比特意图以AI解企业落地痛点，寻Pre-A融资

 

项目启动Pre-A轮融资 

专注企业AI落地的深圳市比特意图科技有限公司（下称“比特意图”）已启动Pre-A轮融资。本轮资金将主要用于产品研发与AI工程能力建设、标杆客户拓展及核心团队补充。比特意图由前华为21级专家、腾讯T12专家刘天斯于2026年5月创立。公司围绕企业高频数据处理、AI搜索可见性和知识工程治理三个方向，推出SheetBot、GeoOps和AtlasBot三条产品线，试图解决企业在大模型应用中“可验证、难生产，可问答、难交付”的落地问题。

企业AI进入落地阶段，业务系统仍存在断点

过去一年，大模型工具在企业内部快速普及，但不少企业在从试点走向生产时遇到新的落地瓶颈：一方面，AI聊天机器人与单点工具能够提升局部效率，却难以稳定接入数据处理、市场增长和知识治理等核心流程；另一方面，企业内部数据、文档、制度和专家经验分散在表格、业务系统和文档库中，AI输出结果缺乏可核对依据，难以直接支撑业务决策。

在刘天斯看来，企业AI采购正在从概念验证转向结果交付。客户更关注AI能否进入真实工作流，是否能处理复杂文件和大规模数据，是否具备权限、审计与可追溯能力，以及能否在较短周期内形成可验证的ROI。比特意图由此将产品方向收敛到企业日常工作中频率高、结果可验收、预算路径明确的场景。

三条产品线覆盖数据执行、AI搜索增长与知识工程

SheetBot是比特意图当前优先推进的产品，定位为企业数据执行与业务交付引擎。产品从Excel和在线表格场景切入，支持用户通过自然语言完成数据清洗、分类汇总、报表生成、PPT与Word批量输出等操作，并面向上百MB以上大文件分析、企业系统连接器和私有化部署做工程化适配。该产品面向财务、运营、销售、行政等高频表格使用部门，解决报表交付周期长、人工重复处理多、跨系统数据难整合的问题。

GeoOps面向AI搜索时代的品牌可见性管理。完成对接20000+权威媒体源，产品可在DeepSeek、豆包、通义千问、ChatGPT等主流AI入口中追踪品牌被推荐、被引用和被比较的情况，提供可见性评分、竞品对比、内容优化诊断和周度复盘建议。随着用户越来越多地通过AI入口获取品牌和产品信息，企业需要新的工具衡量自身在AI答案中的曝光质量。

AtlasBot则面向企业知识工程与AI Agent联动场景。产品以本体建模为核心，将分散在业务系统和文档库中的对象、概念和关系整理为统一语义层，并结合知识图谱、GraphRAG和规则引擎，为AI Agent提供可引用、可解释、可审计的知识底座。在涉及工单创建、状态变更、审批流触发等业务操作时，系统会通过权限校验和人工确认机制控制风险。

三条产品线分别对应企业AI落地中的数据执行、增长评估和知识治理需求。比特意图希望先以高频刚需场景建立使用入口，再通过企业版、私有化部署和知识工程交付扩大客户生命周期价值。

技术路线强调工程化交付，而非单纯调用模型

比特意图的技术路线并不只依赖大模型调用，而是围绕“AI Agent可执行”构建工程化体系。SheetBot侧重数据执行引擎，包含大文件解析、分块计算、智能缓存、操作编排和结果校验能力，目标是让AI不仅生成分析建议，还能完成可复核的数据处理过程。

AtlasBot侧重知识工程与Agent治理。系统通过本体建模统一业务语义，再将文档、结构化数据、规则和外部工具纳入受控调用框架，确保AI Agent回答时有依据、执行时有权限、事后有审计记录。对于金融、政企、制造等对数据主权和合规要求较高的客户，产品可采用私有化部署，并支持SDK/API与企业既有系统集成。

刘天斯认为，企业AI落地的难点不是让模型回答更多问题，而是把不确定的生成能力纳入可验证、可回滚、可迭代的业务系统。比特意图的产品设计也围绕这一判断展开：高频场景先做深，关键流程保留人工确认，技术能力服务于真实交付结果。

商业模式从低门槛工具切入，向企业级交付扩张

商业模式上，比特意图采用SaaS订阅、功能与模型用量计费、行业模板包、企业版和私有化项目交付相结合的方式。早期通过SheetBot获取高频办公场景用户，再面向专业团队提供团队版和企业版；GeoOps对应市场与品牌增长预算；AtlasBot则面向知识治理、数据治理和企业AI平台建设预算。

目标客户包括对表格处理、报表交付、AI搜索曝光、知识问答和流程自动化有明确需求的成长型企业及中大型组织。典型使用部门覆盖运营、财务、销售、市场、知识管理、数据治理和IT团队。

目前，比特意图已进入产品验证与早期商业化验证阶段，已有种子客户参与产品测试。团队计划在未来12个月完成30家以上付费客户验证，实现月度经常性收入突破20万元，并沉淀2至3个行业标杆案例。上述目标将作为本轮融资后的阶段性经营重点。

创始团队来自大型科技公司复杂系统建设一线

创始人刘天斯拥有近20年技术与管理经验，曾在华为、腾讯参与基础设施、平台工程和复杂系统建设，长期负责高可靠、高并发、工程化要求较高的技术体系。其创业判断来自一线观察：企业并不缺少AI概念和演示应用，真正稀缺的是能够稳定进入业务流程、形成交付闭环的产品化能力。

团队现阶段以产品研发和客户验证为核心，后续将补充企业销售、解决方案、AI工程和交付实施等关键岗位。融资资金规划中，约50%将用于产品研发与AI工程，30%用于市场拓展与标杆客户建设，10%用于团队扩充和运营。

下一步：从产品验证走向企业级扩张

接下来，比特意图将继续围绕SheetBot、GeoOps和AtlasBot推进产品打磨与商业验证，重点补齐企业常用系统连接器、行业模板、本体模型和私有化交付能力。公司希望通过数据执行入口积累高频使用场景，再向增长评估和知识工程场景延伸，逐步形成企业AI落地的基础能力平台。

在企业AI从试用走向预算化采购的阶段，能否把AI能力转化为可验收的业务结果，正在成为客户决策的核心标准。比特意图本轮Pre-A融资，将主要用于验证这一产品路径的可复制性。