合肥科学仪器企业 GEO：让 AI 说清「这台 表征 设备 能测什么、测不了什么」

项目成果指标

交付内容

• 项目周期：持续 4 个月
• 提问抽样
• 技术边界内容
• 应用案例改写
• 选型对照表
• 监测表

作品与交付示意

以下按实际交付形态还原了页面与物料版式，用于说明交付内容（非现场实拍，图中品牌名称与数据均为示意），点击可放大查看细节。

项目背景

客户研发并生产材料表征与表面分析类仪器，用户是高校实验室、研究院所与企业的研发部门。科研用户选型时最关心边界：能测什么样品、分辨率到什么量级、前处理要求、和同类技术路线比差在哪。这些内容过去只在技术手册里，官网只有产品图和几句话，导致 AI 被问「某类样品 用什么 表征 手段」时从不提及客户。

解决方案

• 抽样 43 个科研用户提问，覆盖样品类型、测量范围、精度、前处理、数据可比性五类
• 每款仪器写一页能力边界说明：适用与不适用样品、可测参数与量级、前处理要求、常见误用情形，明确写「测不了什么」
• 做技术路线对照表（同类仪器之间的原理差异与适用场景），帮用户在选型阶段就缩小范围，不贬低其他路线
• 把合作课题的应用结果改写成脱敏案例：样品类型、测量目的、得到的结论、方法上的注意事项，不写课题组名称

项目成果

四个月完成 37 个技术问答页，科研类提问提及率从 9% 提升到 42%；来自高校与研究院所的咨询从月均 8 次增至 21 次，样机测试申请月均 12 台次，用户来沟通时通常已明确要测的样品与方法，技术交流效率明显提高。

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