工程材料协同管理 工程采购管理 工程施工管理 工程计划管理 工厂运维期： 多系统信息集成管理 生产辅助 设备维护 应急指挥 人员培训 合规与变更 知识管理 工程设计企业 生产企业 生产企业 阶段及内容 目标用户 最终达到的效果 2 、广义数字化工厂 数字化移交 2 我们对数字工厂的认识 1 通过数据深度挖掘和专家知识的加工积累，实现智能化决策支持 以“一体化运营”为核心，业务协同向外部协同、全球化协同发展 1 、内检测 2 、试运行 3 、数据采集 1 、管道运营 2 、完整性管理 3 、设施设施管理 4 、更新维护管理 1 、管道运营 2 、完整性管理 3 、设施设施管理 4 、更新维护管理 阶段 输入 输入 活动 活动 约束 输出 可研 设计 施工 竣工 运营  数字工厂技术与管道线性资产特性结合  对管道全生命周期（设计、施工、运营）数据综合管理 管道可研数字化管理系统 优点：统一规划、全面设计；设计成果、过程文件能够有效管理。 缺点：建设周期长 优点：统一规划、全面设计；设计成果、过程文件能够有效管理。 缺点：建设周期长 设计阶段 特点介于设计阶段和运营阶段之间。 特点介于设计阶段和运营阶段之间。 施工阶段 优点：任务目标明确，周期短， 缺点：缺乏总体规划；数据遗失（需要补录）； 需要系统整合；资金投入加大，后续面临重复投资 优点：任务目标明确，周期短，

陈康翔、李震中、李海斌、何波、辛静清、乔琪、王博文、李亚琦 等 引 言 当前，全球数字化浪潮与国家战略布局深度协同，共同驱动软 件工程领域迈入智能化转型的关键跃升期。从《新一代人工智能发 展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 持续强化，为技术自主创新与产业智能化升级注入了强劲的驱动力。 智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 发，既反映技术成熟度差异，又体现行业数字化转型的阶段性特征， 共同推动智能软件市场向垂直化、场景化深入发展。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 6 数据来源：中国信息通信研究院 图 2 人工智能企业各国分布 （三）技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 一方面，技术内生演进驱动工程方法革新。全球人工智能技术进 入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化纵深跃迁。大语言模型 代码可能因未内化行业合规要求，导致逻辑缺失或安全漏洞。更严重 的是，AI 安全工具对行业特有漏洞的识别率不足，而通用检测方案 在专业场景的误报率高。这种合规风险可能直接导致 AI 辅助项目在 审计阶段被迫返工，甚至引发法律后果。 三、建设思路：软件工程智能化分层演进与全域覆盖框 架设计​ 围绕“坚实技术底座、全流程工程化落地、垂直行业赋能”三大 目标，构建 “技术栈、工程域、行业线”分层协同演进的智能化转

及 应 景 推动 点场 能力 廷立 智能 器人 ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的发展阶段 2020s- 现在 技术突破阶段 1990s-2020s 技术积累阶段 1950s-1990s 技术萌芽阶段 ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的发展阶段——技术萌芽阶段 > 1927 年，第一个电驱人形机器人“ Televox' 诞生于美国西屋。 > 1950 年，艾伦 intelligence:Without RepΓesentation ( 无表征智能 ) 》 , 认为智能可以通 过行动与环境的交互而自然涌现 , ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的发展阶段——技术积累阶段 (1) > 1990 年，麻省理工学院推出一款模仿人头部的机器人 Kismet 。 > 1991 年，布鲁克斯基于“感知 - 行动框架，研发可以自主行走的六条腿机器人 Genghis 自助驾驶汽车。 > 2010 年，柳树车库 (Wlow Garage) 发布了开源机器人操作系统 ROS, 促进了机器人领域的合作研究 , ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的发展阶段——技术积累阶段 (2) > 2013 年，美国波土顿动力发布机器人 Atlas 。 > 2015 年，软银公司发布机器人“ Papper” 。 > 2016 年，法国 Inria Flower

..........................................................................................83 7.2 分阶段实施计划............................................................................................... 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，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 数据涉及个人隐私，数据泄露或滥用可能带来严重的法律和社会风 险。目前，大部分中医药机构的数据安全管理机制尚不完善，缺乏 统一的安全标准和防护措施。数据加密、访问控制、日志审计等安 全措施在大部分机构中仍处于初级阶段，难以有效应对日益复杂的 网络攻击和数据泄露风险。  数据来源广泛，格式不统一  中医药数据多为非结构化，传统数据库难以处理  数据量指数级增长，现有处理能力不足  数据安全性管理机制不完善

.......................................................................................105 12.1 项目阶段划分................................................................................................. 精准绩效评估：基于数据驱动的绩效模型，确保评估过程的公 正性和准确性，激发员工的工作积极性。  增强员工关系：通过构建互动平台，改善员工与企业之间的沟 通，增强员工的归属感和忠诚度。 为实现上述目标，本项目将采用分阶段实施策略，确保每一步 都经过充分测试和验证。我们计划首先在部分部门进行试点，收集 反馈，不断优化方案设计，待成熟后再逐步推广至整个企业。此 外，我们还将与企业的 IT 部门紧密合作，确保新系统与现有的技 必须严格遵 守相关法律法规，并采取必要的技术手段，如数据加密、访问控制 等，确保数据的安全性。 项目的实施周期预计为 6 个月，具体分为需求分析、系统设 计、开发与测试、部署与培训四个阶段。每个阶段的详细时间安排 如下：  需求分析：1 个月  系统设计：1.5 个月  开发与测试：2.5 个月  部署与培训：1 个月 项目的成功实施将为 DeepSeek 人力资源管理系统带来显著的

..........................................................................................8 2.3.2 阶段目标................................................................................................. 企业必须保持不断吸收、学习与成长，顺势而变，通过使用 5G 技术、 人工智能、物联网等一系列强大的新兴技术，快速部署并不断迭代， 企业的数字化转型之路才能进入新的阶段。此外，在企业战略制定、 内部流程化管理、员工培训等重要数字化思维转型阶段，企业要充 分利用数字科技特点、灌输数字化转型的理念，加强内部数字化转 型组织结构调整，甚至可以单独组建数字化转型部门。尽管数字科 技技术是未来真正的红利，但仅仅依靠技术就想达到飞跃性的发展， 10 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 源企业。 2.3.2 阶段目标 为更好地落实规划思路和总体目标，将对规划任务进行分解， 分步骤实施，总体分为三个阶段。  第一阶段：2021 年，完成规划编制，完善顶层设计，开展数 字化运营平台、工业互联网平台等重要建设项目的前期论证和立项。  第二阶段：2022 年至 2024 年，完成以数据为核心开展 XXXX 公司本部和下

交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 而提高营销活动的精准度和效果。 此外，大模型还可以在客户生命周期管理中发挥重要作用。通 过对客户在各个生命周期阶段的互动数据进行分析，大模型可以帮 助企业识别出高价值客户或潜在流失客户，并制定相应的策略以延 长客户生命周期。例如，当模型检测到某个客户在一段时间内互动 频率显著下降时，可以自动触发客户维系活动，如发送个性化的关 势。 4. 技术方案 在本次客户关系管理（CRM）系统中引入 DeepSeek 大模型的 方案中，技术实现将围绕数据预处理、模型部署、系统集成和性能 优化四个核心环节展开。首先，数据预处理阶段将采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具对客户数据进行清洗和标准 化处理，确保数据质量满足大模型的训练和推理需求。具体步骤包 括去除重复数据、填补缺失值、数据归一化以及通过正则表达式处 模型训练层采用了分布式深度学习框架，支持 GPU 和 TPU 加 速。训练过程基于 TensorFlow 或 PyTorch 平台，通过并行计算和 梯度优化算法提高训练效率。模型训练分为两个阶段：预训练和微 调。预训练阶段使用海量通用数据学习语言或图像表示，微调阶段 则针对客户关系管理场景，使用领域数据进行优化。训练过程中， 系统支持动态调整超参数（如学习率、批量大小）以确保模型性 能。 推理服务层部署在容器化的微服务架构中，支持高并发和低延

面的客户画像。基 于这些数据，模型可以自动识别潜在的欺诈行为、高风险客户以及 不符合承保标准的申请。例如，通过分析客户的健康数据和行为模 式，AI 可以预测其未来可能出现的健康风险，从而在核保阶段进行 准确的评估。 AI 大模型的优势在于其能够处理大量复杂数据，并从中提取出 有价值的信息。在核保过程中，模型可以通过以下步骤实现自动化 的风险评估：  数据预处理：对多源数据进行清洗、去重和标准化处理，确保 些数据经过 AI 模型的智能分析，能够迅速评估客户的风险等级， 并生成相应的核保决策。 在自动化核保流程中，AI 大模型的核心功能包括数据预处理、 特征提取、风险评估和决策输出。数据预处理阶段，系统会自动清 洗和标准化客户提交的各类信息，确保数据的完整性和一致性。随 后，AI 模型会从海量数据中提取关键特征，如年龄、职业、健康状 况、财务状况等，作为风险评估的依据。通过机器学习算法，模型 理性和真 实性。例如，模型可以根据客户描述的事故经过，结合历史数据， 自动生成风险评分，判断是否存在欺诈嫌疑。同时，系统会自动与 保单信息进行对比，验证报案是否在保险责任范围内。 在初步审核阶段，AI 系统会根据预设的规则和模型，自动筛选 出符合条件的案件，进入下一步处理流程。对于不符合条件或有疑 问的案件，系统会生成相应的审核报告，并标记需要人工复核的字 段，供理赔员进一步审查。

详细方案设计思路 理念导入阶段 • 高层理念导入 • 服务团队ITSM培 训 • 系统应用培训 • 上线使用培训 现状评估阶段 • EUS调查与分析 • ITIL/ISO20000流程 成熟度测评 • ITHR调查与分析 • 3年内信息化发展 规划与实现路径 流程设计阶段 • 基于ITIL的流程 设计 • 工作规范制定和 梳理 9 持续改进阶段 • 项目改进的效果 评估 评估 • 流程验证方法 上线推广阶段 • 上线测试和培训 • 项目推进及内部 营销 工具实施阶段 • 软硬件部署方案 • 流程梳理设计 • 实施设计 • 统一门户设计 基于BSM的一体化运维架构 10 应用/中间件 数据库 物理/虚拟系统 网骆 存储 交易 监控管理平 台 网络管理 系统管理 DB管理 应用管理 用户体验 存储管理 配置发现 操作管理平 台 合规审计 Task_R1 分派任务 专家处理 任务处理专家 Task_R2 处理结果验证 任务创建人 Task_R0 完成处理 完成处理 归档 任务类型= 简单任务 else 工单状态 • 流程的阶段划分 • 必须以草稿开始 开始节点 • 一个流程只能有一个开始节点 结束节点 • 一个流程可以有 多个结束节点 • 到达结束节点流 程就会整体结束 环节 • 代表任务的处理节点 • 需要对应一个流程角色

高级监控 和分析 生产现场 简单监控 智能制造的三个阶段： ERP 集 成 工厂包含的主要信息 ※ 厂房、设备、工具 ※ 人员 ( 生产、技术、管理 ) ※ 生产过程数据 ( 物料、进度、 质 量，工时 ) ※ 生产技术数据 ( 图纸、工艺 ) ※ 过程异常数据 工厂的主要功能 口企业内部组织生产的基本 单位 口为产品生产阶段和专业性 质而设置 工厂核心资源 ePICOR 消 除 沟 通 障碍 ePICOR EPICOR 寻求帮助 PCMU(01) 回 × ePICOR 第一 阶段，您可收获以下效益 减少停 机时间 提高人 员效率 提高生 产效率 有效辅 助决策 更精准 的 KPI 第二阶段：和 ERP 集 成 MACHINES 使 用 EPICOR Mattec MES 连 接到各种设备，收集设备的 运行时间，产量，质量等信 (Down/Scrap) Mattec Ready × 提高生产数 据准确度 提高客户 满意度 减少过 量生产 减少加 急发货 减少错 发漏发 减少紧 急采购 第二阶段，您可收获以下效益： ePICOR Sensors &Other loT Devices Multi-Machine MIU 16:1,8:1 Production Monitoring