• 全流程成本（收益）提出更高要求； • 项目需求的前瞻性、准确性、清晰性不足。（部分场景下）规格、交期、质量、标准的要求不明确。 • 较大的计划偏差、技术规格描述，势必影响供应资源的提前储备，早期集中定价。 • 项目采购平台和流程不健全导致工程服务类采购在需求、验收、监督等方面管理难度较大。 • 项目按预算制管理，对采购业务价值的发掘存在进一步提升的空间。 • 付款的准期率一般。公司对 3. 质量绩效反馈 1. 物料需求 2. 缩短到货（入场） 3. 交货绩效 1. 成本分析 2. 项目过程中支撑分 期核算（含成本） 3. 按账期的及时资金 兑付 4. 减少库存 1. 早期介入构筑成本优势 / 规避风 险 2. 供应商技术支持 3. 物料选型规范 1. 了解产品 / 服务的 销售 2. 重大项目需求 / 配 置和投标支持 3. 服务规范建立 1. Forecast/PO 下，采购的价值和支撑能力最优呈现： 1. 在器件／服务的供应商选择方面相协调 2. 对新物料的评审和职责 3. 售前采购介入机制的明确（确定供应商和一般 性询价支持） 4. 确立机制，在早期设计阶段让关键供应商参与 到采购以及研发中来  实施全公司范围内的一致的采购流程，确保 风险可控： 1. 物料和服务供应的冗余性，寻找后备供应商 2. 新物料采购流程，理解新产品的设计要求

智能电站主要具有智能化系统快速仿真与模拟、智能预警、状态检修、优化运行决策支 持 ，预防控制技术（事故处理和事故恢复技术，如故障智能化辨识及其恢复；智能电站具 有实时监视和分析系统目前状态的能力，既包括识别故障早期征兆的预测能力，也包括对己 经发生的扰动做出响应的能力；智能数据挖掘，在机组容量不断增加，数据量庞大，满足现 场对关键数据的分析整理的要求，进而指导生产。 2、智慧电厂可视化设备运维管理系统建设 4、智慧电厂可视化设备运维管理系统效益 4.1 解决火电厂现存问题 我国大型火力发电机组的规模随不同时期、不同条件有较大差异， 在电厂中形成了若 干相对独立、 封闭的信息孤岛，它们之间普遍存在着互连和操作的问题受限于早期建设未 作全面规划以及期间技术的改进发展，是对智能电站建设的一个亟待解决的问题。  多家建设，档案分散，难于梳理。电厂建设阶段，设计院和施工单位提供电厂内使 用的设备、材料的厂家多而杂， 号工商联大厦 23 层 www.3dvfa.com 第 17 页 共 21 页 一个信息闭环的表现。 可视化设备运维管理系统将助力企业，开发真正的优化管理与控制软件对重要设备进行 早期预警 、故障诊断和分析等实质性的可靠性管理。随着计算机网络技术、无线技术源， 以及智能传感器技术的相互渗透、结合而产生的一种新型工业网络传输技术，是现代工业信 息化系统发展的一个重要发展方向。

的人，方法是评估角色的技能匹配，预测未来成功的可能性，并估计 填补任何给定角色的预期时间。这是 AI 改变情况的方式的一个例子 ，以便技术使 HR 功能能够解决关键的业务挑战，建立在劳动力分析 的早期贡献之上。在以前的人力资源计划导致增量变化的地方，人工 智能为人力资源提供了指数级绩效改进的机会。 人力资源中的 AI 业务案例 7 “人工智能是一个加速器 — — 它使我们能够摄取各种数据 身定制警报。例如，如果某人在团队中工作了很长时间，具有某些技能，并且准备升职，则经理会收到 这些事实的警报。同样，经理会收到有关员工离职倾向更大的警报。当销售人员面临错过配额的风险时，可以建议采取早期干预措施，让人们重回正 轨。这些警报使管理者能够通过推荐 HR 希望看到的决策来做出与组织的人才管理方法一致的决策。 IBM 的 AI 聊天分析 在 IBM，聊天分析用于从公司防火墙内的社交媒 重过高。该应用程序在提出建议时审查了数十个数据点，将来自劳工统计局等来源的外部信息 与替代成本等因素的内部数据进行整合。该应用程序目前正在为成千上万的一线管理人员部署，以协助他们在重点地区成功进行早期试验后进行薪酬规 划。 重要的是 ， 在使用该工具时 ， 经理有机会覆盖有关任何给定员工的 AI 建议 ， 并且系统可以继续从经理的实际决策中学习。通常 ， 经理倾向于遵循 AI 提供的建议

库，支持血常规、影像 学、病理学等数十类报告的实时解析，精准定位异常指标并标 注风险等级。 模拟临床思维：通过“数据校验-关联分析-循证推演”72个分析 节点，系统模拟临床思维，识别如糖尿病早期信号、心血管风险 等亚临床问题。 降低认知门槛：结合患者个体特征生成结构化结论，涵盖疾病 预警、治疗建议、复诊规划及饮食运动指导，同步提供“白话版” 解读，降低认知门槛。 报告解读时间从数小时缩短至5秒内，患者可即时获取专业结 间长、科室匹配不准确、病历质控效率低等问题，影响患者就诊 和临床决策速度。 传统检查报告依赖专家解读，耗时较长，患者常面临等待周期 长、跨学科会诊复杂等问题。 常规医疗AI局限于数值比对，缺乏对潜在健康隐患（如早期疾 病信号）的深度关联分析能力。 医学报告专业术语多，普通患者难以理解异常指标的实际意 义与健康风险。 四川省人民医院 全场景智能化创新医院模式 HYGON 23 24 HYGON

控制论；1950 年，艾伦·图灵发表了具有划时代意义的“图灵测试”； 1954 年，世界上首台可编程的机械臂“Unimate”诞生；1956 年，达特 茅斯会议正式确立了人工智能这一学科。但受限于早期算力和传感器 技术的局限性，相关应用仍处于探索阶段。 2. 产业化突破与日本引领（1960s-1980s） 1960 年代末，日本川崎公司率先将通用机器人技术应用于摩托 车和汽车焊接细分领域 并 购占比仅 6.8%，IPO 占比 2.8%，定向增发虽占 12.7%但多为上市企 业向特定投资者募资，整体股权融资占比不足 20%，反映出资本市场 对该领域高风险创新的谨慎态度，更倾向规避早期技术试错的不确定 性。 美国具身智能产业链则呈现“股权融资主导、债权融资边缘化”的 成长型资本结构，与中国形成鲜明反差。在约合 2832.7 亿元融资总 额中，VC/PE/CVC/并购占比高达

您找到正确信息以快速 解决您客户的服务问题，同时避免昂贵和不必要的调度。 PTC 互联服务知识和诊断解决方案通过将智能互联产品和智能知识库以及规则管理系统集成，实 现问题自动化诊断以及远程诊断。早期准确的诊断能够提前预防产品故障，提升远程技术人员修复能 力、联络中心和提高现场工程师的工作效率和初次修复率。 4.5 数字化管理 31) 软件开发  业务价值 • 协助铁建提升产品开发中的团队协作和研发输出工件的受控和重用； 建立管理复杂并行开发过程的机制和平台； • 增强研发过程的透明度； • 降低合规报告生成的成本； • 实现项目风险的提前预警； • 实时获得项目发布前的具体状态信息； • 基于计划，质量，完成度以及合规要求提供早期的系统警告； • 固化并电子化铁建不同类型和各种复杂程度项目的研发管理流程。 __________________________________________________________ e) 试验数据管理 • 调用测试报告自动生成测试汇总报告 Evaluation Report  业务价值  面向需求的测试规划，提升验证能力  构建产品测试的统一管控能力  提升系统设计早期验证能力，减少后期设计迭代  解决方案  机电软全产品测试管理  测试问题闭环管理 __________________________________________________

case Details 1. 技术创新突破概述 北京万里开源软件有公司的核心产品为数据库软件，数据库作为关键基础软件重要组成部分，几乎 任何应用系统都无法离开数据库的底层支撑，万里数据库通过早期与主流开源社区的技术合作积累，及 多年的自主研发与实践经验，并凭借多年的市场开拓及产品打磨，万里数据库始终以“极致稳定、极致 性能、极致易用”为核心目标。 万里安全数据库软件V1.0，可根据用 示着该领域未 来将展现出巨大的增长潜力和无限的市场空间。 立马昆仑 AI • 疾病预测大模型平台项目旨在通过构建高精度、高效率的疾病预测大模型，利用海量医 疗数据与先进的算法，实现对疾病风险的早期预警与精准评估。立马昆仑 AI • 疾病预测大模型平台项目致 力于构建“AB+”疾病预测大模型平台，深度融合体检与保健医疗大数据与先进人工智能技术，特别是利 用 RNN-LSTM等深度学习技术， 在医疗健康领域，正面临着多重痛点与关键问题。首先，医疗资源分布不均导致患者就医难、看病 贵。其次，随着医疗数据的快速增长，如何高效处理并利用这些数据以提升医疗服务质量成为一大挑 战。再者，疾病预测与早期干预的精准度直接关系到患者的治疗效果与生存质量，但传统方法受限于数 据处理能力和模型精度。 立马昆仑大模型凭借其在疾病风险预测领域的领先地位，核心技术创新点在于深度集成深度学习、 机器学习等前

备理解和应用现实世界物理规律的强大能力。AI 大模型逐渐从 能说会道过渡到了突破多模态，形成了人机混合、自主理解、规 划决策、执行复杂任务的智能体 AI Agent。 二是模型结构持续演进。稠密模型由于其结构简单及易于实 现，在早期成为大模型的主流。但是随着 AI 模型规模不断扩大， 计算和存储资源的需求不断增加，成为新的挑战。稀疏模型因其 支持参数剪枝，在保持模型性能的同时极大降低了计算成本，因 而受到更多关注并逐步成为演进方向。

二、行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 当前，软件工程领域正处于传统开发模式与 AI 技术融合的探索 期，这一转型过程在技术侧、工程侧和行业侧均暴露出诸多痛点。 （一）技术侧痛点：AI 能力的本质局限 1.早期工具针对特定痛点开发，缺乏顶层设计导致工具 演进碎片化 智能开发工具由不同厂商独立研发，技术架构、数据接口和运行 环境各异，导致工具间协同困难。企业多微调开源模型构建工具，底 层核心算法（如

交接合同 确认和接受客户PO 5个开票事件 ATAC ATES 回款 ATCC ATI: 立项决策 ATB: 投标决策 ATC: 签约决策 ATCC: 关闭合同 ATES*: 早期启动决策场景 ATAC*: 合同变更决策场景 DR1: 启动项目规划 DR2: 建立项目 DR3: 启动项目交付 DR4: 启动项目移交 DR5: 启动项目关闭 关键决策点 交付评审点 潜在风险点 物料数据架构 ( 标准化、结构化、精细化 ) 分类 编码 属性集 描述 产品协同 AML/AVL 交易信息 替代结构 ECALS IPC 2570 可互换标准 物料管理流程 ( 遵循标准，加强早期管理 ) 物料需 求评审 物料编码 发放 ( 遵 循可互换 标准 ) 物料选型 (RFQ/I) 物料认定 ( 共通认 证 )/ 供 应商开发 物料变 更 / 生命 周期管 理 物料管理指标度量