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title: "Wavect 与 craftworks 的比较"
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WAVECT 对比 CRAFTWORKS

# Wavect 还是 craftworks。一家工业机器学习专家，还是一支交付内嵌 AI 的软件的产品团队。

craftworks 公开的业务是车间层面的机器学习：预测性质量、预测性维护、视觉检测、异常检测和数据工程，另有它称为 MLOps 平台的 navio。其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB 和 voestalpine。我们构建完整的产品，其中 AI 是若干支柱之一。这两种供给在服务页面上看起来相似，但通常是为不同的任务而买的。

由 Wavect 发布的独立对比。与 craftworks 无关联，也未获其背书。

示例情景，并非客户原话

模型很出色。我们缺的是围绕它的产品：注册引导、计费，以及任何人愿意登录的理由。

摘要

craftworks 是工业机器学习专家：预测性维护、视觉检测、navio MLOps 平台，参考名单上有 Audi 和 VERBUND。我们构建内嵌 AI 的完整产品。工厂车间的机器学习，那是他们。围绕模型的产品，那是我们。

// 01

## 决策摘要

判断实际分界是：他们的解决方案页面首先讲的是生产线上的预测性质量、预测性维护和视觉检测，同时也列出了工业软件和生成式 AI。 [2](#cmp-src-2) 我们做的是围绕模型的那个产品：用户、注册引导、计费、路线图。 在一个严肃的工业产品上，你可能确实两边都需要，而我们乐意在专家做的模型之上继续建。

### 适合选 Wavect 的情况

- 模型只是一个组件，产品才是交付物：用户、注册引导、计费、路线图。
- 你需要产品判断和一位 Fractional CTO 陪着构建，而不是一个数据科学委托。
- 你的 AI 需求是 LLM、RAG 或 App 内的 AI 功能，不是车间里的计算机视觉。

### 适合选另一方的情况

- 你的问题是真实生产线上的预测性维护、预测性质量或视觉检测。这三项都在他们的解决方案页面上明确列出。 [2](#cmp-src-2)
- 你需要一个 MLOps 平台来部署和监控模型。他们就是这样描述 navio 的。 [4](#cmp-src-4)
- 你想要一个在大型工业企业有参考案例的专家。其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB 和 voestalpine。 [3](#cmp-src-3)

### 决定前要问的问题

1. 他们的解决方案页面在机器学习之外还列出了工业软件和生成式 AI，所以范围问题是个真问题。 [2](#cmp-src-2) 请询问这次合作实际覆盖其中哪些，以及关于构建什么的产品决策由谁主导。
2. 请询问：如果用 navio 来部署和监控，训练好的模型和数据归谁所有，以及你能否在没有该平台的情况下运行这些模型。在我们查阅的 navio 页面上，没有找到关于模型归属、数据导出或在 navio 之外运行的说明。 [4](#cmp-src-4)
3. 请把同样这两个问题也问我们，并比较书面答复。
4. 这些都不暗示有什么被隐瞒：产品页面是营销页面，不是合同，而范围、归属和退出的唯一可靠位置是已签署的协议，我们的也一样。

### 需要留意的商业风险

- 可见价格不是全部成本；风险藏在范围边界划在哪里，以及它第一次移动时会发生什么。
- 请问清楚供应商被激励去增加什么：小时、人头、长期顾问时间、平台用量，还是已交付结果。

### 证据说明

- 本页关于 craftworks 的每一项陈述，下方都附有我们读到它的页面和打开该页面的日期。
- 这份比较陈述的是公开的业务范围，不对他们工作的质量作任何断言。

// 02

## 项目匹配：不局限于小型开发

项目规模与供应商人数是两个不同的判断。Wavect 的交付单元是由明确指定人员负责的资深核心团队，但这并不意味着我们只做 MVP 或短期创业项目。更大的项目会被拆分为多个阶段，每个阶段设有独立预算和验收标准。我们也会在客户现有的代码仓库、工具和工作流程中构建内部系统及流程自动化。经过筛选的协作团队会提供连续性和与范围相匹配的能力。如果主要需求是多个团队并行交付、沿用既有框架协议，或必须具备 Wavect 目前尚未持有的认证，那么规模更大的供应商仍可能更合适。

// 03

## 真正的差异在哪里

craftworks 和 Wavect 真正分叉的六个维度。

| WAVECT | DIMENSION | ALTERNATIVE |
| --- | --- | --- |
| 内嵌 AI 的完整产品：App、后端、计费、产品判断。 | 核心强项 | 他们的解决方案页面首先讲预测性质量、预测性维护、视觉检测、异常检测和数据工程，同时也列出工业软件和生成式 AI。 [2](#cmp-src-2) |
| 创始人、成长期公司、企业级试点。 | 典型客户 | 大型工业企业与公用事业。其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB 和 voestalpine。 [3](#cmp-src-3) |
| 定制构建，栈和 IP 都归你。 | 产品与服务 | 服务加上 navio，他们称之为自己的 MLOps 平台。 [4](#cmp-src-4) |
| 面向用户的产品：Web、移动、AI、链上。 | 工作落在哪里 | 生产线、工厂和电网：他们的解决方案页面描述的是面向工业运营的模型与软件。 [2](#cmp-src-2) |
| 周结果付费或固定价 Werkvertrag。没有工时表。 | 定价模式 | 按项目合作。在我们查阅的页面上，没有找到公开价格。 [2](#cmp-src-2) |
| 我们会推回范围，也会问该不该建这个问题，创始人对创始人。 | 范围主导权 | 请询问他们的工作说明书覆盖产品的哪些部分，因为公开的范围从模型一直延伸到工业软件。 [2](#cmp-src-2) |

// 04

## 实践中的真正区别

craftworks 有真正的机器学习深度。他们的公司页面写明成立于 2014 年、40 多人、两个维也纳办公地点。 [1](#cmp-src-1) 奥地利商业登记将 craftworks GmbH 列在维也纳，登记号 FN 424082a，状态为存续。 [5](#cmp-src-5) 他们的解决方案页面公开列出预测性质量、预测性维护、视觉检测、异常检测和数据工程。 [2](#cmp-src-2) 他们也交付自己的产品 navio，被他们描述为用于管理、部署和监控机器学习模型的 MLOps 平台，含边缘部署与 MLflow 集成。 [4](#cmp-src-4) 其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB、voestalpine、Wien Energie、Österreichische Post、B. Braun 和 Wienerberger。 [3](#cmp-src-3) 如果你的问题是一条需要预测性维护或视觉检测的生产线，这正是为此而生的专家。

这里要纠正这份比较的一个偷懒版本。他们公开的业务范围不只有模型：同一个解决方案页面还列出了工业软件（描述为面向工业运营的定制软件）和生成式 AI。 [2](#cmp-src-2) 所以诚实的分界不是能力，而是你这次具体合作里的范围。要问他们、也要问我们的问题很窄：工作说明书是否覆盖面向用户的 App、后端、计费和注册引导，还是止步于一个接入运营的可用模型，以及关于到底构建什么的产品决策由谁主导。签约之前请以书面形式问清楚。

我们的活从模型不再是产品的地方开始。我们把围绕它的整件事建起来：面向用户的 App、后端、计费、注册引导，以及关于到底上线什么的产品决策。AI 是我们构建的一根支柱，与 Web、移动和链上并列，而我们乐意站在专家做出的扎实 ML 之上。

如果交付物是工厂里的一个模型，去找 craftworks。如果交付物是一款人们要登录使用的产品，看看 [我们怎么构建 AI 产品](/zh/services/artificial-intelligence/) 。

// 05

## 什么时候该选哪一个

// 01

### 什么时候 Wavect 更合适

- 模型只是一个组件，产品才是交付物：用户、注册引导、计费、路线图。
- 你需要产品判断和一位 Fractional CTO 陪着构建，而不是一个数据科学委托。
- 你的 AI 需求是 LLM、RAG 或 App 内的 AI 功能，不是车间里的计算机视觉。
- 你想要一支资深团队覆盖 Web、移动、AI 和链，而不是把一堆专家缝在一起。

// 02

### 什么时候 craftworks 更合适

- 你的问题是真实生产线上的预测性维护、预测性质量或视觉检测。这三项都在他们的解决方案页面上明确列出。 [2](#cmp-src-2)
- 你需要一个 MLOps 平台来部署和监控模型。他们就是这样描述 navio 的。 [4](#cmp-src-4)
- 你是一家大型工业企业，想要一个在这个量级有参考案例的专家。其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB 和 voestalpine。 [3](#cmp-src-3)
- 你项目里难的那一块是模型本身，不是围绕它的产品。他们公开的解决方案正是围绕这个问题建起来的。 [2](#cmp-src-2)

车间层面的机器学习：craftworks。围绕模型的那个产品：我们。 在一个严肃的工业产品上，你可能确实两边都需要，而我们乐意在专家做的模型之上继续建。

// 06

## 相关的 Wavect 工作

- [服务 AI 工程](/zh/services/artificial-intelligence/)
- [服务 定制软件开发](/zh/services/software-development/)
- [案例研究 Twinsoft AI：原型在两周内变成企业级 MVP](/zh/case-studies/twinsoft-ai/)
- [案例研究 PromptID：6 周从零到生产环境，可做试点与投资人演示](/zh/case-studies/promptid/)
- [指南 如何挑选软件开发公司](/zh/software-development-guide/how-to-choose-a-software-agency/)

// 07

## 常见问题

### Wavect 到底做不做机器学习？

我们构建 AI 产品：LLM 集成、RAG 管道、Web 与移动 App 内的 AI 功能。我们不承接工业数据科学委托，比如生产线上基于视觉的缺陷检测。那是专家的领域，而 craftworks 把视觉检测和预测性质量作为核心解决方案公开列出。 [2](#cmp-src-2)

### Wavect 和 craftworks 能在同一个项目上合作吗？

能，而且分工很自然：专家构建并运行模型，我们构建围绕它的产品、界面和业务逻辑。当 ML 确实很难时，我们完全乐意推荐这种组合。值得注意的是，他们的解决方案页面也列出了工业软件，所以这条边界最好明确约定，而不是想当然。 [2](#cmp-src-2)

### 谁更便宜？

我们没法诚实地回答，因为计价单位不同，而且只有一边公开了数字。在我们查阅的页面上，没有找到他们公开的价格。 [2](#cmp-src-2) 我们的是每周 400 欧元起的周结果费用，全栈交付每月 10,000 到 30,000 欧元，或者一份固定价 Werkvertrag。 把同一个项目按两种方式各划一次范围，然后比报价。

### navio 是选 craftworks 的理由吗？

如果你需要在生产环境里部署和监控自己的模型，这是个实在的理由：他们把 navio 描述为覆盖模型管理、部署、监控和边缘部署的 MLOps 平台，并集成 MLflow。 [4](#cmp-src-4) 请询问模型和数据如何导出、能否在平台之外运行，因为在我们查阅的 navio 页面上没有找到这方面的说明。 [4](#cmp-src-4) 如果你永远不会自己训练模型，它在你的决策里就不是一个因素。

来源: [craftworks.ai](https://www.craftworks.ai)

最近审阅: 2026-08-04 审阅人 [Kevin Riedl](/zh/team/kevin-riedl/) [wiki ↗](https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365)

## 关于 craftworks 各项陈述的来源

上文每一处编号说法都链接到我们核对过的来源，并标注核对日期。链接来源并不代表合作或背书。

1. [公司页面：成立年份、人员数量与办公地点数量](https://www.craftworks.ai/company/about-us/) craftworks. 核对于 2026-08-04
2. [解决方案页面：公开的业务范围，包括预测性质量、预测性维护、视觉检测、异常检测、数据工程、工业软件和生成式 AI](https://www.craftworks.ai/solutions/) craftworks. 核对于 2026-08-04
3. [公司网站：首页展示的参考客户](https://www.craftworks.ai/) craftworks. 核对于 2026-08-04
4. [navio 产品页面：用于模型管理、部署与监控的 MLOps 平台，含边缘部署与 MLflow 集成](https://www.craftworks.ai/navio/) craftworks. 核对于 2026-08-04
5. [奥地利商业登记条目 FN 424082a：法定名称、注册地址、登记日期与状态](https://www.northdata.com/craftworks%20GmbH,%20Wien/424082a) North Data (Austrian Firmenbuch data). 核对于 2026-08-04

关于本对比

这是 Wavect 发布的独立对比。我们与此处提及的公司没有关联，也未获其认可或与其建立合作，所有第三方公司名称、品牌和商标均归各自所有者所有。关于其他服务商的陈述来自公开可得的来源，主要是其自行发布的页面，以本页所示审阅日期为准，之后可能已发生变化，请在决定前自行核实。每一篇单独的对比都会列出其关于对方服务商的陈述所依据的来源，并标注每个来源的核查日期。所示购买情景仅为示例说明，并非真实客户的原话或经历。本对比是根据我们的最佳认知、力求客观撰写的。如果你认为其中任何内容不准确或不公平，请联系我们，我们会进行修正。 [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io)

## 还在权衡选择？

告诉我们你在做什么，我们会直接告诉你哪条路更合适，绝无推销。

## Structured Data

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      "description": "craftworks 公开的业务是车间层面的机器学习：预测性质量、预测性维护、视觉检测、异常检测和数据工程，另有它称为 MLOps 平台的 navio。其网站上展示的参考客户包括 Audi、VERBUND、ÖBB 和 voestalpine。我们构建完整的产品，其中 AI 是若干支柱之一。这两种供给在服务页面上看起来相似，但通常是为不同的任务而买的。",
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