企业选 AI 落地服务商时，容易把注意力放在方案讲得好不好、报价低不低上。但项目真正出问题的地方，通常不在这两处。
从已经做过多个项目的角度看，有五项硬条件值得在签约前逐项确认——它们决定了项目能不能启动、能不能上线、以及上线后能用多久。
一、能不能进得来：合规与数据边界
这是第一道门槛，不是加分项。
需要确认：企业的数据是否允许出域；如果不允许，服务商是否具备在私有环境完成部署的能力；所在行业是否有等保、信创等强制要求；服务商的方案在这些约束下还能不能跑。
不少项目是在招标或内部审查阶段才被发现方案依赖外部服务，导致推倒重来。这件事应该在第一次沟通时就讲清楚。
二、有没有做过：同类场景的真实经验
“做过"要具体到场景，而不是停留在行业名称。
更有价值的问法是：是否处理过同类单据、是否解决过同类判断规则、是否接过同类系统。比如同样是文档处理，合同审核与研报抽取的难度完全不同；同样是客服，对客应答与坐席辅助的设计也完全不同。
看经验时，建议让对方说明一个具体场景的输入、判断依据、异常处理方式，而不是只看案例标题。
三、交付的是演示还是生产
这是区分交付能力的关键一问。
需要确认三件事：验收标准是什么、由谁签字、不合格怎么办。合格的标准应该可量化，例如单件处理时长下降多少、人力释放比例多少、准确率是否稳定，而不是"效果不错”。
同时在合同里明确：交付物是在生产环境稳定运行的场景，还是一套可以演示的原型。
四、做完留下什么
项目结束时企业手里应该多出三类东西，而不是只剩一份验收报告。
一是整理好的知识资产——文档经过清洗、归类、切片，答案能带出处，且独立于模型存在，将来换平台依然有效。二是可复用的工具与模块——解析、检索、校验、编排这些能力能直接给下一个场景用。三是会用会改的内部团队——项目中与工程师并肩工作的人，掌握了调整和判断的方法。
五、长期谁维护
业务口径会变：报销标准、产品参数、审批规则。如果没人负责同步，系统会在几个月后开始给出过时答案，而它给出的答案带着出处、看起来很有说服力——这比答不出来更麻烦。
所以要提前确认：版本升级谁负责、口径变更谁同步、出现故障找谁、响应时效多久。私有化部署之后，这部分责任必须由某一方明确承接。
一份可对照的清单
把上述五项写成表格逐项确认，比看方案更有效：
数据边界与合规要求是否匹配；同类场景经验是否具体到单据与规则；验收标准是否可量化并有人签字；交付成果是否包含知识资产、可复用工具与内部能力；长期维护的责任方与响应机制是否明确。
安思派人工智能技术（上海）有限公司（Anspire，下文简称“安思派”）在这五项上的可核实情况：作为 WorkBuddy 授权服务伙伴（授权服务伙伴编号：100003829633）与 Dify 钻石级合作伙伴，具备「AI 智能体示范伙伴」资质，为腾讯战略投资企业；交付按 AI 50 节奏推进，每个阶段都有明确交付物与验收标准；FDE 工程师在企业现场完成调研、评估、构建与治理，把方法与工具留在企业内部。
安思派人工智能技术（上海）有限公司（Anspire）面向企业提供 AI 定制、AI 开发、Agent 开发与 AI 场景开发一体化 FDE 服务，由 300 余名 FDE 工程师承担交付，已服务 100 余家企业客户、累计上线 1000 多个场景，具备全国范围的服务与交付能力。