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Apple 公开材料 · 案例解读
本页整理自 Apple《AI on Mac 案例介绍》，非易信通联客户案例。
案例中的硬件配置、模型选型与指标均按 Apple 原始材料列出，客户已匿名。这些指标仅代表原项目及其测试条件，不代表易信通联的实施业绩，也不构成对其他项目效果的承诺。
十个行业的落地做法：后厨食安巡检、银行网点风控、航空发动机故障预警、产线瑕疵检测、门诊电子病历……模型推理由本地的 Mac mini 或 Mac Studio 承担，采集与推理环节不经公网。实际的数据流向、是否调用第三方服务，取决于各自的系统架构。
易信通联可提供相关 Apple 设备的选型、采购、批量部署与售后协调。模型开发、数据治理和行业系统集成是否包含在服务内，按具体项目确认。
摄像头或 iPhone 采图，本地视觉模型判违规、判缺陷，秒级推送给店长或产线。用在后厨食安、产线瑕疵、工地安监、银行网点。
内部文档和法规不出内网，员工在内网界面提问，本地大模型给出带出处的解答。用在银行合规、法务这类知识密集岗位。
把设备日志和运行数据在本地批量结构化、训练模型，提前预判故障并生成工单。用在航空发动机预警、IT 运维自动化。
问诊对话实时转写成电子病历，或用自然语言直接问经营数据、自动生成 SQL 取数。用在门诊病历、连锁门店经营分析。
90%
违规识别准确率
-85%
审核人力成本
-60%
硬件部署成本
精选案例 · Apple 公开材料
柜员合规要逐帧看，人工审核既慢又累；上云又过不了合规这关。
来源：Apple《AI on Mac 案例介绍》，非易信通联实施案例。
查看完整案例 ↗
以下均为 Apple《AI on Mac 案例介绍》中的公开案例，非易信通联实施案例。
门店太多、系统要常年不停机，巡检这件事卡在成本上，不是卡在技术上。
-65%
硬件成本
-82%
能耗费用
政策法规一改，员工问答口径就得跟着改 —— 前提是数据一步都不能出内网。
+30%
文档解析速度
+40%
客户分群精度
发动机数据人工只能盯重点指标，隐性异常要靠模型翻出来。
-60%
计算成本
挽回超 1 亿
潜在经济损失
传统自动光学检测的漏检率，满足不了高端制造的要求。
-75%
人力成本
-90%
能耗
多系统多平台各存各的，店长想看一眼实时数据都要等报表。
+75%
数据处理时效
-50%
人力成本
海量终端日志，人工巡检做不到 7×24 全覆盖，夜班人力尤其吃紧。
+145%
性能提升
-58%
成本降低
小散工地造价低、点位散，人工巡查按成本算根本覆盖不过来。
-51%
硬件成本
-67%
安全事故
医疗数据不出院，本地又要跑得动大模型 —— 成本和合规两头为难。
+7%
病程预测准确率
-20%
特定慢病恶化延缓
医生的时间大量花在写病历上，而语音转写的准确度一直是门槛。
98%
准确率
+20%
生成速度
告诉我们模型、并发量和部署地点，我们按此给出机型与内存的选型建议、批量到货安排，以及 Apple 商务 + MDM 的铺开方式和后续报修协调。先做小范围验证，跑通再铺开。
