Reno Yao
AI 系统与算法
经历
- 联合创始人兼 CEO，DineCall AI（鼎呼）
- 联合创始人兼 CTO，Welink Tech
- 主导通力（KONE）AI 项目：销售助手、维保助手与 AI 语音应急救援
教育背景
- 加州大学圣地亚哥分校 机器学习与数据科学硕士
AI 系统与产品工程全球交付
模型只占 30% 的工作。我们专注剩下的 70%。
TBC 是一支分布在湾区与温哥华的五人团队，专注把 AI 从演示推进到生产环境：从实时语音、检索到视频生成，从产品本身到底层的 GPU 算力。
Reno、Jason Zhu、Hongming、Jason Jiang 和 Tom认识团队30%选择模型每个演示都会展示的部分
70%让它真正可用的部分
- 状态通话中服务器宕机也能无缝接续
- 失败路径超时、音频异常、人工兜底
- 扩容晚市高峰与交易激增
- 权限租户隔离、登录与角色
- 迁移不停机的表结构变更
- 可观测性知道哪一步出了错、为什么出错
客户 · 合作伙伴 · 团队背景
经由我们自己的公司 Welink Tech，顾问团队包括 KONE 通力与 TK Elevator 蒂升电梯的前副总裁、高级副总裁；Welink Tech 的 Y Combinator 申请评审位列前 10%。
01/团队
与你共事的人
没有客户经理，也没有层层交接。为你评估项目范围的这五个人，就是负责交付并持续运维的五个人。
Jason Zhu
产品与 AI 解决方案
经历
- AI 技术与解决方案总监，GMI Cloud
- 两次创办 AI 科技公司并任 CEO，包括 Welink Tech
- CTO 办公室工程技术顾问、AI 计算解决方案架构师，戴尔（Dell）
教育背景
- 斯坦福大学 管理科学与工程硕士
Hongming Wang
基础设施与平台工程
经历
- 联合创始人兼 CTO，AI Chili，搭建视频生成平台与 GPU 集群
- 多个区块链项目的底层架构与智能合约
荣誉
- 第一名，NVIDIA DGX Spark 黑客松，2026 中国站参赛作品 EnterOS：像给公司配置团队一样搭建多智能体团队
Jason Jiang
资本、运营与市场推广
经历
- 联合创始人兼 COO，DineCall AI
- 独立咨询顾问，2025 年至今
- 并购整合、转型 PMO 与公司战略，Cisco（思科），2020–24
教育背景
- 加州大学圣地亚哥分校 数学-经济学学士
Tom Lam
后端工程与项目交付
经历
- 负责 AI 电话引擎创业项目的交付推进、跨方集成与风险管控
- 软件工程师，UniUni，2022 年至今：打造风险评分引擎，包裹丢失率降低 32%
- 主导零停机迁移至 PostgreSQL，API 延迟降低 45–50%
教育背景
- 华盛顿大学 学士学位与全栈开发证书
五个人，覆盖这些能力
- 实时语音智能体与通话流程
- 检索与知识助手
- 视频生成与 GPU 集群
- 云架构、状态管理与故障切换
- 基于 React、Next.js、React Native 与 Flutter 的 Web 与移动应用
- 支付、多租户 SaaS 与数据管道
- ERP 升级与数据迁移
- 范围界定、路线图与交付管理
- 定价、市场推广与上线落地
02/案例
精选案例
我们做了什么、为谁而做、现在运行得怎样。
通力（KONE）：四套 AI 系统
为全球电梯巨头端到端交付：需求、架构、上线与运维。
AI 语音应急救援
乘客被困时接起电话，依据应急预案作答；通话中服务器宕机，另一台立即接管。
销售与服务知识助手
几秒内答出型号、配置、价格和服务政策，资料来自上百份 PDF。
维保知识助手
为现场技术人员提供故障码诊断、操作流程和服务政策查询。
内装概念设计
把「要高级一点」变成客户能直接看的效果图，周期从以周计缩短到以小时计。
- 2.3s首句语音应答，此前为 6.8s
- −30%应急处置时间
- 90%回答准确率，此前为 80%
- ~$1M客户成本节省（客户估算）
技术栈Twilio、Azure Speech、GPT-4o、LangChain、ChromaDB、AWS ECS
Pattison Food Group 与 IDCI
Save-On-Foods、PriceSmart Foods、Urban Fare、Quality Foods 背后的集团：ERP、智能化运营与 AI 应用；以及旗下医药批发商 IDCI 的系统升级与数据迁移。
Pattison Food Group
多个大型系统项目：ERP 系统建设与定制、智能化运营管理，以及 AI 相关应用。
IDCI
遗留 ERP 整体迁移到 Azure 云端 ERP，完成基于 MySQL 的全量数据迁移，上线后系统稳定运行。
- 多家餐厅全天候在线
- 500+每家餐厅累计 AI 电话订单
- 4 个月从零到上线
技术栈Next.js 15、TypeScript、PostgreSQL（行级安全）、Supabase Realtime、Twilio、Stripe
- 30s1080P 下最长的多镜头连续叙事
- 3档 Blackwell GPU，按任务调度
技术栈NVIDIA B200、RTX PRO 6000 与 RTX 5090，Kubernetes，LoRA 微调
多链 DeFi 平台
一个 Nx monorepo 中的六个 Next.js 应用，涵盖 DEX、带实时订单簿的永续合约、发射平台与治理市场，钱包支持 EVM、Solana 与 Cosmos。
- $90M+交易量
- 53K+活跃用户
- 1.9M+已执行交易
技术栈Next.js、TypeScript、Wagmi、Viem、tRPC、Apollo GraphQL、Nx
EnterOS
像给公司配置团队一样搭建多智能体团队：组织架构图视图、智能体间通信协议、三层记忆，以及涵盖工具、智能体乃至整个部门的交易市场。
技术栈Next.js 15、React Flow、Zustand、Go、Gin、PostgreSQL
exSatPay
跨平台应用，通过 Visa 借记卡消费 USDT、USDC 和 USD1，支持 Apple Pay 与 Google Wallet、Face ID 或通行密钥登录、KYC，以及实时交易追踪。
技术栈Expo、React Native、TypeScript、AWS、WebAuthn
03/架构
一通电话，四个阶段——来电者从不会听到沉默。
沿着生产架构往下看或点选：一通应急呼叫如何从停运的轿厢，变成一句语音回答——以及出故障时会发生什么。
有人被困在 12 楼。电话接入 Twilio，经 WebSocket 把音频流推给无状态 worker。没有按键菜单，也不用排队。
Azure 流式识别配合调优的端点检测，乘客还在说话，文字就已经出来了。支持打断（barge-in），乘客随时可以插话。
大模型通过 RAG 依据应急 SOP 作答。所有通话状态都按 CallSid 存在 Redis 里，任何 worker 都能接管。心跳中断 10 秒后，watchdog 会把这通电话重新分配。
流式合成与生成同步进行。任一环节超时：精简提示词 → 预置应答 → 带着完整上下文转人工。来电者永远不会听到沉默。
延迟对比 · 一次对话轮次
STT 1.5sLLM 3.8sTTS 1.5s首字音频
首句生成 1.5s后续句子：生成与播放完全重叠首字音频
0 – 7.5 秒
乘客等到第一句回应的时间。在电梯里，这几秒的差别很明显。
数值为生产环境典型区间，非单次测量。详细拆解见笔记《把 7 秒压到 2 秒》。
04/联系
给我们 30 分钟，你会得到一个直接的答案。
告诉我们使用场景、数据在哪里、卡在哪里。我们会告诉你 AI 是否是合适的工具、大致需要多久，以及第一步该做什么。如果不值得做，我们也会直说。
Reno Yao
Jason Zhu
Hongming Wang
Jason Jiang
Tom Lam