BUSINESS / EFFICIENCY
把找資料的時間，還給工作本身。
制度、產品資料和項目文件分散在不同地方；同一個問題，團隊每天重複回答。
怎樣用
建立有來源的企業知識庫，協助查詢、比對文件、整理會議與報告初稿。以已授權資料回答，找不到依據時明確指出。
怎樣驗收
用同一組任務比較查找時間、引用正確率和人工修改量；先改善一個高頻流程，再擴展給團隊。
BUSINESS VALUE / LOCAL CONTROL
為甚麼本地部署 AI？
讓企業知識成為每天可用的能力，讓資料、權限與模型由你掌控。
從員工找一份制度，到研發團隊處理未公開資料：把模型推理與文件檢索放進企業可控環境，再接上實際工作流程。價值要用你的工作任務衡量。
「出差報銷，需要哪些附件？」
從員工有權限閱讀的制度文件整理附件清單，附上來源，讓員工回到原文核對。
- 已授權企業文件
- 本地模型與檢索
- 有來源的答案草稿
- 員工覆核與使用
示意流程；回答品質、引用與權限需要在實際部署中驗證。
把價值放進工作
你每天要做的事，就是 AI 的起點。
BUSINESS / GOVERNANCE
給團隊一個有規則的 AI 工作入口。
各人使用不同工具，輸入甚麼資料、看到哪份文件、採用哪個模型，難以一致管理。
怎樣用
按部門和角色安排文件存取、助理功能及模型版本；配合使用政策、審批與必要的操作記錄。新員工可查已授權的制度與產品知識。
怎樣驗收
測試不同角色能否正確取得資料，並確認未授權文件不被檢索或引用；建立離職停權、版本更新與責任人安排。
R&D / ENGINEERING
讓內部技術知識，參與下一次研發。
程式碼、設計文檔與實驗記錄是團隊資產；研發需要反覆試驗，也需要知道結果來自哪個版本。
怎樣用
評估本地程式助理、技術文件問答、測試草稿和工具流程。固定模型、精度與測試集，按需要接入內部開發工具。
怎樣驗收
以測試通過率、工程師修改量和可重複結果評估；程式合併、工具寫入和正式發佈仍按團隊的覆核與授權流程。
EDUCATION / RESEARCH
為科研留住資料，也留住實驗條件。
未發表論文、訪談、研究數據和學生資料，需要按研究用途與授權範圍管理。
怎樣用
以適當去識別化或獲授權的資料評估文獻整理、研究程式、模型比較與教學實驗。為課題組設定帳號、資料範圍及可重複的模型環境。
怎樣驗收
記錄模型版本、資料集和實驗設定；核對文獻引用。個人資料、研究倫理、同意、著作權與模型授權需由研究團隊確認。
SECURITY / DEFINE THE BOUNDARY
資料留在本地，控制要落到每一條連接。
本地推理與檢索可在指定環境內處理資料。真正的控制，還包括誰能登入、能讀甚麼，以及系統會連向哪裡。
看得見資料流向
確認文件、向量索引、提示、日誌與備份的位置；外部搜尋、工具、模型更新及供應商遠端支援另行設定。
按權限提供答案
把身份和文件權限帶到檢索層，限制工具能力；以越權提問、錯誤引用與惡意文件測試防護。
讓系統持續可靠
安排安全更新、加密、備份恢復、保留與刪除，以及故障與事件處理。責任與支援範圍在方案中確認。
本地部署不等於完全離線或零風險。網絡、工具和運維方式需要逐項設計與驗證。
HONG KONG / PRIVACY & AI GOVERNANCE
香港的私隱要求，應成為部署設計的一部分。
涉及個人資料的 AI 使用，需要按《個人資料（私隱）條例》（第 486 章）評估資料處理。本地架構有助掌握資料位置與操作，實際責任仍由機構的用途、流程與管理措施決定。
條例與保障資料原則
知道收集甚麼、為何使用、保留多久
六項保障資料原則涵蓋收集、準確與保留、使用、保安、透明度，以及查閱與更正。接入 AI 前，先確認資料用途與可用範圍。
私隱公署：六項保障資料原則AI 管治建議
為模型、風險與人員覆核安排責任
私隱公署的 AI 模範框架建議機構建立管治、風險評估與人員監督、模型測試及持續管理。把這些安排寫進部署與驗收流程。
私隱公署：AI 個人資料保障模範框架（2024）僱員使用指引建議
說清楚甚麼可以輸入，甚麼需要覆核
私隱公署的僱員生成式 AI 指引清單涵蓋准許用途、私隱、合法及合乎道德的使用、保安與違規處理。公司可據此制定內部使用政策。
私隱公署：僱員生成式 AI 指引清單（2025）資料處理者的保安與保留安排也需管理。購買設備或把資料放在香港，並不自動代表合規；行業規則、合約與跨境要求按機構情況確認。
私隱公署：資料保安與資料處理者管理官方資料核對：2026-10-08。以上為部署規劃資訊；具體法律適用由機構與其法律顧問確認。
甚麼時候，值得開始本地部署？
資料控制、持續使用和工作成果，應該一起衡量。
- 每天重複查文件、寫初稿或處理內部知識。
- 需要按角色管理敏感資料或未公開研發內容。
- 需要固定模型版本，反覆驗證工作與科研結果。
- 願意安排資料準備、運維責任和團隊使用方式。
把成本和效果，一起測清楚。
比較設備或租賃、電力、維護、軟件整合與模型更新的總投入，再衡量任務完成時間和人工覆核量。本地方案是否更合適，要看使用頻率、品質與並發需求。
若只是偶爾處理公開資料，或尚未準備資料權限與維運安排，可先用小範圍試點確認必要性。
從一個值得改善的流程開始。
帶一組可分享的樣本和問題，先看到本地 AI 如何工作，再確認交付範圍。
- 01
選一個任務
例如制度問答、技術文件檢索或研究程式助理；列出目前做法與希望改善的成果。
- 02
驗證品質與邊界
測試模型答案、來源引用、資料權限、上下文與並發，記錄人工覆核需求。
- 03
確認方案與交接
依結果選擇 Spark、雙機或企業算力，確認帳號、運維與支援安排。
DGX Spark 現貨供應；設備、環境與需求準備就緒後，最快 3 天完成約定範圍部署。
討論我的部署方案FAQ / 常見問題
部署之前，說清楚。
本地部署一定更便宜或更快嗎？
不一定。要比較總投入、工作頻率、模型品質、上下文與並發。用同一組工作任務測時間、人工修改與資源需求，比只看硬件峰值更有用。
買一台 Spark 就可以完成企業 AI 嗎？
設備是算力起點。資料整理、模型容量、文件權限、應用整合、驗收與運維仍需安排。大型模型或較高並發可按實測評估雙機、多節點或企業 GPU 配置。
學校可以怎樣開始？
先選文獻檢索、研究程式或教學實驗，用適當去識別化或獲授權的樣本驗證。確認研究倫理、資料同意、著作權和模型授權；訓練或微調能力按模型與硬件另行評估。
本地 AI 還會出現錯誤答案嗎？
會。模型仍可能誤解、漏查或產生不實內容。應檢查來源、設計找不到答案時的處理方式，並保留適合工作風險的人員覆核。
下一步 / 與我們聊聊
帶著你的需求，來看真實演示。
先告訴我們要處理的任務、資料格式與預計使用人數。我們會一起確認模型、配置及交付範圍。
info@sunriseorigin.com這個表單只在你的瀏覽器建立郵件草稿，不會提交或儲存你填寫的資料。開啟郵件程式後，請自行檢查並發送。請先描述需求，毋須提供機密文件。
選擇你的起點
從一個具體需求，開始本地 AI。
DGX SPARK / HONG KONG
DGX Spark 企業 AI 部署方案
單機、雙機選型、模型配置、企業知識庫與助理整合。設備供應及部署安排按方案確認，服務另行報價。
查看方案 QWEN / LOCAL DEPLOYMENTQwen 的智能，接到企業自己的工作流程。
Qwen3.8-Flash-Next 本地部署：雙 DGX Spark 配置評估、量化推理、企業文件檢索與專用助理，使用業務樣本驗證品質及並發。
查看方案 PRIVATE KNOWLEDGE / BUSINESS AI企業文件，變成有來源的工作答案。
以 DGX Spark 建立企業私有 AI 知識庫：本地模型、文件檢索、來源引用與角色助理，按資料權限及業務樣本驗證。
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