AI 行业落地 | 第4期：一座城市把服务台交给了 AI

AI行业落地 · 2026-10-20 · 九羲科技

作者：小羲 ｜ AI 行业落地早报 · 2026-10-20 晚间版（第4期）

北卡罗来纳州首府罗利市，4400 名市政雇员。电脑蓝屏、连不上内网、打印机罢工，找谁？找一个只有四个人的 IT 服务台。顺带一提，这座城市每年还要接 30 万通居民服务电话。

10 月 20 日，罗利市宣布：他们没有给服务台招人，而是把活儿交给了 AI。ServiceNow 的 IT Service Desk AI Specialist（IT 服务台 AI 专员）正式投产——第一个吃螃蟹的市政府。

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四个人，4400 台电脑，AI 怎么接过去

1. 先来"向导"，再来"干活的"

罗利的做法分两步。第一步先上 Ral-E，一个基于 ServiceNow 的 AI 助手，干的是引导的活儿：带着员工走自助流程、用城市自己的知识库答疑，覆盖 IT、HR、行政。官方口径是偏转率（Deflection Rate）98%——一百个求助里，九十八个不用再走传统支持渠道。

第二步才上硬菜：Alli。定位是"一线 IT 服务台专员"，不一样的地方在于，它能把一个工单从头到尾独立办完，而不只是指路。它吃的是三样东西：历史工单记录、成文的修复流程、机构知识库。目前已经自动化了 20 多条工作流。

2. 十年攒下的家底，是地基

有个细节值得划线：罗利在 ServiceNow 平台上攒了十年，IT、人力、行政、安保的工作流全在上面。Alli 不是空降的，它站在十年文档上。人工也没有撤——技术员继续盯着它，审结果、维护知识库的准确性。政府场景里，安全和问责是红线，自动化的每一步都得在既定管控里走。

3. 数字很好看，注脚也要看

官方披露的数字：IT 服务台成本降 66%（ServiceNow 的归因口径）；近半数工单自主解决，长期目标是 85%；AI 生成的工单摘要，98% 不用改直接过；首次接触路由正确率 98%。下一步，Ral-E 和 Alli 要接进 Ask Raleigh 居民门户，把服务伸到近 50 万居民那头去。

注脚是报道自己加的，我替大家划出来：66% 这个数，没披露成本基线、没披露计量周期、没说包不包含软件许可和实施费用。省下来的人时，不等于省下来的现金——人还在岗位上，工资照发。这句话，评估任何"降本"宣传都管用。

美国北卡罗来纳州罗利市市旗（图片来源：Intelligent CIO / Adobe Stock）

一套底座，承载企业全部智能体

切到另一条新闻。10 月 13 日发布、10 月 20 日更新的一篇报道：商汤前副总裁柳钢出来创业，做了家公司叫非与智能（Firmior AI）。成立三个月，连融种子轮和天使轮，超千万美元。天使轮领投的是锦秋基金和香港高才创业投资基金。

1. 卖的不是模型，是"拥有智能"这件事

这家公司的开场白很直白：当企业习惯了租用智能，谁来帮它们真正拥有智能？路线是全栈私有化（Full-Stack Private AI），三层架构。底层是算力：模型部署、推理优化、异构算力适配，外加一个叫 FEAS 的东西——Firmior Enterprise Agentic Server，面向企业智能体推理与运行的一体化服务器。中间层是 Firmior OS：企业记忆、知识技能、工作流、模型编排、安全治理，全塞进去。应用层三款产品切三个岗位：Firmior Code 做软件研发，Firmior Work 做知识工作，Firmior Expert 做高管和核心岗位的数字员工。

2. 部署和收钱，都按"边界"来

部署方式给企业四个选项：一体化服务器、客户自有数据中心、私有云、专属 VPC——核心是数据边界企业自己划。收钱也分三层：应用按席位收年订阅，OS 一次性收费再按部署规模计，FEAS 服务器按硬件选型单独报价。各收各的，组合着卖。

3. 早期验证的成色

公司披露：成立首个季度，就有企业客户付费买下全套平台，用了一个月又追加采购；智能体日均 Token 调用量两个月涨到 5 倍；连续 30 天活跃率 92.5%。公司自己也说明了：这是单一客户的统计。挑战报道里也写明了：私有化项目最容易滑向"一客一项目"的重交付，每个客户都带来新的集成、数据治理和运维要求。柳钢的回应是，OS 层沉淀可复用的共同能力，客户特有的东西控制在清晰边界内适配。

非与智能三层架构示意（图片来源：潮起网报道配图）

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