先说一个真相：报价差十倍，多半不是技术差十倍
我们接触过宁波本地几十家企业的AI采购，同一个需求——比如做一套产品知识库问答——报价从八千到二十五万都有。技术栈其实差不多，真正的差别在这几处：有没有做前期资料整理、有没有真实业务流验证、有没有后期维护、有没有把你的人教会。
低价方案通常省掉的是前两项，而这两项恰恰是决定成不成功的关键。所以比价之前，先问对问题。
必问问题一：你们会先动我的资料吗
靠谱的服务商，第一件事一定是盘你的资料；不靠谱的直接开始做演示原型。
如果对方上来就给你看一个漂亮的对话框，里面塞的是通用示例数据，那你买的其实是一个演示。真正能用的系统，必须建立在你自己的产品资料、历史报价、真实问答之上。这一步的工作量和注意事项，在 用文档喂给AI：企业知识库落地 里写得很清楚，你可以直接拿去对照对方的说法。
必问问题二：验收标准是什么，写不进合同
这是最能区分专业度的问题。"提升效率""赋能业务"这种词，一律不接受。
合格的验收标准长这样：指定五个真实业务问题，系统在只使用贵司资料的前提下，答案准确率达到某个比例；或者指定一类文档，处理耗时从多少降到多少。可数、可验证、有截止时间。我们专门写过一篇 AI项目验收标准怎么定，里面的条目可以直接抄进合同附件。
必问问题三：我的人要投入多少
如果对方说"你什么都不用管"，那基本可以结束了。企业AI项目甲方不投入一定失败，因为业务know-how只在你这边。
合理的投入预期是：项目负责人每周五到八小时，业务骨干在资料整理阶段每周三到五小时，持续四到八周。愿意把这个说清楚的服务商，通常也把项目拆明白了。
必问问题四：交付之后谁维护，怎么收费
AI项目不是交付即结束，资料在变、业务在变，知识库不更新三个月就废了。问清楚三件事：维护期多长、更新一次资料多少钱、有没有把操作教给我们的人。
尤其是最后一条。交付物里必须包含"教会你的人"，否则你被长期绑定，每年交一笔不明不白的维护费。团队怎么接手，可以参考 宁波企业AI内部培训 里的做法。
必问问题五：数据放在哪，能不能私有化
涉及产品配方、成本结构、客户名单的，必须问清楚数据流向：会不会用于训练、存在哪个云、能不能本地部署。这一条没有商量余地，是红线。完整的检查项在 企业用AI的合规与数据安全。
三个危险信号，出现一个就该警惕
- 只演示不提问：全程没问过你的业务细节，说明他做的是通用产品，不是你的方案。
- 承诺具体收益数字："保证给你带来三百万业绩""效率提升十倍"。真做过项目的人知道这没法保证。
- 拒绝分期：不愿意按里程碑付款、要求一次性付清的，风险极高。
一条合同写法：把付款切成四段
建议的付款结构：启动 30% → 资料整理与原型验收 30% → 真实业务流试运行达标 30% → 交付与培训完成 10%。
这个结构的好处是，每一笔钱都对应一个可验证的节点。做到一半做不动了，你损失的只是一段钱，而且手里已经有了整理好的资料和原型，换一家也能接。预算怎么排、各档位该花多少，可以对照 宁波中小企业AI预算表。
最后一句实话
不要指望一次选对。更稳妥的做法是先给一个小项目，三五万以内，八周内出结果，跑通了再决定要不要长期合作。这比一上来签年度框架靠谱得多，也正是 小成本验证AI：五步工作法 的核心思路。
如果你手上正拿着两三份报价，拿不准该选哪家，直接 联系我们，把方案发过来，我们帮你看一遍——不卖你东西，只告诉你哪份是真在做事、哪份是在讲故事。