语核科技Agent售前报价时间从“小时级”压缩至“几分钟”，背后的技术逻辑是什么？

  如果你在B2B工业领域做过售前，大概知道一份复杂报价有多“折磨人”。

  客户给的不是订单，是技术参数：“提供不少于8路DA输出、16位分辨率、±10V范围的方案。”工程师拿到这句话，要做的事情是：把参数拆解成可比对的工程指标，在数百个SKU里找匹配产品，判断是单品够用还是多卡叠加，核算成本利润，*后出一份报价单。

  这道题没有捷径，纯靠人脑。一个有经验的工程师，快则几小时，慢则一整天。

  语核科技做了什么

  语核科技为某智能硬件集成企业部署的AI智能体方案，本质上是把这套“靠人脑串联“的流程，拆解成四个可以机器处理的环节：

  1. 需求结构化

  系统读取客户的采购文档、标书、多轮沟通记录，把非结构化的自然语言描述转化为有明确参数字段的工程需求表——比如“DA路数=8，分辨率≥16bit，输出范围±10V”。

  这一步原来要工程师手动拆解，现在由文档解析模块完成，且能处理模糊表达和上下文关联(比如客户说“至少”、“*好能到”这类不确定性描述)。

  2. SKU库结构化

  这是整套方案里技术含量较高的一块。该企业数百个硬件SKU来自多个厂商，参数字段名不统一(同一个指标，有的叫“输出通道数”，有的叫“DA channel”)，量纲表达方式各异，直接向量检索匹配率极低。

  语核科技采用“AI自动标签识别+人工规则校准”的混合方案，对SKU库进行语义对齐和参数维度统一，建立可被结构化查询的企业级标准产品库。这一步做好，后续匹配才有基础。

  3. 智能匹配

  系统根据需求画像，从标准化产品库中为每项核心指标自动筛选3至5个候选产品，同步推荐组合方案和替代选项。这里的关键在于“叠加逻辑”：比如单张板卡DA路数不够，系统能自动判断两张叠加是否满足需求，而不是简单地输出“无匹配结果”。

  4. *优报价生成

  这是整个流程的输出层。系统穷举所有满足技术需求的可行产品组合，按企业预设的规则(价格权重、利润率下限、备货优先级等)构建综合评分体系，对所有方案排序，输出*优报价。全程逻辑透明，每一份报价单都附带决策路径，可溯源、可审计。

  工程落地的几个关键

  这套方案能落地，有几个前提条件值得关注：

  一是产品库的数据质量。语核科技在项目启动阶段投入了大量精力做数据治理，这是后续自动化的地基，也是*容易被低估的成本。

  二是“叠加逻辑”的规则化。工业设备选型中，多产品组合满足单一指标的情况很常见，这部分逻辑需要结合企业业务经验进行规则定义，不能全靠模型泛化。

  三是人工复核机制的保留。系统输出的是“分钟级生成+快速人工复核”，而非全自动发出——*终报价仍经过工程师确认，这是对准确率不足100%的合理工程补偿。

  效果

  复杂报价时间从“数小时到一天”压缩至“分钟级”，方案一致性显著提升，人员经验依赖降低。对于需要同时处理大量询价的企业，这套方案实质上扩展了单位时间内售前团队的服务容量。

  语核科技表示，该方案已可向制造业、集成商及其他涉及复杂产品组合报价的场景横向迁移。