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Adoption and compliance experiment

EU AI Navigator

面向中小企业的评估与报告原型

An SME assessment and reporting prototype combining conversational intake, deterministic scoring, country data, retrieval, and a Mistral-assisted report pipeline. It is guidance software under development, not a legal determination.

业务 ↔ 技术桥梁 · Adoption and compliance experiment

Separate deterministic assessment from generated guidance.

Explores how an SME can move from AI ambition to a reviewable readiness and action record.

这是对项目组合与源代码的解读,并非客户、部署、认证或成果声明。

  1. 01

    业务压力

    SMEs must connect business priorities, readiness, regulatory exposure, funding, and feasible use cases without a large specialist team.

  2. 02

    产品决策

    Keep scoring and regulatory rules distinct from narrative generation, and ground country and funding guidance in dated records.

  3. 03

    技术记录

    Conversational intake, persisted assessments, staged profiling and compliance workflows, retrieval, country data, and PDF report paths.

  4. 04

    证据回流

    Readiness gaps, regulatory uncertainty, funding constraints, and use-case evidence return to roadmap, investment, and accountable review.

源码证据

源码实际能够证明什么

An SME assessment and reporting prototype combining conversational intake, deterministic scoring, country data, retrieval, and a Mistral-assisted report pipeline. It is guidance software under development, not a legal determination.

详细技术快照以英文维护。

成熟度
Development prototype
证据审查
源码快照截至

产品与架构决策

  • Keep deterministic readiness and regulatory rules distinct from generated narrative.
  • Ground funding and country guidance in curated records and retrieval instead of prompt memory alone.
  • Run profiling, compliance, use-case, and report work as a staged pipeline with persisted assessment state.

可核验的证据

  • FastAPI, React, PostgreSQL, Redis/Celery, Qdrant, and PDF-generation source boundaries.
  • Country-program modules, assessment APIs, and Mistral model and embedding adapters.
  • Backend tests for selected scoring, funding, reporting, authentication, country-data, and document paths.

声明边界

  • Coverage counts describe source catalogues and rules, not a promise that every record is current or complete.
  • No legal advice, compliance status, funding eligibility, report turnaround, or adoption outcome is asserted.
  • Country data, generated guidance, and regulatory mappings require source-date checks and expert review.

代码仓库证据不等同于客户、部署、认证或成果证据。

架构

一次对话,4 个智能体,一份实战手册草稿

三个源代码层:一个面向中小企业的对话式信息采集层、一条 4 智能体的合规 + 资金流水线,以及一条 PDF 实战手册交付路径。不声称任何报告交付时间。

仅为源代码图:一层可能代表已实现代码、适配器边界或文档设计,并不证明已配置生产服务。

  1. 01

    第 1 层 — 对话式信息采集

    信息采集环节是为通过 Mistral 聊天进行的 10–15 轮对话而设计的。画像:公司规模、行业、国家、当前 AI 使用情况、痛点、愿景。法语和英语已在源代码中呈现。

  2. 02

    第 2 层 — 4 智能体流水线

    画像分析 → 合规 → 应用案例 → 报告。基于规则的评分、国别计划模块、检索和区域匹配界面相互分离,以便复核它们的来源和假设。

  3. 03

    第 3 层 — 实战手册交付

    源码中规划的交付流程:WeasyPrint PDF 报告,包含合规态势、资金候选清单、EDIH 匹配结果以及三阶段实施路线图。带验证的邮件流程 + 报告就绪通知。用于查看评估统计与审批的令牌门控管理面板。

面临的问题

面临的问题

欧洲中小企业为何难以负责任地落地 AI

  1. EU AI Act 的复杂性

    2027 年 12 月的截止期限日益临近,但大多数中小企业并不清楚自己属于哪一风险等级、适用哪些义务,也不知道在处罚生效前应采取哪些具体措施。

  2. 错失资金机会

    欧盟及国家级资金计划分布于 Horizon Europe、Digital Europe 以及各国专项补助之中——但在缺乏专业支持的情况下梳理这一图景,让大多数组织无所适从。

  3. GDPR 风险盲区

    AI 部署会产生新的数据处理活动,组织往往在部署前未加评估,从而面临第 83 条罚款及监管机构审查的风险。

  4. AI 就绪度未知

    大多数公司并不清楚自身所处的位置:数字化成熟度差距、基础设施不足以及员工就绪度问题始终隐而不显,直到引发代价高昂的项目失败。

核心功能

EU AI Navigator 能做什么

从对话式信息采集到一份需要专家复核的评估报告草稿

仅为源代码范围:条目可能描述代码、已记录适配器或已配置工作流,并不表示生产服务正在运行。

  1. 01

    对话式 AI 信息采集

    由 Mistral 驱动的引导式聊天机器人,其设计旨在通过 10–15 轮对话,在 7 个就绪度维度上采集公司画像。可选的 SIREN(法国)与 VIES(欧盟增值税)企业查询已在源代码中呈现,用于预先填充行业、地区和法律形式。

  2. 02

    GDPR 风险评分

    源代码呈现一个确定性 GDPR 风险引擎(0–100 量表)。其规则在 18 个引用条款上对 AI 特定数据处理进行评分:特殊类别数据(+20)、跨境传输(+15)、缺少 DPIA(+10)、未设 DPO(+10)。被标记的操作按条款与缓解措施挂钩。该评分是辅助复核的工具,不是法律判定。

  3. 03

    EU AI Act 分级与合规检查工具

    一个基于规则的工作流,将所提供的事实映射到候选的 EU AI Act 风险等级、所引用的义务和监管机构记录。它是辅助复核的工具,不是法律上的分级,也不保证目录是最新的。

  4. 04

    数字化成熟度测验、ROI 计算器与路线图

    源代码呈现一项 15 题的数字化成熟度测验,对 6 个维度(战略、基础设施、数据、员工、合规、创新文化)进行评分,并按行业进行同行百分位比较;还呈现一个 ROI 计算器,用于测算扣除假定的补助覆盖后的净投资额。两者共同输入一份按优先级排序的 12 个月路线图草稿,该草稿需要专家复核。

  5. 05

    资金匹配与 EDIH 对接

    对源代码中收录 78 项欧盟及国家级资金计划的目录进行 Mistral 嵌入 + Qdrant 向量检索,并按行业、公司规模和技术方向进行筛选。EDIH 区域枢纽匹配针对 14 个已映射的欧盟国家呈现。匹配结果并不构成关于资金申请资格的陈述,且各条记录需要核对来源日期。

  6. 06

    PDF 报告、应用案例库与合作伙伴门户

    一个 PDF 工作流汇集评估输入、规则输出、检索到的记录和一份路线图草稿。源代码中的应用案例目录仅为示例,对外使用前需要经过出处复核和最新来源复核。

覆盖 14 国的资金支持

带有明确时效限制的国别计划源代码模块

资金是把一份欧盟 AI 落地方案变成已启动项目的关键。Navigator 的 RAG 旨在检索精选的国家级计划记录,并针对长尾回退到开放数据。下方列出的是拥有人工精选目录的 14 个国家。各条记录需要核对来源日期。

仅为仓库表面:可用性、完整性、性能与运营适用性需要另行验证。

FR

France 2030 + Bpifrance

01

France 2030 PEPR AI 专项资金、IA Booster、Bpifrance Deeptech + Innovation 补助、France Num 激活补贴。与 EDIH 区域匹配协同,助力下一步试点。

DE

AI Strategy + IPCEI-AI

02

德国联邦 AI 战略资金、IPCEI-AI 云 + 边缘资助、BMWK Mittelstand-Digital 中心、KfW 数字化转型贷款。州级计划作为变体一并呈现。

ES

Next Tech 2030 + Kit Digital

03

Next Tech 2030 框架下的西班牙国家 AI 战略、面向中小企业的 Kit Digital、AAPP 与 EDIH 区域套件、Red.es 数字化转型加速的 AI 落地补助。

IT

PNRR + National AI Strategy

04

意大利 PNRR 数字化转型支柱、MIMIT AI 凭证、Punto Impresa Digitale(PID)网络、面向深科技的 CDP 风险债务工具。

NL

AiNed + WBSO

05

AiNed 国家 AI 计划、WBSO 研发税收抵免、面向中小企业创新的 MIT 方案、区域 ROM AI 组合(Brabant、Holland 等)。EDIH 地图用于枢纽匹配。

BE

AI 4 Belgium + VLAIO

06

联邦 AI 4 Belgium 框架、VLAIO AI 补助(弗兰德斯)、Innoviris(布鲁塞尔)、DigitalWallonia AI 计划。该目录呈现区域碎片化情况。

SE

Vinnova AI Innovation

07

Vinnova AI Innovation 申报、AI Sweden 合作伙伴计划、瑞典国家 AI 能力中心、EDIH 北欧—波罗的海网络协调。

AT

AI Mission Austria

08

FFG AI Mission Austria、AWS 数字创新资助、奥地利研究促进署基础计划、维也纳商业署 AI 凭证。

PT

AI Portugal 2030

09

AI Portugal 2030 国家计划、PRR 数字化转型专项资金、IAPMEI 中小企业数字凭证、ANI 深科技计划。

FI

Business Finland AI

10

Business Finland AI Business 资助、创新凭证(Innovaatioseteli)、区域 ELY 中心 AI 补助、Sitra AI 伦理 + 能力建设举措。

DK

Innovation Fund Denmark

11

Innovation Fund Denmark Grand Solutions + InnoBooster、Erhvervsstyrelsen SMV:Digital、区域增长枢纽 AI 诊所。

IE

Enterprise Ireland AI

12

Enterprise Ireland AI 补助、IDA Ireland 战略性 AI 投资、Skillnet Ireland AI 技能提升、Local Enterprise Office 凭证。

CZ

Czech AI Strategy

13

MIT 主导的捷克国家 AI 战略、捷克技术署(TAČR)AI 计划、CzechInvest AI 申报、区域数字化转型中心。

GR

GR AI Strategy + RRF

14

希腊国家 AI 战略、Recovery + Resilience Facility 数字支柱、Hellinikon 大型项目 AI 举措、Elevate Greece 深科技生态。

技术栈

技术构建

所列技术仅标识仓库依赖项或适配器表面,并不证明存在活动集成或部署。

前端
React 18.3, TypeScript 5.6, Vite 5.4, Tailwind CSS 3.4, Recharts (spider charts), Zustand
后端
FastAPI 0.115, Python 3.11, SQLAlchemy 2.0 async, asyncpg, Alembic, Celery 5.4, WeasyPrint 62.3 PDF
AI 与 RAG
Mistral AI (mistral-medium-3-5 + mistral-embed), 4-agent Celery pipeline, Qdrant vector DB, slowapi rate limiting
数据层
PostgreSQL 16 + SQLAlchemy async ORM, Redis 7 (cache + Celery broker), Qdrant (78 funding programs + 80 use cases)
基础设施
Docker Compose (dev + prod), Sentry error tracking, PostHog analytics, SMTP email flows, SIREN/VIES company enrichment

源代码

访问 EU AI Navigator

EU AI Navigator 原型已开放供抢先体验评估。

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