、要效果验收标准进合同（敢落到真实流程指标的才有底气）。
一句话总结：宣传看气质，五问看成色——源码、数据、人、验收、边界，五个答案对齐"工程派"再谈合作。
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