心能力建设、强化人机协同保障体系，推动技术全流程工程化落地。 聚焦垂直领域差异化需求，建立行业适配路径，为破解发展瓶颈提 供标准化方法论，赋能产业智能化升级。 本报告分为五个章节，第一章从战略布局、市场规模、技术发 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析； 数字经济规模持续扩张，智能软件需求持续攀升 ...............4 （三） 技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 ...............6 二、 行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 .................. 7 （一） 技术侧痛点：AI 能力的本质局限 ............................ 7 （二） 工程侧痛点：人机协作的实践困境 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 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

...................................................................................24 3.2 数据分析与利用的瓶颈................................................................................................... 具体而言，中医药健康产业的主要挑战包括：  标准化与质量控制：中药材的种植、采收、加工等环节缺乏统 一的标准，导致产品质量参差不齐，影响了中医药的临床效果 和国际声誉。  国际化推广瓶颈：中医药的理论体系与现代医学存在较大差 异，加之各国对中医药的监管政策不尽相同，使得中医药在国 际市场的推广面临重重困难。  科技创新滞后：中医药在数字化、智能化方面的应用尚处于起 步阶段 区块链技 术，确保数据的安全性和可追溯性。此外，DeepSeek 的智能分析 功能还能对海量中医药数据进行深度挖掘，为产业发展提供有力支 持。 3.2 数据分析与利用的瓶颈 在中医药健康产业中，数据分析与利用的瓶颈主要体现在以下 几个方面：首先，数据来源的多样性和复杂性导致数据标准化程度 较低。中医药数据涵盖临床诊疗、药材种植、药物研发、市场销售 等多个领域，而这些数据往往以非结构化或半结构化的形式存在，

先进性。在视频监控系统的设 计中，对所有设备和相应软件的设计中，应该选用国际先进的视频监控设备和 系统，从而既保持传统监控系统图像质量高的特点，同时能够彻底解决监控系 统数字化、网络化过程中的瓶颈问题。真正实现国内先进水平的目标。 3. 实用性原则 系统的建设应以实用性为基本原则。系统功能必须满足监、控、存、查、 管、用的基本要求，硬件和软件平台界面友好、易学易用、使用方便、图像清 靠上层软件被动的去整合异构非标的硬件、不同厂商存储、网络等，系统设计 已经存在一些不可逾越的瓶颈。因此，才会出现依靠流媒体服务器、网络转存 服务器、设备代理服务器等组件来实现不同异构设备之间的媒体处理和信令处 理，当面对海量多媒体信息管理存储的需求，这些设备的集群、负载均衡、故 障倒换等可靠性设计以及其整体架构的性能瓶颈已经成为阻碍园区安防监控发 展的重要因素。 因此，本次智慧园区安防监控系统设计采用科技 设备和多媒体应用存储设备，IMOS 基于联网监控需求对整个园区安防监控系 统的所有组件进行融合优化，满足园区安防监控系统的全局看、控、存、管、 用业务需求，它的出现能够解决当前园区安防监控系统不可逾越的瓶颈，满足 多媒体融合应用的需求，同时更好的支持合作伙伴面对客户提供个性化增值应 用解决方案。 2.1 系统架构设计 系统采用模块化集成设计思路，针对园区使用需求，集成各个安防子系统， 包括：

、智能制造、工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分  自《智能制造 2025 》发布，工业互联网产业从学术研究层面向场景落地推进，政策体系逐步完善，伴随人工智能、工业互联网、物联网、 5G 等纲领性文件 出台并逐步打破技术瓶颈，各层级积极响应发布发展规划、工作计划、推广指南，试点和示范项目进入常态化，已经连续三年写入《政府工作报告》；  工业互联网作为企业数字化转型的载体，在新基建政策的驱动下快速发展。 1 、构建新型基础设施，适度超前，“以建促用” CNC 和 PLC ，有效帮助企业降低采集难度和费用；  对设备历史开工数据统计分析，定位资源闲置原因并针对性改善，实现设备的精细化运行；  通过设备 OEE 分析， 定位不合格设备，发现生产线瓶颈；  基于设备报警分析，制定有针对性的维修保养计划与备品备件计划。  基于 5G 网络大带宽、高可靠等特点，实现如数控机床、 PLC 、焊接设备等生产资源的大规模采集；  在数据实时采集的 以定位生产线、车间的产能 瓶颈；  基于报警数据可以指导机床 维保计划与备品备件管理。 西门子 标准数控系统 三菱 发那科 华中 广数 新代 德马吉 专用数控系统 永克 马扎克 东芝 罗德斯 埃马克 PLC 或机器人 串口 网口 无线 现场 总线 边缘 网关 云 平 台 资 源 池 可视化生产 管理 OEE 管理 刀具管理 设备管理 追溯管理 生产瓶颈 分析挖掘

通过节拍分析、瓶颈分析等工具最优化工艺路线，减少规划过程中 可能出现的错误，支撑更准确快速工艺规划决策 通过基于工步和三维仿真技术的电子标准作业指导书，实现快速 更新，快速指导，快速反馈的研发制造协同闭环 • 基于 MBOM 和工厂设备清单配置工艺路线 • 配置各工步所需物料和工具 • 借鉴 MTM 标准工时分析方法配置并分析工步级 节拍时间，建立工时库 • 分析识别瓶颈，预估相关 KPI 调整并比较各工艺路线，确定最优路线 • 通过 MCN （工艺变更通知）自动跟踪工艺变更 相关影响，实现工艺变更集成归档管理 核 心 业 务 能 力 工艺路线 配置 (BOP) 节拍时间 分析 瓶颈分析 工艺变更 管理 • 基于工步撰写电子标准作业指导书 （ EWI ） • 可以与 MES 系统集成直接下发至工位 电子标准作 业指导书编 写 工艺工程师 器身 铁芯 绕组 绝缘结构 可重用 工艺 检查 文件 分 析 检查工序可重用性 管理工序工艺文件 分析工步级节拍时间 分析产线并识别瓶颈 绕组 一次绕组 配置工步物料 绝缘结构 编制工艺文件 设置作业设备 设置作业工具 设置作业工站 制造资源 工装库 工具库 工具 A 工 具 B 分析线平衡 瓶颈 分析 分析节拍 节拍 EW I 电 子 标 准 作 业 指 导 书 编 写 指 导 工序 工步

杠杆物料：对利润有很大影响、无市场短缺、 标准规格；  瓶颈物料：供应链有较大的弱点、脆弱交货、 风险管理、需要更好的计划；  核心物料：关键的采购物料、量大、成本影响 重大、质量 / 可用性都很重要； 不同类型物料的常用采购策略  常规物料：询比价、电子竞价、电子目录采购、 集中式采购等；  杠杆物料：招标、询比价、电子竞价、竞争性 谈判等；  瓶颈物料：需求管理、物料替代 / 变更、合作 谈判、单一来源采购等； 谈判、单一来源采购等；  核心物料：战略供应商关系管理、长期协议等； 供应风险 采 购 价 值 低 高 高 杠杆物资 瓶颈物资 核心物资 常规物资 软件类 辅助附件类 运维配套设施类 电源类 柜体类 绝缘类 5G 类 EUHT 类 整机类 IT 类 核心模块类 我司采购（部分）品 类象限划分（初步） 22 2.1 明确我司采购组织架构—我司采购组织总体设计原则 与研发／售前／交付／生产／其他需求部门的 协调合作，需求的集成程度和产品物料的可采 购性更高，总成本下降  对供应市场的研究专业化、系统化  分品类管理，采购更具策略性  有利于降低瓶颈物料的供应风险  人力资源的合理配置，采购队伍更专业化 按品类的采购战略 & 商务团队 / 职能的设置 , 职能明确和强化，以及在认证、选择、决策阶段的跨部门 机制 是本次管理优化项目的核心改变要素，预期收益体现在以下方面：

...............................................................................55 2.3.9.5. 发现和解决性能瓶颈.............................................................................56 2.3.9.5.1. 虚拟机性能分析 多种型号设备，且能支持多厂商的设备组成 的“混合”网络。 2.3.7.1.2. 拓扑图展现 网络拓扑图可从全局的角度出发，帮助运维管理人员实时了解整个网络当前的运行状况，主 动告诉用户关注点应在哪里，网络架构是否合理，有无网络瓶颈，设备和流量有无异常等，动态 告诉用户可能的故障隐患，达到透明化、事前管理目的。 2.3.7.1.3. 个性化拓扑 为了同时满足不同用户间的个性化需求，BTSO 提供了灵活的拓扑图复制功能，可为不同用户 服务器虚拟化环境，北塔的虚拟化管理主要帮助用户解决以下六方面问题：  如何了解虚拟化对象是否健康  如何预防容量枯竭  容量是否得到有效使用  容量“去哪了”  如何发现和解决性能瓶颈  虚拟机是否可删除 2.3.9.1. 呈现虚拟化对象健康性 虚拟化拓扑图以颜色变化展现管理对象以及虚拟机与虚拟网络间的状态和性能，红色表示需 要特别关注，可能会出现致命的风险；黄色表示需

· 业务中断少： 通过实时感知ICT设备健康状态，实时处理，有效减少因设备故障导致的 业务中断； · IT规划有依据： 通过系统提供的月度、年度等资源使用报告、故障报告，分析ICT系统的 · 关键瓶颈、辅助规划设计。

- 知识库更新：基于客户反馈自动更新知识库，确保信息时效性与 准确性。 此外，DeepSeek 还能通过数据分析优化服务流程。例如，系 统会分析客户等待时间、问题解决时长等关键指标，识别服务瓶颈 并提出改进建议。通过可视化报表，管理层可以实时监控服务表 现，快速调整资源配置。 通过以上措施，我们预计客户服务响应时间将缩短 30%，客户 满意度提升 15%，同时降低至少 20%的运营成本。这一优化方案 和网络带宽的使用情况。通过设置阈值告警，例 如 CPU 利用率超过 80%或内存使用率超过 90%时，系统自动触发 通知，以便运维团队及时干预。同时，使用日志管理工具（如 ELK Stack）集中收集和分析系统日志，快速定位资源瓶颈或异常事 件。 在软件性能监控方面，重点跟踪 API 响应时间、请求成功率、 并发处理能力等核心指标。例如，通过部署 Prometheus 和 Grafana 构建可视化监控面板，实时展示以下关键数据： 指标名称 监控频率 目标值范围 告警阈值 模型推理延迟 实时 <300ms >500ms 异常输出频率 每天 <1% >5% 用户行为监控则通过分析用户交互数据，发现潜在的系统问题 或用户体验瓶颈。例如，跟踪用户访问频率、操作成功率、反馈评 分等指标，建立用户行为基线，识别异常模式。 为了进一步提升监控效率，建议引入自动化运维工具（如 Ansible 或 Terraform），实现资源调度、故障恢复等操作的自动

系统的交互方式通常依赖于结构化界面与规则式操作， 用户需通过固定菜单、表单与模块完成信息输入、数据查询、客户跟 进等任务。在实际应用中，这类交互方式存在着操作流程复杂、灵活 性不足、缺乏智能推荐、用户个性化体验不佳等瓶颈，无法满足企业 在数字化转型背景下日益增长的需求。 当前，随着大模型技术的迅猛发展与快速成熟，CRM 的交互范 式正发生着根本性的变革。大模型提供了强大的语义理解、自然语言 交互、上下文记忆等能力，使得 程和工 作流，对 CRM 系统进行精细化改造，并与内部其他系统实现紧密集 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 17 成。 然而，该模式在实际应用中存在若干瓶颈。首先，初始投资成本 构成显著经济压力，企业需投入大量资金购置服务器、存储设备、网 络硬件及软件授权，形成较高的进入门槛。其次，项目周期管理难度 大且实施复杂度高，需依赖专业 IT 团队完成系统部署、参数配置、 模型的运行性能与资源利用效率直接影响到业务响应 速度和用户体验。随着 AI 在实时推荐、预测建模、语义分析等场景 中的深度应用，算力需求呈现明显的波动性与突发性，缺乏动态算力 与资源调度能力的系统面临性能瓶颈、任务积压、性能延迟、甚至服 务中断等问题。针对此，这一能力支持根据上层应用的实时需求，自 动、智能地分配底层算力资源，例如 GPU、CPU 等，能够在推理请 求量高时即时增加 GPU 节点数量以保障推理性能，在批量任务时优