-1-AI 数据分析之 ChatBI 发展与应用实践 目录目录 序言序言.1 1.CHATBIAI.3 1.1 AI正在改变企业的数据分析模式.6 1.2 ChatBI 与传统 BI的关系分析.7 .
2025-10-16
66页
5星级
1人工智能生成合成内容标识办法合规解码：服务者、平台及用户的三维责任2025年9月1日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布的人工智能生成合成内容标识办法（以下简称标.
2025-10-15
14页
5星级
基于 CXL 方案的 AI 应用优化与研究基于 CXL 方案的 AI 应用优化与研究编号 ODCC-2025-01003开放数据中心标准推进委员会 ODCC2025年9月版权声明版权声明ODCC（开放.
2025-10-15
67页
5星级
伦敦经济月刊（2013 年 1月）2013 年 1 月 18 日 中银研究产品系列 经济金融展望季报 中银调研 宏观观察 银行业观察 国际金融评论 国别/地区观察 作 者：许天衣 中银理财 电 话：.
2025-10-15
26页
5星级
行业研究市场分析深度洞察行业分析报告2025INDUSTRY REPORT 2 0 2 5 年亚马逊A WS 全栈A I 战略：从自研芯片、投资A n t h r o p i c 到顶层应用布局分析报.
2025-10-15
28页
5星级
Click here or press enter for the accessibility optimised version新一代智能企新一代智能企业业驾驭快速发展的AI领域Click here.
2025-10-14
30页
5星级
研究报告亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大王(439219)亿欧智库-大.
2025-10-14
20页
5星级
12025 年第一批广西人工智能产品、垂直领域模型和“人工智能 制造”典型应用场景2025 年 3 月2编写说明为贯彻落实国家和自治区关于开展“人工智能 ”行动的决策部署，深入挖掘、展示人工智能创新应用成果，加快人工智能赋能广西制造业高质量发展，自治区工业和信息化厅开展 2025 年第一批广西人工智能产品、垂直领域模型和“人工智能 制造”典型应用场景征集，经过企业自主申报、地市工信部门审核推荐、专家评审等环节，选取了 71 个人工智能产品、39 个垂直领域模型、59 个“人工智能 制造”典型应用场景，为广西企业“智改数转”提供参考，推动人工智能创新成果落地应用。3目录编写说明.2目录.3一、人工智能产品.10（一）联通云 AI 边缘一体机.10（二）移动云智算一体机.11（三）雷视一体机.12（四）智能车载终端.13（五）智慧无人机自动机场巡检系统.14（六）AI 货运物流风控系统.15（七）一体化人工智能车型识别仪.17（八）基于 DeepSeek 大模型的政务智能体一体机.19（九）智能算力一体机.23（十）麒麟信安全国产化智算一体机.28（十一）枢途智能计算边缘终端一体机.30（十二）AI 中台软硬件一体机.32（十三）人造板缺陷视觉检测设备.34（十四）梯度智算一体机.36（十五）车型库一体机.37（十六）3D 四向车机器人 智能 WMS、WCS 系统.39（十七）基于 DeepSeek 的大模型知识库一体机.40（十八）DeepSeek 两相液冷一体机.42（十九）高速公路管养作业系列机器人.44（二十）一种压路机防撞装置.46（二十一）安全生产“一企一策”智控系统.49（二十二）土谛 AI.52（二十三）福寿螺防治机器人.55（二十四）曲尺人工智能开放平台.57（二十五）四合一气体检测仪.61（二十六）基于电解大模型的稀土熔融金属出炉悬臂式桁架机器人.65（二十七）震泽智算平台.67（二十八）虚拟助教.684（二十九）柑橘无人协同采摘系统研发与示范应用.71（三十）基于高精度容栅传感器的智能关节臂坐标测量及大数据分析融合应用的开发及产业化.73（三十一）无人机系列产品.75（三十二）智能节电装置及节电系统.77（三十三）穿戴式作业辅助机器人.79（三十四）下肢外骨骼康复训练机器人.81（三十五）模块化防爆轮式巡检机器人.84（三十六）视觉识别系统.88（三十七）基于人工智能视觉识别的集装箱智能理货系统.89（三十八）元宇宙 AI 全息文物柜.92（三十九）基于 DeepSeek 人工智能 通用工业云平台开发以皇氏乳业洗瓶机一键数字化改造为例.95（四十）星动力人工智能平台.103（四十一）新一代船舶智能导航雷达系统.104（四十二）DeepSeek 大模型一体机高性能内存条.108（四十三）大华鲁班数智孪生产品系列.108（四十四）ManasAI 应用开发平台.112（四十五）新能源智能移动充电机器人.115（四十六）数字化运维大模型知识库应用.118（四十七）智能移动机器人.119（四十八）防城港柳钢基地港务部 5G 智能机器狗辐射监测系统.121（四十九）AI 智能护航的数据安全管理产品.122（五十）中小企业数字运营智能管理平台.125（五十一）梯度人工智能平台.128（五十二）茉莉花花籽智能分级检测设备.129（五十三）基于人工智能的生态板智能制造技术.131（五十四）AI 智能助听器及智能融合穿戴医疗设备.1325（五十五）AI 盒子智能巡店系统(简称“AI 盒子”).135（五十六）智慧客服终端.137（五十七）水下复杂目标的立体式感知机器人.140（五十八）爬壁式智能清洗喷涂机器人.141（五十九）AI 云电脑.143（六十）智能贴胶与补板工艺流程大模型优化.144（六十一）基于深度学习 AI 图像识别技术的尿液分析流水线.145（六十二）智能学习机.147（六十三）智能音箱.149（六十四）智能屏.151（六十五）“慧教视域”人工智能机器视觉教学训练平台.153（六十六）广西工业领域人工智能公共服务平台.154（六十七）灵犀数智工业平台.163（六十八）计算机动画专业校企合作开发 AI 动作捕捉平台.166（六十九）工业网络安全 AI 防护系统.167（七十）梯度智算中心算力池化平台.172（七十一）“铜鼓壮桂”人工智能服务平台.173二、垂直领域模型.175（一）空-天-地一体化甘蔗农情信息全域智能监测系统.175（二）海洋牧场水下监测智能系统.176（三）电力行业多维知识智能体.177（四）基于多模态大模型的 AI 辅助办案关键技术研究及应用示范.178（五）中国-东盟国家主权大模型.180（六）柳钢废钢智能管理系统.182（七）铁路无人道口感知模型.184（八）璞琢赛事平台、璞琢赛事 APP.185（九）城市共享出行智能决策系统.1866（十）数字人才培养专属大模型.189（十一）慧云病虫害识别模型.192（十二）长输油气管道光纤安全预警模型.193（十三）应安联人工智能 安全生产智能模型.196（十四）广西广电文化大模型.198（十五）合酶智造大模型.201（十六）润建 AI 政务大模型.203（十七）多源影像智能解译系统.211（十八）瀚特智慧县域全域旅游系统.213（十九）油茶有害生物智能识别.214（二十）基于 DeepSeek 开源大模型的多模态抑郁识别一体解决方案.217（二十一）广西人才网人岗匹配模型.219（二十二）融合光流法与深度神经网络的 CastGan雨量预报模型.220（二十三）AI 智慧安全用电平台.223（二十四）浪潮氧化铝工艺调优模型.224（二十五）浪潮气象服务大模型.226（二十六）人工智能 “祥安 e 家”数字大物业平台.228（二十七）“人工智能 专家知识”台风预报大模型研发及面向海洋和东盟区域的服务应用.229（二十八）星汉大模型.233（二十九）地质灾害危险预警.235（三十）考试宝典 AI 题库大模型.238（三十一）广西交通领域大模型科宝.239（三十二）建筑工程安全管理.240（三十三）安全运维专属大模型.243（三十四）糖料蔗综合农业模型.245（三十五）白小泽 AI 助手.246（三十六）基于人工智能算法的气象预报实训系统.248（三十七）广西产教融合数据大模型.2517（三十八）油茶有害生物智能识别.255（三十九）基于分布式移动远程诊疗平台和DeepSeek 深度学习的中医大模型的医健智慧系统.258三、“人工智能 制造”典型应用场景.260（一）数据要素赋能的二氧化锰生产线掺混流程监测与预警.260（二）甘蔗脱毒健康种茎标准化智能切种生产线关键技术研究与应用示范.262（三）多模态工业物联网驱动的林业智巡协同平台.266（四）基于 DeepSeek 专家混合并行电力通信库的火电厂电气系统运维智能体.268（五）基于 AI 的火电机组设备预测性维护系统.269（六）基于人工智能的工业 3D 视觉检测系统.271（七）智能激光选区熔化成形制造技术.272（八）基于云边端的铁-钢界面智能低碳运输控制系统.274（九）爱阁工房绿色家居智能生产线.277（十）基于 AI 位置大数据的宏观产业模型.278（十一）“智网优链”AI 驱动的网络智能化改造与优化.281（十二）基于工业物联网的生产资源全生命周期管理平台.283（十三）AI 设计全流程优化与培训.287（十四）装备制造行业-AI 营销服务.289（十五）装备制造行业-AI 生产制造.290（十六）食品饮料行业-AI 生产制造.290（十七）采矿行业-AI 生产制造.291（十八）桂烟 AI 助手.292桂烟 AI 助手.292（十九）供应链管理-人造板供应链物流运输智能防伪模型优化与场景应用.293（二十）质量管控-人工智能产品板面缺陷识别与分级分拣应用.2968（二十一）营销管理-基于 AI 助手的智能经营管理分析的模式应用.299（二十二）高端铝合金气垫炉产线表面缺陷智能检测.301（二十三）铝合金热处理产线智能控制系统.303（二十四）铝合金板材生产线板形检测系统.306（二十五）铝电解机器人应用与 AI 智能平台.308（二十六）AI 产业感知机器人.312（二十七）机器人应用.313（二十八）AI 视觉智能化安全监测.314（二十九）玻璃生产机器人技术.316（三十）泛像控库及二三维影像自动化处理系统.317（三十一）基于 AI 大模型的自然资源行业智能体在“田长巡”管理平台的应用.318（三十二）智能质控与合规管理助手.320（三十三）人工智能提升电光芯片制造的质量和效率.322（三十四）AI 技术在合同签约及供应链采购中的应用.325（三十五）稀土冶炼分离智能化深度融合生产综合管理系统升级项目.327（三十六）不合格阴极板自动检测挑选系统.329（三十七）核电 AI 智能问答及 AI 自主设计开发和应用平台.330（三十八）核电视频监控智能分析应用场景.331（三十九）人工智能制造创新应用.333（四十）彩盒称重及六面 LOGO 检测.339（四十一）不锈钢数字化人工智能制造示范工厂应用场景.341（四十二）基于园区物流场景的无人驾驶应用.345（四十三）柳钢中金热轧全流程智能化产线.346（四十四）人工智能助力工程机械制造的智能化平台.3479（四十五）工业质检.349（四十六）面向工业互联网的不确定信息下客机机身装配系统复杂性度量与控制.350（四十七）窑磨先进控制系统.354（四十八）安全综合智能管理系统.356（四十九）皮带机智能在线监测解决方案.357（五十）应用视频物联融合技术推动订单制造实现全过程的透明化在线化监造.359（五十一）人工视觉检测技术在汽车质量控制上的应用.363（五十二）基于工业互联网神经网络技术的工业智能制造平台在工业领域中的应用.367（五十三）车易慧多模态单据解析引擎应用.370（五十四）基于 AI 行为识别的润滑油加注监测应用.371（五十五）基于机器视觉主减速器装配智能防错应用.372（五十六）OVM 智能化缆载吊机在悬索桥施工中的应用.374（五十七）视觉识别系统.377（五十八）LIM（精益制造）模式及其智能装备应用.379（五十九）燃煤智能采制化升级系统.38410一、人工智能产品（一）联通云 AI 边缘一体机申报单位名称中国联合网络通信有限公司广西壮族自治区分公司联系人及联系方式 刘辉彪 18577846353人工智能产品名称 联通云 AI 边缘一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介中国联合网络通信有限公司广西壮族自治区分公司是中国联通在广西设立的分支机构，致力于为广西地区提供全方位的通信服务。作为中国联通的重要组成部分，广西联通依托集团强大的技术实力和资源优势，积极推进行业创新，助力广西的数字化转型。中国联通主要经营固定通信、移动通信、国内国际通信和各类 ICT 业务。近几年全力加快公司数字化转型步伐，充分发挥信息通信对产业链和经济社会发展的带动拉动融通作用，连续九年获评选为“亚洲最受尊崇电信企业”。2025 年，公司坚定履行“网络强国、数字中国建设”的使命责任，积极推动联网通信、算网数智两类主营业务协调发展，扎实推进战略规划体系深化落地，创新引警动能强劲，核心能力不断增强，加快成为具有全球竞争力的世界一流科技服务企业。广西联通总资产逾 100 亿元，拥有 14 个地市级分公司，年营业额超 60 亿元，服务用户规模超 1000万，员工人数近万人，是一支具有高战斗力的专业化、年轻化人才队伍，目前已在工业互联网、数字政府、智慧城市医疗教育、水利文旅、公共安全等领域，沉淀了多种自主产品，可提供系统集成、软件研发、运行维护三大服务相互配合的一站式交付服务。（二）产品简介广西联通依托自研的元景 MaaS 平台与强大的算力基础，精心打造了“MaaS-DeepSeek 平台一体化解决方案”，为企业提供安全、敏捷的 AI 支持。该方案具备以下核心特点：1.零门槛部署：简化 AI 技术的应用流程，使企业无需复杂的前期准备即可快速上手。2.低成本验证：降低企业在新技术尝试上的成本投入，减少试错风险。3.全场景适配能力：广泛适用于多种业务场景，帮助企业重塑效能边界，开启智能化增长的新模式。联通云 AI 边缘一体机是专为边缘、本地及现场应用场景设计的普惠 AI 一体化平台，基于星罗算力调度平台 AICP 算力平台，结合昇腾 AI 算力，预置 DeepSeek 系列模型。涵盖从模型微调、知识蒸馏、模型评测到在线服务和应用开发的完整 AI 产品链。内嵌中训边推、AI 训推协同框架，打通智算“最后一公里”，重塑行业应用模型。联通 AI 边缘一体机与 DeepSeek 实现多场景深度对接，支持包括昇腾在内的多款主流算力卡，并允许客户定制算力平台。预置了 DeepSeek R1/V3 等多尺寸模型，用户可以根据需求灵活选择和扩展，快速搭建推理和微调环境，满足多样化的业务需求。（三）经济和社会效益11一丶经济效益：1.成本节约：AI 边缘一体机通过提供轻量级的融合解决方案，降低了企业在边缘计算部署中的硬件和运维成本，适用于具备分支机构、连锁企业和分布式应用场景的客户。2.高效运营：联通云联网引入了人工智能、机器学习等技术，提升了故障自动预警和定位工作的效率，从而减少了停机时间和维护成本。3.灵活部署：作为中国联通整体 MEC 边缘计算一体化解决方案，支持按需定制、灵活部署，可以满足不同客户的业务需求，包括共享型和专供型两种模式，为中小企业提供了经济高效的解决方案。二丶社会效益：1.推动数字化转型：通过集成工业 DMP、AI 质检、云化 PLC 等场景化工业应用，AI 边缘一体机加速了传统行业的数字化转型，提升了生产效率和产品质量。2.促进技术创新：联通云在 5G、云计算和人工智能领域的持续投入，不仅推动了自身的技术进步，也为整个社会的技术创新提供了动力。3.增强安全性：联通边缘云平台强调安全性的提升，确保了数据的安全传输与处理，增强了用户对数字服务的信任感。（二）移动云智算一体机申报单位名称中国移动通信集团广西有限公司联系人及联系方式 熊明科，15177911179人工智能产品名称 移动云智算一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介中国移动通信集团广西有限公司（简称“广西移动”）是中国移动在广西设立的具有独立运营和独立纳税资质的全资子公司，成立于 1999 年 7 月，下辖 14 个地市分公司，是广西区内规模最大的基础电信运营商，现为广西算力产业联盟副理事长单位。近年来，公司发展呈现稳中有进良好态势，截至2024 年底，电信业务总量超 200 亿元，行业占比超 50%；服务客户总数超 3000 万户，5G 用户超 1000万户，总连接数超 7000 万个，移动客户份额近 60%，作为唯一在广西全额纳税的通信运营商。（二）产品简介中国移动已成立云能力中心（中移（苏州）软件技术有限公司），100%自研打造移动云服务，现已建成全国“4 N 31 X”的全国布局，广西落地双算力节点。可为客户提供包括包括智算、AI 在内 IaaS、PaaS、SaaS 服务。移动云智算一体机1.产品功能深度集成 DeepSeek 满血和蒸馏版模型以及成熟的行业智能体，内置模型微调、模型推理、知识库构建、智能体编排等一站式工具，客户可在资源独享的服务环境中，快速构建个性化 AI 应用，2.应用情况12目前已与区内多个客户达成合作意向，正在加快区内客户的部署交付。3.市场前景可提供部署于客户侧的私有 AI 智算服务，为客户基于私有数据、保密数据的 AI 应用提供低延迟边缘计算服务。在政府、金融、医疗等领域有广发的应用场景及大量的市场需求。（三）经济和社会效益2025 年广西移动将依托强大的智算服务、算力网络，为区内千行百业智能化、信息化升级转型持续赋能，在人工智能应用领域贡献更多的经济、社会价值。（三）雷视一体机申报单位名称广西北投信创科技投资集团有限公司联系人及联系方式 陆景宇，13878802651人工智能产品名称 雷视一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北投信创成立于 2020 年 10 月，注册资本 3.6 亿元，是广西北部湾投资集团有限公司的全资子公司，专注于数字产业发展。公司拥有雄厚的技术人才基础，其中博士 5 名，研究生及以上学历员工占比近 60%，大学本科及以上学历员工占比达 98%。北投信创综合运用 5G、AI、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术，提供智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的数字化解决方案，培育“ 数字”新业务模式。北投信创在人工智能产品研发领域有深厚的积累，拥有从算法研发到产品应用的全套研发体系。目前自主研发了雷视融合一体机、轻量化公路巡检装备、AI 编目系统、广西道路运输车辆风险管理平台、东盟文旅大模型等多款人工智能产品，广泛应用于智慧交通、智慧法院、智慧口岸等领域。北投信创积极参与自治区党政信创工程，承接外省 IT 新技术向广西的转移落地，加快成长为自治区数字经济龙头企业，更好地推动广西数字产业引进和聚集，服务全区经济社会发展。（二）产品简介雷视一体机是一款集成了毫米波雷达和摄像头的高性能设备，基于深度学习的机器视觉技术克服了单一传感器在自标定位精度、应用条件及功能扩展上的限制，在-40至 70极端温度下稳定运行，暴雨、雾霾、黑夜中仍可精准捕获 200 米内车辆轨迹，感知误差小于 0.1 米。雷达点云数据与高清视频画面智能叠加，既能识别车辆位置、速度、航向角，又可同步抓取车牌、车型、颜色等特征，目标匹配准确率达 99.7%，实现了全天候的车辆检测与跟踪。此外，雷视一体机还配备了车辆轨迹预测自纠正算法，基于车辆轨迹，能实现异常交通行为的准确识别。与之搭配的边缘计算单元搭载自研 AI算法，支持多种交通事件自动研判，从违停占道到行人闯入，从异常变道到事故预警，响应时间短至300 毫秒。雷视一体机应用于高速公路智慧监控，城市路口精细治理，港口/园区管理的方向，有良好的市场前景。高速公路智慧管控：实时监测重点路段道路状况，联动高速公路信息情报板发布预警，保障高速13公路通行安全。城市路口精细治理：“雷达 视频”双重校验闯红灯行为，解决传统摄像头因遮挡导致的误判问题；通过车道级流量分析，助力信号灯配时优化，试点区域通行效率得到有效提升。智慧港口/园区管理：精准跟踪作业车辆运行轨迹，预判装卸区域碰撞风险，有效降低设备碰撞事故频次。（三）经济和社会效益雷视一体机已在沙吴智慧高速车路协同系统中部署应用。我司自研的雷视一体机与边缘计算设备在 k8-swk0 正式部署，完成 16km 路段的全域车辆跟踪，事件检测，车路协同的功能，系统每日实时处理超高 2000 个车辆的实时数据，车辆检测准确率达 98%以上，部署不仅为数字孪生云控平台提供了准确、实时的车辆数据，还实现了交通流优化、智能导航、车辆安全以及智能交通管理等多个方面的提升，为道路交通系统的发展和改进提供了重要的技术支持和保障。本产品推广后，预计撬动相关产值 2000 万元。（四）智能车载终端申报单位名称广西北投信创科技投资集团有限公司联系人及联系方式 陆景宇，13878802651人工智能产品名称 智能车载终端人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北投信创成立于 2020 年 10 月，注册资本 3.6 亿元，是广西北部湾投资集团有限公司的全资子公司，专注于数字产业发展。公司拥有雄厚的技术人才基础，其中博士 5 名，研究生及以上学历员工占比近 60%，大学本科及以上学历员工占比达 98%。北投信创综合运用 5G、AI、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术，提供智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的数字化解决方案，培育“ 数字”新业务模式。北投信创在人工智能产品研发领域有深厚的积累，拥有从算法研发到产品应用的全套研发体系。目前自主研发了雷视融合一体机、轻量化公路巡检装备、AI 编目系统、广西道路运输车辆风险管理平台、东盟文旅大模型等多款人工智能产品，广泛应用于智慧交通、智慧法院、智慧口岸等领域。北投信创积极参与自治区党政信创工程，承接外省 IT 新技术向广西的转移落地，加快成长为自治区数字经济龙头企业，更好地推动广西数字产业引进和聚集，服务全区经济社会发展。（二）产品简介本产品是道路运输车辆北斗智能终端成套设备，符合国家及行业的最新标准要求，是根据广西区内的调研、试点以及市场实际发展情况而研发。其功能包括北斗定位、灾备、交互、远程升级，具备高算力，支持增值服务拓展。终端设备升级迭代后，可实现运输车辆前向碰撞、车道偏离、车距过近、行人碰撞、不良驾驶行为等事件的监测预警。目前，该北斗智能终端成套设备已取得了显著进展，完成了技术验证工作，确保了设备在实际道路运输环境中的稳定性和可靠性，成功实现了与现有平台的集成对接，为车辆提供实时的定位、监控和预警服务。14在当前的市场环境下，北斗系统的应用范围正不断扩大，其在交通运输领域的深度融入，为道路安全和效率提升提供了强有力的技术支撑。随着智慧交通体系的逐步完善，社会各界对于车辆的精准定位与智能安防需求日益增长。本产品所具备的高精度定位功能，能够为车辆提供更为精准的地理位置信息，极大地提升了运输过程中的调度效率和安全性。同时，其智能安防功能，如前向碰撞预警、车道偏离提醒等，有效降低了事故发生率，为驾驶员和乘客的生命财产安全保驾护航。目前，在政策的推动下，越来越多的运输企业和个人将主动或被动地采用此类先进设备，以提升自身的竞争力和安全性。本产品在市场中的应用前景较为广阔，有望在未来的市场竞争中占据重要地位，实现销量的持续增长。（三）经济和社会效益1.项目营收我司将以广西道路运输风控平台为基础，持续为道路运输车辆的行驶安全保驾护航，减少交通事故的发生，保障人民群众的生命财产安全。规划实现全区 26 万台设备的全面覆盖，预计每年可实现营收 1.85 亿元。经计算，在项目资本金投资情况下，运营期 10 年内，所得税后财务内部收益率达到17.41%，财务净现值（Ic=5.5%时）为 7773.19 万元，动态回收期为 6.14 年。2.降低驾乘成本对于车辆运输公司而言，通过使用智能车载终端，可以显著降低运营成本。系统实时检测驾驶员行车过程中是否存在疲劳驾驶、打电话、抽烟、急加速、急减速等不良行为，并及时向监控平台告警。此外，平台定期发送历史行车报告给驾驶员，帮助他们改善日常行车中的操作习惯，从而减少油耗和维修成本，大大提高了企业的经济效益。3.提高区域经济竞争力智能车载终端的推广带动了信息技术、金融服务等相关产业的发展，创造了更多的就业机会，进一步拓宽了经济增长点。（五）智慧无人机自动机场巡检系统申报单位名称广西北投信创科技投资集团有限公司联系人及联系方式 陆景宇，13878802651人工智能产品名称 智慧无人机自动机场巡检系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北投信创成立于 2020 年 10 月，注册资本 3.6 亿元，是广西北部湾投资集团有限公司的全资子公司，专注于数字产业发展。公司拥有雄厚的技术人才基础，其中博士 5 名，研究生及以上学历员工占比近 60%，大学本科及以上学历员工占比达 98%。北投信创综合运用 5G、AI、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术，提供智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的数字化解决方案，培育“ 数字”新业务模式。北投信创在人工智能产品研发领域有深厚的积累，拥有从算法研发到产品应用的全套研发体系。目前自主研发了雷视融合一体机、轻量化公路巡检装备、AI 编目系统、广西道路运输车辆风险管理15平台、东盟文旅大模型等多款人工智能产品，广泛应用于智慧交通、智慧法院、智慧口岸等领域。北投信创积极参与自治区党政信创工程，承接外省 IT 新技术向广西的转移落地，加快成长为自治区数字经济龙头企业，更好地推动广西数字产业引进和聚集，服务全区经济社会发展。（二）产品简介智慧无人机自动机场监管系统包含小型多旋翼无人值守机巢、大型多旋翼无人值守机巢、AI 智能检测系统以及北投信创空地智联飞行管控平台。小型多旋翼无人值守机巢：最大飞行半径 8km，最大飞行时间 35min，防护等级 IP55，小雨可起飞，24 小待命，无人值守起飞，搭载 2000w 像素高清摄像头，性价比高，部署灵活。大型多旋翼无人值守机巢：最大飞行半径 10km，最大飞行时间 50min，防护等级 IP55，小雨可起飞，24 小待命，无人值守起飞，可搭载激光雷达、喊话器等中型外设，支持多种业务应用。AI 智能检测系统：利用强有力的北投云服务器及先进机器学习技术，可对城市重点道路区域进行多时段全天候常态化空地巡逻，对占道违停实时监控、抓拍取证。并可对城市道路交通路口进行智能分析，判断交通拥堵情况。北投信创空地智联飞行管控平台：可通过远程控制，针对不同应用场景制定巡飞任务，指挥自动机场和无人机作业。实现管理员端远程规划航线、设置多个巡检任务并远程发送作业指令，从而在远端办公地点管理各类巡检任务执行。完成 2024 年广西交通行业地方标准公路监测无人机巡检系统建设技术规范立项申报，完成行业标准制定。基于低空无人机的公路智慧巡查监管与养护平台试点项目 获广西交通厅交通强国智慧交通试点项目立项建设，进行行业应用试点。（三）经济和社会效益无人机自动机场监管系统目前已应用于普通国省干道宾阳思陇养护站边坡巡检、沙吴路智慧高速检测试点、平路运河土石方测量、城市道路交通检测试点等多个场景，拥有广阔的市场前景。随着传感器、动力系统、通信技术等关键技术的不断突破，以及人工智能、边缘计算等新兴技术与无人机的深度融合，无人机的性能不断提升，应用范围也在不断扩大，无人机技术可用于交通监控和突发事件响应，无人机在应急救援、灾害监测等方面具有快速响应、灵活机动的优势，能够为应急工作提供有力支持，为城市道路管理提供高效手段。本产品推广后，预计撬动相关产值 3000 万元。（六）AI 货运物流风控系统申报单位名称广西北投信创科技投资集团有限公司联系人及联系方式 冯子扬，19162300961人工智能产品名称 AI 货运物流风控系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北投信创成立于 2020 年 10 月，注册资本 3.6 亿元，是广西北部湾投资集团有限公司的全资子公司，专注于数字产业发展。公司拥有雄厚的技术人才基础，其中博士 5 名，研究生及以上学历员工占16比近 60%，大学本科及以上学历员工占比达 98%。北投信创综合运用 5G、AI、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术，提供智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的数字化解决方案，培育“ 数字”新业务模式。北投信创在人工智能产品研发领域有深厚的积累，拥有从算法研发到产品应用的全套研发体系。目前自主研发了雷视融合一体机、轻量化公路巡检装备、AI 编目系统、广西道路运输车辆风险管理平台、东盟文旅大模型等多款人工智能产品，广泛应用于智慧交通、智慧法院、智慧口岸等领域。北投信创积极参与自治区党政信创工程，承接外省 IT 新技术向广西的转移落地，加快成长为自治区数字经济龙头企业，更好地推动广西数字产业引进和聚集，服务全区经济社会发展。（二）产品简介一、研发背景近年来，随着交通货运物流行业的快速发展，交通事故频发、货物损失率高、运营成本上升等问题日益突出。这些问题不仅阻碍了普货物流行业的健康发展，也对人民群众的生命财产安全构成了威胁。根据中国物流与采购联合会2022 年货车司机从业状况调查报告的数据，82.4%的货车司机日均工作时长在 8 小时以上，疲劳驾驶现象普遍，行车安全存在重大隐患。此外，中国公路货运安全白皮书 2021指出，疲劳驾驶、激进驾驶等司机问题为道路货运事故最主要因素，占比达 37%，其次是设备盲区等装备因素，占比 35%。为了应对这些挑战，国家出台了一系列政策文件，如“十四五”现代综合交通运输体系发展规划等，旨在加强道路运输营运车辆的风险管控和行业风险管理水平。特别是在广西，据统计，广西总质量为 12 吨及以上普通货运车辆约 191,673 辆，4.5 吨至 12 吨的普货车辆 51,456 辆。面对如此庞大的货运市场，AI 货运物流风控系统应运而生，并得到了政府层面的支持，旨在通过先进的技术手段提升道路运输的安全性和效率。广西道路运输车辆风险管理平台已于 2024 年 8 月获国家发展改革委批复立项，使广西成为首批交通领域 DBD 智能安防服务设备规模化应用的三个试点区域之一。二、功能描述“AI 货运物流风控系统”是一款针对广西物流行业设计的智能终端设备报警二次识别系统，集成了图像识别技术、风险评估算法以及驾驶行为分析模型，致力于提升货运车辆的安全性和运营效率。其主要功能包括：1.多信息抽取及卡证矫正：支持行驶证、身份证、SIM 卡（特色服务）、车牌号、营业执照信息、车架号等多种关键证件信息的快速提取及自动矫正，极大提高了装维人员的信息录入效率。2.历史风险评分算法：根据车辆和企业的日常运营数据，定期计算日、周、月的历史风险评分，提前预警潜在风险。3.行车过程评分算法：基于司机的驾驶行为，实时计算行车评分，降低事故发生的可能性，智能处理报警并降低人工客服工单处理量。4.视觉二次识别算法：实现 ADAS/DSM/BSD 报警的云端校准，减少误报率。三、应用情况目前“AI 货运物流风控系统”已在广西道路运输车辆风险管理平台上线，特别针对广西籍“两客一危一重”道路运输车辆推广产品规模化应用。截至目前，已有近万辆车辆安装了该系统，并取得了显著成效，有效提高了行车安全性，降低了事故率。未来预计可安装总数将达到 24.5 万辆，覆盖更广泛的货运车辆群体。四、市场前景鉴于广西作为首批交通领域 DBD 智能安防服务设备规模化应用试点区域之一的地位，以及庞大的17货运车辆基数，“AI 货运物流风控系统”的推出不仅响应了国家关于加强道路运输营运车辆风险管控的要求，也为物流企业提供了高效、低成本的解决方案。通过显著提高工作效率和服务质量，该系统有望在未来几年内广泛应用于广西乃至更广泛的地区，成为物流企业和车队管理者不可或缺的智能助手。其强大的功能和显著的应用效果预示着它在市场竞争中具有广阔的发展空间，有助于推动整个物流行业的智能化转型，确保行车安全，减少事故发生，保障人民生命财产安全。（三）经济和社会效益1.项目营收“AI 货运物流风控系统”平台依托数据驱动，核心聚焦于“安全 服务”，涵盖北斗智能安防服务设备、在途风控服务、数据分析等。该方案旨在为保险公司提供切实有效的“风险减量”解决方案。本项目规划实现全区 26 万台设备的全面覆盖，预计每年可实现营收 1.85 亿元。经计算，在项目资本金投资情况下，运营期 10 年内，所得税后财务内部收益率达到 17.41%，财务净现值（Ic=5.5%时）为7773.19 万元，动态回收期为 6.14 年。这表明项目不仅具有良好的经济效益，还能够为投资者带来可观的回报。2.降低驾乘成本对于车辆运输公司而言，通过使用“AI 货运物流风控系统”，可以显著降低运营成本。系统实时检测驾驶员行车过程中是否存在疲劳驾驶、打电话、抽烟、急加速、急减速等不良行为，并及时向监控平台告警。此外，平台定期发送历史行车报告给驾驶员，帮助他们改善日常行车中的操作习惯，从而减少油耗和维修成本，大大提高了企业的经济效益。3.提高区域经济竞争力项目的实施不仅提升了广西的交通效率，也增强了区域经济的整体竞争力。首先，通过优化交通资源配置，降低了物流成本，使得更多企业愿意选择广西作为其物流中心或生产基地，促进了地区经济的快速增长。其次，“AI 货运物流风控系统”的推广带动了信息技术、金融服务等相关产业的发展，创造了更多的就业机会，进一步拓宽了经济增长点。此外，随着项目影响力的扩大，吸引了更多高科技企业和人才落户广西，对区域经济发展产生了积极影响。（七）一体化人工智能车型识别仪申报单位名称广西北投数字科技产业有限公司联系人及联系方式 韦英伦 13977189257人工智能产品名称 一体化人工智能车型识别仪人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西北投数字科技产业有限公司作为广西交科集团有限公司的全资子公司，深耕智慧交通领域多年，其业务和技术发展充分体现了人工智能在高速公路机电设备领域的应用与创新。公司不仅在传统机电设备的研发、生产与维护方面积累了丰富经验，还积极探索人工智能技术在智慧交通中的应用，推动交通管理的智能化与科学化发展。公司生产的隧道巡检机器人、智能车道一体机、自动发卡机器人等设备，均融入了人工智能技术。公司借助人工智能算法，对高速公路机电设备进行实时监控和预测性维护。通过分析设备运行数18据，AI 系统能够提前识别潜在故障并优化维护策略，减少设备停机时间。这种智能化运维模式不仅提高了设备的稳定性和使用寿命，还降低了维护成本。公司参与了广西高速公路收费清分中心信息化系统、ETC 联网清分中心系统等大型信息系统的集成与建设。这些系统通过人工智能技术优化交通流量管理、提升收费效率，并为交通管理者提供决策支持。业务范围除广西市场外已拓展至云南、贵州等地，是广西交科集团有限公司智慧交通产业化的重要组成部分。公司下设 9 个部门，共有员工 90 余人，中高级职称及研究生 20 余人，拥有五星级售后服务证书、电子与智能化工程专业承包二级、公路交通工程（公路安全设施）专业承包一级、建筑施工安全生产许可等资质，拥有专利及软件著作权超过 60 项，先后通过 ISO9001 质量管理体系认证及高新技术企业认定，获评 AAA 级信用企业、广西工业企业质量管理标杆、广西交通运输行业青年文明号、自治区及南宁市专精特新中小企业、南宁市企业技术中心、南宁市工程技术中心、广西瞪羚企业、广西数字化车间。公司拥有完善的检测设备仪器、专业的产品生产线、技术力量坚实的研发团队和经验丰富的机电工程专业维护队伍，是一家集研发、检测、生产、销售、售后服务、专项工程维护于一体，能够为客户提供一站式专业服务的高科技企业。公司作为国内专业研发及生产高速公路机电设备的高新技术企业之一，自成立以来，累计承担了广西区内 2100 多条 MTC 车道、1000 多条 ETC 车道和 300 多条自助车道的机电产品及相关路段隧道主要机电产品研发、设计与生产，参与了广西高速公路收费清分中心信息化系统、广西高速公路监控中心信息系统、广西高速公路联网电子不停车收费（ETC）系统服务及结算平台、ETC 联网清分中心系统等大型信息系统的集成产品生产和施工建设，参与开发了广西高速公路联网电子不停车收费系统服务及结算平台、联网清分中心，参与建设了南宁、柳州、河池、防城港等地区的 ETC 不停车收费车道系统，为广西交通建设管理特别是高速公路管理的智能化、科学化作出了积极贡献。（二）产品简介一、研发背景：一体化人工智能车型识别系统是广西北投数字科技产业有限公司自主研发的智能交通产品，旨在通过先进的 AI 技术实现对车辆的精准识别与分类。该系统基于深度学习算法，结合高清摄像头与智能传感器，能够实时捕捉车辆的外观特征、车牌信息、车型类别等关键数据，并在复杂环境下保持高准确率。二、研发技术：1.精度识别技术：支持多种车型的精准识别，覆盖轿车、货车、客车、特种车辆等，识别准确率超过 99%。这种高精度识别能力基于先进的图像处理算法和深度学习模型，能够有效提升交通管理的智能化水平。2.多场景应用能力：系统适用于高速公路收费站、城市道路监控、停车场管理等多种场景，展现了强大的通用性和适应性。这种多场景应用能力能够满足不同交通管理需求，提升整体交通系统的运行效率。3.实时性与稳定性：系统能够在复杂光照、恶劣天气等条件下稳定运行，并实时反馈车辆信息。这种实时性和稳定性对于交通管理的高效性和安全性至关重要，能够有效减少事故风险。4.数据整合与分析能力：支持与交通管理平台无缝对接，提供实时数据和分析报告，助力交通流量优化与安全管理。通过数据整合与分析，交通管理部门可以更全面地掌握交通运行状况，及时发现异常情况并做出科学决策。19三、应用情况：目前，该系统已在广西多个高速公路收费站和城市交通监控点投入使用，显著提升了交通管理效率和安全性。未来，公司计划进一步拓展市场，覆盖更多城市和地区。四、市场前景：随着智能交通系统的普及，一体化人工智能车型识别系统具有广阔的市场前景。其高效、精准的识别能力能够满足交通管理、安防监控、智慧停车等多领域的需求，有望成为智能交通领域的重要技术支撑。（三）经济和社会效益一、经济效益：1.提升交通管理效率：通过精准识别车辆信息，减少人工干预，降低运营成本。例如，在高速公路收费场景中，系统可实现快速收费，减少拥堵时间，提升通行效率。2.优化资源配置：为交通管理部门提供实时数据支持，助力交通流量优化，减少交通拥堵带来的经济损失。3.拓展市场空间：该系统具有较强的市场竞争力，能够为公司带来新的业务增长点，预计未来三年内可实现收入增长 30%以上。二、社会效益：1.提升交通安全：精准识别车辆信息，为交通执法提供有力支持，减少交通违法行为，降低交通事故发生率。2.助力智慧城市建设：作为智能交通系统的重要组成部分，该系统能够为城市的智慧化管理提供数据支持，提升城市运行效率和居民生活质量。3.推动行业创新：一体化人工智能车型识别系统的成功应用，为智能交通领域提供了新的技术思路，推动行业向智能化、高效化方向发展。（八）基于 DeepSeek 大模型的政务智能体一体机申报单位名称润建股份有限公司联系人及联系方式 李林强 15002014895人工智能产品名称 基于 DeepSeek 大模型的政务智能体一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介润建股份有限公司（以下简称润建股份）成立于 2003 年 1 月，2018 年 3 月在深交所上市，注册资本 22,074.6347 万元，现拥有在职员工 6000 余人，研发人员 1700 余人，持有各类证书 7000 余本。润建股份是领先的数字化智能运维（AIops）服务商、中国服务业企业 500 强、中国软件百强企业、国家知识产权优势企业，是广西本土培育的民营上市企业，是广西第一家获 CMMI5 认证的高新技术企业，产品及服务涵盖通信网络、数字网络、能源网络三大业务，业务覆盖 29 个省及东南亚等“一带一路”沿线国家。2023 年营业收入超 88.3 亿元，为地方税收贡献近 2 亿元。公司已构建 6 地（南宁、广州、深圳、北京、济南、德国）15 个研发中心的研发组织架构，坚持“技术与产品”的双重创新研发模式，重点面向通信、政务、警务、消防、电力与新能源等行业场景20应用，开展人工智能、大数据、5G、物联网等多元化技术研究与产品研发，累计获得知识产权 600 余项。自主研发项目及孵化的 Run 系列数字化产品已覆盖 65 个应用场景，涵盖工业物联网、数智城管、社会综合、治理教育、数字化乡村振兴、XR 应用等领域。通过坚持加大研发投入开展产品自主研发工作，不断丰富公司创新产品种类，提高公司的市场风险防控能力，市场竞争力得到进一步提升，逐渐成为行业的“领跑者”。公司先后获得广西创新联合体、广西企业技术中心、广西技术创新中心、广西新型研发机构、广西重点实验室、广西博士后创新实践基地、南宁市企业技术中心、南宁市“人才飞地”研究中心、南宁市产学研协同创新企业、南宁市高技能人才培养基地等各级科研平台 10 余个，承担科技攻关项目40 余项。拥有通信类、电力类、政企业务类、软件研发及技术类、公共类等资质超 50 项，是广西唯一一家获得信息系统建设和服务能力评估 CS4 企业、广西本土首家通过 CMMI5 资质认证企业，资质及管理体系认定为区内最完善的企业。公司与五象新区共同打造了五象云谷智算中心，该智算中心获得了“国家绿色数据中心”、中国通信院三个“5A”认证及中国质量认证中心（CQC）颁发的 A 级等级证书的智算中心，认证等级跻身全国前五。五象云谷智算中心可承载两个万卡集群，提供高达 40000PFlops 智能算力，已经实现 1000P的千卡集群。同时润建股份将自身在五象云谷智算中心全生命周期的丰富经验输出至东盟多个国家。目前已在印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、越南等国家参与建设了 24 个数据中心案例，成功将中国数据中心服务一体化的设计、建设、运维能力和标准规范输出到东盟国家。（二）产品简介一、研发背景近年来，国家出台了一系列政策措施推动人工智能与各行各业的深度融合，中华人民共和国中央人民政府发布以“高效办成一件事”为抓手 大力推动政务服务水平整体跃升 群众办事体验持续优化指导意见、国家数据局等部门关于印发“数据要素 x”三年行动计划(2024-2026 年)、科技部等六部门关于印发 关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见，尤其是在政务领域，政府积极推动智慧政务建设，提高政务服务水平和效率。润建股份抓住这一产业机遇，依托自身在人工智能领域的积累和技术优势，研发政务智能体一体机，为智慧政务提供有力支持。润建股份致力于为数智化转型提供 RISC-V AI 创新解决方案，始终坚持软硬一体自主可控的发展方向，是 RISC-V AI 计算公司中的领导者。随着 2025 年 DeepSeek 大模型火爆全网，公司积极推进国产算力生态发展，联合广州希姆半导体科技有限公司（希姆计算）打造完全自主可控的“算力-算法-应用”全国产闭环生态，采用自主研发 AI 芯片、编译器、工具链与 DeepSeek 深度耦合，成功完成Deepseek-R1 系列蒸馏模型的适配，并发布业内领先的 DeepSeek 加持全国产算力政务智能体一体机，为智慧政务提供基于 DeepSeek 大模型的软硬件一体化解决方案。二、产品功能政务智能体一体机是面向政务场景开发的软硬件一体化解决方案，在事项查询准确度、智能化水平、落地成本、系统可靠性等方面具有显著优势。21硬件层面为一台 4U 双路异构服务器，搭载 8 张基于润建股份自研 RISC-V 开源指令集的高性能推理加速卡。单卡集成 32 个高性能自研 NeuralScale 架构神经网络处理核心，提供 153T FLOPS FP16 智能算力并具有高效能比，高灵活性,可编程性和可扩展性等特点。整机算力以 FP16 计高达 1.2P FLOPS，以 INT8 计高达 2.4P OPS。软件层面搭载集成了多种算法能力的自研政务专家引擎，包括意图理解、澄清反思、GraphRAG 等，针对政务事项问答可达到 95% 的准确率；智能体通过政务图谱将业务经验转换为知识，给公众带来真实的互动体验和准确的政务指引，应对公众丰富多样的提问，极大提升服务满意度及智能化体验。基于全自研工具链，可以显著提升开发效率，实现智能体的快速落地，周期从几个月缩短到 2 周，并提供极具优势的落地与维护成本。软硬件协同设计的智能体系统，提供了稳定可靠的服务发布能力，充分保证服务质量。三、应用情况基于政务智能体一体机可以快速落地智能政务问答助手，目前已对服务频次占比约 60%的高频部门公安、交通、市场、卫健、人社等进行了深度优化，基于积累的丰富政务专家知识和在数据梳理、图谱构建、提问理解、问答生成等关键工具链中的针对性调优，为政务部门带来更为极致的智能化体验。经过多地政务专家评测，本产品问题解决能力和智能化体验大幅领先国内同类产品，在政务场景的解答平均准确率可达 95%。在政务服务大厅高峰期，仅靠人工导办员进行业务办理引导，容易出现人群拥挤、服务效率低等问题，而政务智能体一体机能够快捷地引导公众办理所需事项，提高服务效率和质量。此外，政务智能体一体机还能够通过构建智能体咨询服务平台，解决公众政务办事中遇到的困难与问题，进一步提升公众满意度和获得感。四、市场前景润建股份与希姆计算打造的政务智能体一体机适用于快速构建一个覆盖当地各政务服务部门的统一智能咨询服务平台。这不仅仅是一个技术解决方案，更是顺应国家数字政府改革建设“十四五”规划的重要举措，旨在通过智能化手段推动政务服务的智能化转型。一体机能够覆盖各级政务服务部门办事相关信息，包括但不限于行政服务中心、街道办事处、社区工作站等，为公众提供 24 小时不间断的智能化咨询服务。实现对公众咨询请求的智能响应、办事指南查询等功能，优化公众获取信息的途径，简化办事流程，提升政务服务效率和质量，创造更优的营商环境，引领“智慧政务”新风尚，助力智能体落地区域成为政务服务现代化的典范区域。在当前全球 AI 技术竞争日益激烈的背景下，自主可控的先进算力，自主可控的先进大模型和自22主可控的智能体应用都将成为实现 AI 领域的弯道超车和全面落地不可或缺的基石。润建股份与希姆计算通过将政务智能体一体机与 DeepSeek 大模型结合，优化政务流程，为政务数智化转型提供了安全可靠的技术支撑。（三）经济和社会效益一、经济效益1.降低运营成本政务智能体一体机通过 DeepSeek 大模型、算力集群和优化工具，是一套完备的软硬件一体化解决方案，内置政务专家引擎，适配速度快，实现“即插即用”，降低了政务部门的 AI 应用部署成本。润建股份政务智能体一体机内置曲尺调度平台，算力规模灵活可扩展，可提供本地化部署确保数据“不出域”，减少了数据传输和存储的成本；一体机采用自主可控的高性能 AI 算力和自研的 RISC-V开源高效指令集，保障了数据安全。同时，基于 DeepSeek 大模型的高性价比特性，如 API 成本仅为OpenAI 某版本的 1/27，进一步降低了 AI 应用的综合成本。2.提升政务服务效率政务智能体一体机具备“政务知识图谱 大模型反思 政务专家知识库”，擅长处理复杂知识，多轮对话和回答准确性方面的用户体验尤为出色。能够实现对公众咨询请求的智能快速响应、办事指南查询等功能，优化公众获取信息的途径，简化办事流程，从而大幅提升政务服务效率。高效的算力支持和精准的算法能力，使得政务智能体能够在短时间内处理大量政务事务，提高政府工作效率。3.促进产业升级随着 AI 技术的不断成熟和应用场景的拓展，政务智能体一体机有望成为未来政务服务的重要基础设施，为产业升级提供有力支撑。政务智能体一体机的推出，将推动 AI 技术在政务领域的应用和发展，带动相关产业链上下游企业的协同发展。二、社会效益1.提升公众满意度政务智能体一体机通过提供智能化的政务服务，能够显著提升公众对政务服务的满意度和信任度。精准的算法能力和高效的算力支持，使得政务智能体能够准确理解公众需求，提供个性化的服务方案，增强公众的获得感和幸福感。2.推动智慧城市建设政务智能体一体机是智慧城市建设的重要组成部分，能够推动城市治理体系和治理能力现代化。通过整合政务资源、优化政务服务流程、提高政务服务效率等方式，政务智能体一体机有助于构建更加智慧、便捷、高效的城市治理体系。3.促进政务公开与共享政务智能体一体机的应用，能够推动政务信息的公开透明和共享共用，增强政府工作的透明度和公信力。通过智能化的政务服务方式，政务智能体一体机有助于打破信息孤岛，实现政务信息的互联互通和共享共用，提高政府决策的科学性和民主性。4.带动就业与人才培养润建股份对基于 DeepSeek 大模型的政务智能体一体机的研发、部署和维护等过程，将进一步带动相关产业的发展和就业岗位的增加。同时，政务智能体一体机的应用和推广，也将促进 AI 人才的培养和引进，为相关产业的发展提供人才保障。23（九）智能算力一体机申报单位名称南宁市迈越软件有限责任公司联系人及联系方式 王宇翔 13521774867人工智能产品名称 智能算力一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介南宁市迈越软件有限责任公司是中国领先的数字解决方案提供商，成立于 2003 年 3 月 13 日，专注于利用人工智能、大数据及云计算等技术赋能客户产业数字化转型，推动社会经济健康可持续发展，致力于成为客户领先的数字化转型合作伙伴。集团公司迈越科技股份有限公司（股票代码：2501.HK）于 2023 年 10 月 11 日在香港联合交易所成功上市，成为广西首家登陆港交所主板的科技创新型民营企业。公司以人工智能为核心技术引擎，致力于为教育、政府、企事业单位及电子竞技等行业领域，提供全方位的场景化解决方案：智慧教育：公司已形成覆盖教育教学全场景的 AI 赋能体系。公司自主研发的 AI 智能体应用平台已融入多所学校教学实践，提供智能检索、数据挖掘、多模态资源生成等基础能力。接入 DeepSeek-R1模型后，平台更是扩展出校园百事通、智能写作助手、AI 教研助手等创新模块，全方位支持学校教育教学、管理决策和科研创新。AI 课堂教学质量分析平台则是通过计算机视觉与自然语言处理等 AI 技术，赋能学校教育教学评价改革，实时分析课堂互动、氛围和教学模式等课堂指标，形成完整评价系统，为教学质量提供科学依据。智慧政务：公司依托自主研发的高性能算力服务与 AI 智能体应用平台，为南宁市民政局打造了高效、精准的民政业务管理体系。通过整合社会救助、养老服务、社区治理等多维度数据，实现了民政业务的智能化分析和精准化服务。合同管理：AI 合同管理平台已成功应用于广西北部湾国际港务集团有限公司与北部湾港股份有限公司等多家大型企业，通过智能条款审查、履约风险预警等功能，实现合同全生命周期数字化管理，显著提升企业运营效率。接入 DeepSeek-R1 模型后，平台提升了法律语义理解深度和风险预测精准度，支持多模态处理能力，实现语音与文本跨模态融合。智慧交通：迈越研发团队与广东交通集团旗下公司利通科技合作，共同推进交通基础设施数字化升级。双方成功完成了国产化 GPU 适配测试，并在广惠高速公路完成了视频云网关替换。未来，公司计划部署更多具备边缘计算能力的 AI 服务器集群，实现对交通流量、路况信息、突发事件等数据的实时感知和分析。算力服务：公司推出算力上云解决方案，通过万兆光网络与高性能计算能力构建分布式算力网络，为网吧、电竞、教育、设计、大模型训练与推理等场景提供高性价比弹性算力服务。国际布局上，公司在马来西亚马中关丹产业园落地算力中心项目，为当地提供高效、稳定的算力服务，赋能东盟地区数字化转型。公司开创性提出“数云融合、AI 赋能”战略和技术体系框架，通过泛在的敏捷 IT 治理能力和高效的数据驱动能力，构建跨界融合创新的数字业务场景与新业务模式，助力政府、教育与企业级客户建立面向未来的核心竞争力和竞争优势，全面赋能数字化、智能化转型升级。24（二）产品简介一、产品名称智能算力一体机二、研发背景近年来，国家大力推动人工智能产业发展和数字化转型，出台了一系列政策支持智能算力基础设施建设，强调国产化技术自主可控，并鼓励 AI 技术在金融、政务、教育等垂直领域的深度应用。在此背景下，南宁市迈越软件有限责任公司紧跟这一趋势，结合 DeepSeek 大模型技术，研发了开箱即用、快速部署的智能算力一体机。作为软硬件结合的高性能计算设备，智能算力一体机通过预置行业知识图谱、支持增量训练以及算力资源池化配置，实现多算力硬件资源的统一管理与动态分配，显著提升了算力利用效率，为各领域提供从硬件基础设施到软件算法优化的一站式解决方案，助力其在数字化转型中抢占先机。三、核心优势1.全面针 DeepSeek 大模型优化：25全面支持 DeepSeek-7B/13B/33B/70B 系列模型，通过量化与分布式推理技术，显著提升模型推理效率。结合 Megatron-LM 框架，实现多 GPU 并行流水线推理，吞吐量提升 3 倍以上。2.智能体软硬件集成，实现开箱即用：（1）提供多模态交互能力（文本、语音、图像），支持低代码开发行业智能体。（2）预置教育、金融、政务等垂直领域知识图谱，支持私有化部署与增量训练。（3）预置算力资源池化配置，实现多算力硬件资源统一管理，算力资源统一分配。产品框架图26内置智能问答系统示例算力资源池优化调度管理3.技术能力本地化支撑：我公司具备从研发、实施到售后的技术团队，可实现本地化技术服务，助力客户安心使用和应用。四、应用情况我公司作为技术合作伙伴，助力桂林电子科技大学和南宁师范大学完成 DeepSeek 大模型的本地化部署，推动智慧校园建设取得显著成果。基于昇腾 AI 计算框架，迈越智能算力一体机集成鲲鹏通用算力与昇腾 AI 算力，实现了从模型训练到服务部署的全流程国产化，为学校提供了高性能、低延迟的智能算力支持。在桂林电子科技大学，我公司助力构建“人工智能 ”创新联合体，探索人才培养新模式，推动关键核心技术攻关；在南宁师范大学，我公司协同完成基础设施搭建、模型部署与系统调优，为智慧校园建设注入强劲动力。通过 DeepSeek 大模型的应用，两所学校的校园学习与生活更加智慧化、便利化，展现了智能算力一体机在教育领域的广泛应用前景，也为广西乃至更广泛区域的数智化发展提供了有力支撑。五、市场前景随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进，智能算力一体机作为软硬件结合的高性27能计算设备，展现出广阔的市场前景。以下从政策支持、行业需求、技术趋势和市场竞争等方面进行分析：1.政策支持推动市场增长国家近年来出台了一系列政策，如关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见、关于支持人工智能产业高质量发展的若干措施、数字中国建设整体布局规划等，从算力基础设施建设到行业应用落地，从国产化技术发展到绿色低碳要求，政策导向与智能算力一体机的技术特点高度契合。这些政策为智能算力一体机的发展提供了强有力的支持，同时也催生了巨大的市场需求。我公司将进一步推动智能算力一体机在金融、政务、教育等领域的广泛应用，抢占市场先机。2.行业需求持续扩大金融领域：金融机构需要处理海量数据以提升风控能力、优化客户服务，智能算力一体机的高性能计算能力和低延迟推理特性，能够满足实时交易分析和智能投顾等场景的需求。政务领域：政府部门对数据安全和隐私保护要求极高，智能算力一体机支持私有化部署和增量训练，能够帮助政务系统实现高效、安全的智能化升级。教育领域：教育行业正逐步向个性化、智能化方向发展，智能算力一体机通过预置教育知识图谱和低代码开发能力，能够快速构建智能教学助手、个性化学习平台等应用。3.未来发展趋势垂直领域深度应用：智能算力一体机将进一步向金融、政务、教育、医疗等垂直领域渗透，提供更专业的解决方案。生态合作与标准化：随着技术生态的成熟，智能算力一体机将与更多 AI 技术提供商、行业应用开发商合作，形成标准化、模块化的产品体系。全球化市场拓展：随着国产化技术的成熟和国际市场对 AI 算力需求的增长，智能算力一体机有望走向全球市场，参与国际竞争。（三）经济和社会效益智能算力一体机不仅为企业及机构带来了显著的经济效益，降低了 AI 应用的成本和技术门槛，还通过赋能教育、政务等领域，推动了社会智能化转型，助力国产化技术发展，展现了广泛的社会价值。一、经济效益1.降低部署与运维成本：智能算力一体机开箱即用、快速部署的特性，大幅缩短了 AI 应用的部署周期，减少了运维成本。2.提升算力资源利用效率：通过多模组并行计算、动态量化技术和算力资源池化配置，显著降低显存占用和能耗成本，最大化算力资源价值。3.减少开发投入：预置行业知识图谱和低代码开发能力，降低了企业和机构在 AI 应用开发中的技术门槛和人力成本。二、社会效益1.推动教育智能化：助力高校构建智慧校园，提升教学和管理效率，为人才培养提供智能化支持。2.保障数据安全与隐私：私有化部署满足政务等领域对数据安全和隐私保护的需求，推动公共服务智能化升级。3.促进国产化技术发展：基于国产化硬件和软件架构，符合国家自主可控政策，推动关键技术的国产化进程。28（十）麒麟信安全国产化智算一体机申报单位名称广西麒麟信安科技有限公司联系人及联系方式 周竞 18674455439人工智能产品名称 麒麟信安全国产化智算一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西麒麟信安科技有限公司成立于 2025 年，是湖南麒麟信安科技股份有限公司全资子公司。麒麟信安是国家级高新技术企业，科创板上市企业，公司主要从事操作系统产品研发及技术服务，并以操作系统为根技术创新发展云计算和信息安全业务，致力于推进国产化安全应用。目前产品已在国防、电力、金融、党政等重要领域得到了广泛应用，并助力“神舟”上天、“远望”出海，“北斗”组网等国家重大工程。麒麟信安操作系统在国内连续八次通过公安部等保四级安全认证，麒麟信安服务器操作系统 V3 通过了中国信息安全测评中心的安全可靠测评，完全满足政府采购标准。麒麟信安还多次承担国家科技重大专项、信息安全专项等国家级以及省市级重点项目。公司多次获得省级科学技术进步奖、中国军民两用创新大赛金奖，并多次荣获工信部、国家工业和信息安全发展研究中心及权威行业颁发的信创优秀解决方案奖项。公司现有员工 643 人，技术研发人员占比公司总人数 60%以上，核心团队 2020 年获批湖南省科技创新创业团队称号。（二）产品简介一、背景：随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为推动 AI 应用落地的核心引擎。DeepSeek 大模型的出现，凭借其开源特性、低成本优势和高推理效率，迅速成为行业焦点，吸引了众多企业的关注和布局。DeepSeek 大模型不仅在参数规模和性能上表现出色，还成功适配了多种硬件平台，如 RISC-V AI SoC芯片，展现出强大的兼容性和高效推理能力。这一技术突破为企业提供了更灵活、低成本的 AI 部署方案，推动了 AI 应用从云端向边缘端和终端设备的延伸。在此背景下，麒麟信安积极响应行业趋势，推出麒麟信安全国产化智算一体机，旨在为客户提供一站式 AI 解决方案。智算一体机深度融合 DeepSeek大模型，支持本地化部署和高效推理，满足企业对数据安全、低延迟和高性能的需求。这一举措不仅体现了麒麟信安在 AI OS 融合技术上的领先优势，也进一步推动了国产操作系统与 AI 大模型的协同发展。此外，麒麟信安通过与 DeepSeek 等大模型的深度合作，加速了 AI 技术在智能制造、智慧政务、金融等领域的落地应用。麒麟信安全国产化智算一体机的推出，标志着麒麟信安在 AI 应用生态建设中的战略布局，为客户智能化转型提供了强有力的支持。总之，DeepSeek 大模型的出现为 AI 应用开辟了新的可能性，而麒麟信安全国产化智算一体机的推出，则是这一趋势下的重要实践，为客户布局 AI应用提供了高效、安全的解决方案。二、功能：1.DeepSeek 系列模型全面兼容适配，满足用户多元需求经过深度优化与精准适配，麒麟信安全国产化智算一体机与 DeepSeek 系列模型实现了无缝兼容，包含 DeepSeek V3、DeepSeek R1 和 DeepSeek Janus Pro，还支持全系列量化蒸馏版本。同时，对 QWen2.5、29LLama3.2、ChatGLM 等主流大模型也全面兼容。2.安全可靠，筑牢智算数据安全防线麒麟信安全国产化智算一体机，以麒麟信安操作系统为安全底座，为 DeepSeek 大模型构筑了一个稳定且高效的运行环境。一体机支持对接集磁盘加密与文件加密功能于一体的麒麟信安安全存储系统，将一体机智算数据存放此系统，能有效抵御智算数据泄露和丢失的风险，进一步筑牢智算数据的安全防线。3.全方位调优，充分释放硬件算力麒麟信安全国产化智算一体机通过对底层操作系统进程调度算法优化、NUMA 亲和、内存分配策略优化、IO 调度算法优化、Swap 管理策略优化等多种调优技术，有效提高了系统资源管理能力、网络吞吐能力、IO 吞吐性能；同时通过算子融合、模型量化等手段进行 GPU 加速，减少 AI 模型计算量和内存占用，使得 DeepSeek 在鲲鹏服务器 昇腾 AI 卡组合上性能得到最佳，充分释放硬件算力。4.云上灵活扩展，彻底告别服务器崩溃困扰麒麟信安智算一体机一体两用，不仅具备强大的本地计算能力，还支持与麒麟信安云的无缝集成。通过麒麟信安云的纳管功能，一体机上的华为昇腾 AI 卡可实现直通分配给 DeepSeek 大模型云服务器使用。借助云的优势，实现智能算力的动态横向扩展，以及实现云化管理，彻底告别服务器崩溃困扰，提高资源利用率。5.开箱即用快速部署，开启 AI 极致体验麒麟信安全国产化智算一体机深度调优集成，极简部署，支持开箱即用，运维简便。内置智能问答等智能化应用，如客户服务、健康咨询、医疗诊断辅助、理财咨询、政务咨询等，既支持大模型通用问答，也支持企业自建私有知识库，实现内部知识问答。6.灵活定制，场景契合麒麟信安全国产化智算一体机支持根据不同行业用户的需求，灵活提供软硬件定制化服务，赋能客户多种 AI 场景落地。三、应用情况：目前麒麟信安全国产化智算一体机刚推出，还处在产品推广阶段，未在用户侧有应用。（三）经济和社会效益麒麟信安推出集高性能、高安全与智能化于一身的麒麟信安全国产化智算一体机。该一体机产品采用国产鲲鹏 920 架构服务器 华为昇腾 AI 卡，搭载麒麟信安安全操作系统，内置 DeepSeek 大模型，致力于打造面向关键领域的全国产化、软硬件一体化的智算信创解决方案。预计在未来 3 年内，将会面向市场销售超过 2000 套，预计实现该产品及相关产品市场销售额 3000 万以上。累计带动就业 10人以上。融合了 DeepSeek 大模型的麒麟信安智算一体机在多个行业展现出显著的应用价值。例如，在企业服务领域，DeepSeek 能够提供智能客服、金融分析等功能，显著提升企业运营效率。在工业领域，其多模态交互能力能够实现智能化质检和生产辅助。此外，教育、医疗、法律等垂直领域也能通过麒麟信安智算一体机实现智能化升级。麒麟信安智算一体机凭借其强大的技术性能、全栈国产化生态以及广泛的应用场景，展现出巨大的市场潜力。随着国产 AI 技术的不断成熟和市场需求的持续增长，该产品有望在多个行业中实现大规模应用，推动中国 AI 产业的快速发展。30（十一）枢途智能计算边缘终端一体机申报单位名称广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司联系人及联系方式 袁龙15507814008人工智能产品名称 枢途智能计算边缘终端一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西产研院人工智能与大数据应用研究所（以下简称“人工智能所”）成立于 2020 年 8 月 19 日，是自治区人民政府组建的广西产业技术研究院在新一代信息技术领域布局的首批自建研究所，是广西最早设立的专注人工智能应用技术研发与成果转化的新型研发机构。人工智能所主要从事行业大模型、数据智能、视觉智能、语言智能、物联网、虚拟现实应用研究，加强广西人工智能基础设施建设和开展大模型技术研发与应用创新。人工智能所围绕广西产业应用场景对关键核心技术的需求，开展深度研发，获广西科技进步奖二等奖一项，湖北省技术发明一等奖一项；自主研发的数字产品 5G 智能重载运输机器人入选国家工信部 2023 年度智能制造示范工厂优秀场景，4 项行业解决方案入选广西产业链场景能力清单。人工智能所建有自治区级工程研究中心（广西高速公路智慧监测工程研究中心）、自治区制造业创新中心试点培育单位（广西工程机械数字化转型创新中心）、自治区高校工程研究中心（数字医学与健康广西高校工程研究中心）、广西创新联合体（广西壮族自治区有色金属低碳循环利用创新联合体）、南宁市新型产业技术研究机构（广西人工智能与大数据应用技术创新中心）、中国东盟大模型应用实验室等创新平台，同时是高新技术企业、专精特新中小企业、广西全民数字素养与技能培训基地。（二）产品简介一、产品研发背景：在人工智能技术飞速发展的背景下，智能边缘终端作为一种创新技术产品，逐渐受到广泛关注。智能边缘终端通过将计算资源部署在靠近数据源的位置，实现就近进行数据处理和分析，具备低延迟、节省带宽以及保护隐私数据等优点。随着 Deepseek 等大模型浪潮的兴起，大模型相关应用进入高速发展通道，将大模型部署到智能边缘终端具有广阔的应用前景和迫切的市场需求。二、功能：高效的算法执行：枢途智能计算边缘终端具有强大的算力，在靠近数据源的一侧迅速处理信息，大幅减少了数据传输延迟和带宽使用。这种高效执行、快速响应的特性，使其满足智能监控、智能制造等实时性要求高的应用场景的要求。高适配的算法平台：枢途智能计算边缘终端提供高适配性的算法推理平台，能够支持 onnx、Tensorrt、Pytorch、TensorFlow、Hugging Face 等格式的算法模型。支持 Deepseek 大模型应用部署：通过充分挖掘算力，合理分配计算资源，枢途智能计算边缘终端支持部署 Deepseek-7B 模型，以及 Dify 等大模型智能体应用平台，实现在边缘设备上一体化部署大模型推理和应用平台。智能监控与预警：枢途智能计算边缘终端一体机通过部署深度学习算法进行数据分析，可以实现对设备、环境等的实时监控，及时发现异常情况并发出预警。31强大可靠的硬件配置：具有丰富的网络连接方式，包括有线网、wifi 无线网、5G 网络。具备丰富的外设接口，包括 COM 串口、HDMI、USB、GPIO 等。具备工业等级的防尘和散热性能。三、应用情况：南宁铁路平交道口项目和百色烟草物流园项目的应用是枢途智能计算边缘终端一体机的重要应用案例。在南宁铁路平交道口监测应用中，枢途智能计算边缘终端一体机通过部署在道口的摄像头和传感器，实现对过往车辆和行人的实时监控和告警。系统利用深度学习算法对视频数据进行实时分析，能够准确识别车辆和行人的行为，及时发现异常情况并发出预警，从而保障铁路交通的安全和顺畅。此外，系统还可以对道口通行数据进行统计分析，为铁路部门提供决策支持，优化道口管理。在百色物流园区项目中，枢途智能计算边缘终端一体机通过智能化的物流管理，提高了管理效率，降低了运营成本，为企业带来了显著的经济效益。系统利用边缘计算能力，对物流园区的车辆、货物、人员等进行实时监控和管理，实现了物流信息的实时更新和共享。通过智能化的调度和优化，系统提高了物流园区的整体运行效率，降低了物流成本，为企业创造了更大的价值。四、市场前景：枢途智能计算边缘终端一体机作为新兴技术产品，其市场前景极为广阔。随着 5G、物联网、人工智能、大模型等技术的迅猛发展，以及智能制造、智能交通、智慧城市等领域的不断拓展，对智能边缘终端的需求将持续增长。（三）经济和社会效益一、经济效益：枢途智能计算边缘终端一体机在投入百色物流园区项目与南宁铁路平交道口监测项目的应用中，都可节省监控监管人力成本投入约 4 人。按一个人力成本为 12 万/年计算，节约人力成本 48 万元/年；同时系统支持在线软件更新，减少现场运维成本。若运维人员每月现场维护 1 次，单次维护成本 1 万元，累计节约成本 12*1=12 万元/年。此外，枢途智能计算边缘终端一体机的销售也将带来直接的经济收益。二、社会效益：在智能制造领域，枢途智能计算边缘终端一体机通过实时监控和预警生产设备，提高了生产效率，降低了生产成本，为制造业的转型升级提供了有力支持。这不仅有助于提升企业的竞争力，也为经济发展注入了新的活力。其次，在智能交通领域，枢途智能计算边缘终端一体机通过对交通流的实时分析，优化了交通信号控制，有效缓解了交通拥堵，提高了道路通行效率。这不仅改善了市民的出行体验，也为城市的可持续发展提供了有力保障。此外，在智慧城市领域，枢途智能计算边缘终端一体机通过对城市运行的实时监控和管理，提高了城市运行效率，优化了能源使用，提升了城市居民的生活质量。同时，枢途智能计算边缘终端一体机还可以为环境保护、公共安全等社会领域提供支持，提高社会治理水平，促进社会的和谐发展。32（十二）AI 中台软硬件一体机申报单位名称广西塔易信息技术有限公司联系人及联系方式 黄丽媚15778113290人工智能产品名称 AI 中台软硬件一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西塔易信息技术有限公司（以下简称“塔易技术”）成立于 2017 年 6 月，注册资金 1000 万元，是一家以“服务客户数字化转型”为核心业务的创新型信息技术企业。公司聚焦于软件研发、网络安全服务和产教融合发展，尤其在人工智能、大数据和网络安全等关键技术领域投入大量资源进行创新研发。塔易技术是国家高新技术企业、广西自治区专精特新中小企业、南宁市认定企业技术中心、广西产教融合试点企业、创新型中小企业、科技型中小企业、AAA 级信用企业；目前已获得国家安全测评中心信息安全服务资质（安全工程类一级）证书、软件能力成熟度集成模型三级（CMMI 3）证书、CCRC信息安全风险评估服务三级证书、ISO 9001、ISO 20000、ISO 27001、ISO 14001 和 ISO 45001 等系列认证。塔易技术高度重视人工智能技术的研发与应用，近三年累计投入研发费用超过 1800 万元，致力于通过技术创新赋能企业、教育、金融等行业应用场景。公司已成立研发中心，逐步形成并转化了一批具有产业价值的核心产品成果。此外，塔易技术还积极参与行业合作，加入广东省人工智能产业协会，进一步推动人工智能技术的落地与应用。此外，在人工智能领域，塔易技术不仅注重技术研发，还通过校企合作推动产教融合，助力高校信息类专业建设，为行业培养高素质技术人才。（二）产品简介一、研发背景1.政策导向：国家及广西大力推动人工智能与实体经济融合，政策支持人工智能基础硬件研发，为项目提供政策保障。2.市场需求：企业对高效、便捷的人工智能解决方案需求迫切，AI 中台软硬件一体机可降低企业使用门槛，满足市场对智能化生产的需求。3.技术基础：人工智能和硬件技术的成熟，为 AI 中台软硬件一体机的研发提供了坚实支撑，可实现软硬件深度融合，提升性能。4.产业赋能：广西制造业、农业等产业亟需人工智能赋能，AI 中台软硬件一体机可针对垂直领域提供定制化解决方案，助力产业升级。5.竞争机遇：填补广西在人工智能硬件产品研发的空白，形成自主知识产权，提升本地产业竞争力。二、产品功能1.集成 AI 中台软件大模型支持：内置多种预训练大模型，支持自然语言处理、图像识别、预测分析等功能，满足多样化的应用需求。模块化设计：支持插件式扩展，用户可根据实际需求定制功能模块，灵活应对不同的应用场景。33本地知识库：支持本地知识库的管理。智能体（AI Agent）：智能体的可视化设计与管理。2.高性能硬件一体机深度学习加速器：配备先进的 GPU 和 AI 加速芯片，确保高效的计算性能，支持实时数据处理和复杂模型训练。智能传感器集成：内置多种智能传感器，可实时监测生产环境和设备状态，实现全面的生产过程感知。边缘计算能力：支持边缘计算，降低数据传输延迟，提升系统响应速度，确保生产过程的智能化和自动化。3.综合管理平台统一管理界面：提供友好的用户界面，集成设备管理、数据监控、模型训练与部署等功能，简化操作流程。安全与权限控制：采用多层次安全防护机制，确保数据安全和系统稳定，支持细粒度的权限管理，保障企业数据隐私。三、应用场景AI 中台软件与硬件一体机已在多个典型制造业应用场景中得到广泛应用，具体包括：生产工艺优化：通过 AI 模型分析生产数据，优化生产工艺参数，提高产品质量和生产效率。设备调参与预测性维护：实时监测设备运行状态，自动调整参数，预测设备故障，减少停机时间，延长设备使用寿命。缺陷检测与质量控制：利用图像识别技术实现产品外观缺陷自动检测，提升质检效率和准确性，降低人工成本。智能客服与生产管理：通过自然语言处理技术，提供智能客服支持，优化生产管理流程，提升企业运营效率。仓储物流优化：应用 AI 算法优化仓储与物流配送路径，提高物流效率，降低运营成本。四、市场前景随着“人工智能 制造”战略的深入实施，AI 中台软件与硬件一体机在制造业中的市场需求将持续增长。具体市场前景表现在以下几个方面：政策支持驱动：国家和自治区大力推动制造业智能化转型，出台多项鼓励政策和资金支持，为 AI产品在制造业中的应用提供了良好的政策环境。制造业升级需求：传统制造企业亟需通过智能化手段提升生产效率和产品质量，推动生产过程的数字化、网络化和智能化转型，为 AI 中台产品提供了广阔的市场空间。技术进步与成本降低：AI 技术的不断进步和硬件成本的逐步降低，使得智能化解决方案更具可行性和经济性，进一步促进 AI 产品的普及和应用。多样化应用场景：AI 中台软件与硬件一体机不仅适用于制造业，还可以扩展到农业、能源、交通、物流、医疗等多个垂直领域，拓展了市场覆盖面和应用深度。竞争优势与差异化：具有集成化设计、高性能计算能力和灵活扩展性的 AI 一体机，能够为客户提供一站式解决方案，提升市场竞争力，满足不同企业的个性化需求。（三）经济和社会效益34一、经济效益1.降低企业成本：AI 中台软硬件一体机通过集成化的软硬件设计，减少了企业在 AI 基础设施建设上的投入，降低了硬件采购、软件开发和运维管理的成本。2.提高生产效率：在制造业中，AI 中台软硬件一体机可实现生产过程的智能化优化，提高生产效率和产品质量。3.拓展市场空间：AI 中台软硬件一体机的推出填补了广西在该领域的空白，为企业开拓了新的市场机会。预计到 2027 年，仅 G 端 AI 一体机市场规模有望达到 4500 亿元，为相关企业带来巨大的经济收益。4.推动产业升级：通过 AI 技术赋能传统制造业，AI 中台软硬件一体机助力企业实现智能化转型，提升产品附加值，推动产业结构升级。二、社会效益1.提升公共服务水平：在政务领域，AI 中台软硬件一体机可实现政务数据的智能化处理和分析，提升政府决策效率和服务质量。2.促进就业与人才培养：AI 中台软硬件一体机的研发和应用涉及多个领域，包括硬件制造、软件开发、系统集成等，将带动相关产业的发展，创造更多的就业机会。同时，推动人工智能技术的普及和应用，促进人才的培养和流动。3.助力数字经济发展：AI 中台软硬件一体机作为数字经济的重要基础设施，将推动广西数字经济的发展，提升区域经济的竞争力。4.保障数据安全：AI 中台软硬件一体机支持本地化部署和数据隔离，满足了政府和企业对数据安全的严格要求，保护了用户隐私和商业机密。综上所述，AI 中台软硬件一体机的推出将在经济和社会层面带来显著效益，推动广西人工智能产业的高质量发展。（十三）人造板缺陷视觉检测设备申报单位名称广西慧云信息技术有限公司联系人及联系方式 覃祖芳 07713927088/15007719890人工智能产品名称 人造板缺陷视觉检测设备人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西慧云信息技术有限公司是数字广西集团旗下专注人工智能技术服务的国家高新技术企业，始终专注于人工智能、物联网、大数据与传统行业紧密结合的技术攻关，致力于“人工智能“技术的创新研发，赋能产业数字化、智能化发展。慧云自成立以来积极进行技术研发与推广应用，属于国家高新技术企业、农业农村部认定的全国农业农村信息化示范基地、科技厅认定的瞪羚企业、工信厅认定的专精特新中小型企业，拥有一个省级的农业互联网技术创新中心。近年来，慧云信息承担国际级、国家级、省部级、市级科研项目 34 项，其中国际合作项目 1 项，国家级项目 2 项、省级项目 23 个、市级项目 16 个；截止目前，慧云信息累计已申请 67 项专利，已获35得授权的专利 29 件，其中发明专利 20 件；拥有软件著作权 34 项，商标 16 项，先后多次获得广西科学技术进步奖二等奖。慧云信息经过多年发展，已形成服务农户、企业及政府主管部门的全套智慧农业解决方案，包括智慧农业园区建设、农业大数据平台建设、智能化设施建设、标准化生产管理服务、农产品品牌营销等。截止目前，慧云智慧农业已服务全国 30 个省，250 个城市，超过 5000 个生产基地 620 万亩土地，承担建设了各类省市级现代农业示范园区，包括国内最大的水果集团百果园、世界最大的桑蚕繁育基地广西蚕业总站，碧桂园德庆现代农业产业园、联想佳沃曲靖蓝莓现代产业园，以及诺普信、华大基因等上市企业。（二）产品简介目前在人造板行业，板面缺陷检测主要是依赖人工肉眼检测。劳动强度大、检测效率低、主观因素影响大、漏检率及误检率高。板面缺陷检测环节效率低下，限制了整条生产线运行效率，难以实现人造板质检标准化，不利于信息化管理。本产品在建立人造板表面质量缺陷数据库的基础上，研发缺陷计算模型，制订缺陷分类与分级，实现缺陷的精准识别。开发无影匀光发光同步追踪高清成像与实时传输系统，显著提高人造板缺陷的成像清晰度，消除设备振动、阴影等外界干扰因子。开发反向样本冲销机制快速提取算法与缺陷识别神经优化网络，实现人造板缺陷识别神经网络参数的智能升级，最终完成人造板缺陷 5S 内快速完成提取、判断、反馈、处理全过程，为人造板生产过程提供实时监测信息，促进产业转型升级与智能化本产品可实现 24 小时无人值守人造板缺陷自动检测，达到超高速质检效果。通过板材质检识别缺陷的分类与定制化质检的分级，去响应不同客户对人造板质量需求，实现精准营销。提高营销效率，增强客户对产品体验，带来可观的经济效益。同时，本产品利用人工智能技术改造传统人造板检测模式，加强内外部信息共享集成，提高了生产线的运行效率，提升企业生产运营效率（三）经济和社会效益本产品于 2021 年 9 月在丰林集团南宁刨花板厂上线，2024 年 12 月丰林集团明阳厂上线另一套视觉检测设备用于中高密度纤维板质检，设备均稳定运营至今。系统设备实现无人值守的人工智能检测板材，达到质检高效、快速、准确的效果，产生了客观的经济效应，主要体现在以下几个方面:降低人工质检成本，达到无人检测效果以丰林南宁刨花板厂的产能作为参考，系统设备上线前丰林南宁刨花板工厂检板线质检岗 7 名质检员，系统设备上线后缩减为 4 名质检员。按照 5883 元/人月支出成本，一个月人工成本约 2.35 万元，3 年 36 个月。节约人工支出成本约 84.6 万元。通过提升板材品控增加销售额本产品服务人造板生产线后，实现 24 小时无人值守人造板缺陷自动检测，达到超高速质检效果。通过板材质检识别缺陷的分类与定制化质检的分级，去响应不同客户对人造板质量需求，把客户想要的产品卖到客户手中，实现精准营销。提高营销效率的同时也增强客户对产品体验，带来可观的经济效益。以丰林南宁厂为例，2022 年、2023 年人造板年产量比 2020 年人造板年产量低，营收入比 2020年高。得益于系统设备对人造板品控以及定制化质检分级的提升。2020 年丰林南宁厂年产量 39.1 万立方，营收入 4.54 亿元。2021 年丰林南宁厂年产量 37.5 万立方，经营收入 5.22 亿元，相比 2020 年增加 0.68 亿元。2022 年丰林南宁厂年产量 34.6 万立方，经营收入 5.23 亿元，相比 2020 年增加 0.69 亿元。2023 年丰林南宁厂年产量 35.4 万立方，年营收入 4.88亿元，相比 2020 年增加 0.33 亿元。在项目执行期内总体经营收入增加 1.7 亿元。36产线造价成本节约丰林南宁厂两条检板线造价共 328 万，翻板后的检板线占整条检板线的一半。投入人造板缺陷视觉检测设备后实现同时双面检测，可以省去翻板后的检板线部分建设，产线建设可节约 160 万的检板线造价成本。丰林明阳厂检板线为双翻板结构，一条检板线需要安装两个翻板机以保证纤维板正面朝上，造价约180 万，投入人造板缺陷视觉检测设备可以减少建设两个翻板机，检板线造价可节省约 80 万元。（十四）梯度智算一体机申报单位名称梯度科技股份有限公司联系人及联系方式 韩一晗 13307715895人工智能产品名称 梯度智算一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介梯度科技股份有限公司（873978）成立于 2016 年 6 月，是一家集云原生、大数据与人工智能等全栈技术于一体的科技企业。公司长期专注于云计算底层技术的自主研发与国产化攻关，核心团队成员来自阿里巴巴、国防科大等知名科研院所和互联网企业，是国内可信的 PaaS 解决方案提供商。公司先后获得中科创星、广西投资集团、润建股份、深圳高新投、高德电气投资，于 2023 年挂牌新三板。具备国家和行业相关保密、信息安全等资质，是国内为数不多的拿到三可信云认证的企业，还包括 ISO9001、ISO20000、ISO27001、ISO14001、ISO45001、ITSS、CMMI、CCRC 等认证，是全国信息技术标准化技术委员会合作单位、全国标准研究院云计算标准工作组成员等，参与编制国家标准 4项、行业标准 8 项、研究报告/白皮书 4 项，开发人员持有专业认证证书 136 项。公司获得广西科学技术进步奖、广西专精特新企业、2022 人工智能行业最具投资价值奖、八桂人工智能科学技术奖、南宁市联邦学习工程研究中心、南宁市智能容器云工程技术研究中心、云计算领军企业、广西壮族自治区独角兽入库培育企业等诸多荣誉，在产品和技术方面具有雄厚的实力。（二）产品简介在当前人工智能技术飞速发展的背景下，大模型的应用需求日益增长。特别是在国产化算力需求方面也在持续高速增长，随着先进性的 DeepSeek 国产大模型的开源，我司智算一体机的研发应运而生，旨在满足市场对高性能、低成本且可私有化部署的 AI 大模型解决方案的迫切需求。随着国家对信息安全和数据隐私保护的重视，政企客户对于能够在本地安全运行的大模型解决方案的需求愈发强烈。梯度智算一体机采用国产沐曦 GPU 算力平台，结合先进的算法优化，实现了大模型的高效训练与推理，不仅满足了市场对国产化算力的需求，也响应了国家信息安全战略的号召。具体功能包括以下几个方面：1.预装 DeepSeek 大模型：预置 DeepSeek 基础大模型及行业优化版本，支持后续模型的蒸馏和微调。2.全栈交付能力：Deepseek 一体机支持从千亿参数大模型训练到场景化推理的全链条覆盖，提供一站式 AI 解决方案。373.简易运维：通过智能化的软件平台和硬件设计，降低运维复杂度，实现开箱即用，减少企业 IT成本。4.生态兼容：深度适配 DeepSeek 大模型，并且支持其他主流大模型，支持多样化的行业应用模板，助力企业快速对接现有业务系统。5.全离线私有部署：一体机支持完全离线环境部署，支持行业数据资产化，无需依赖公有云接口，彻底消除数据泄露风险与 Token 限制问题，适合政府、金融、医疗、教育等行业需求场景。梯度智算一体机具备强大的适应性和实用性，可广泛应用于多个行业。在金融领域，一体机用于智能风控、客户服务等场景，提升决策效率和服务质量；在政务领域，一体机助力公文自动化处理、政务问答等公共服务的智能化升级；在工业质检中，一体机实现实时缺陷识别，提高生产质量和效率。此外，一体机还在医疗影像分析、智能客服等领域发挥着重要作用，为各行业的数字化转型提供了有力支持。随着 AI 技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，智算一体机的市场前景广阔。一方面，国家政策对信息安全和数据隐私保护的重视为一体机的发展提供了有利环境；另一方面，企业对智能化、自动化需求的不断增加，将推动一体机市场的快速增长。预计未来几年内，智算一体机将在更多行业实现规模化应用，成为推动 AI 技术普及和行业生态重塑的重要力量。（三）经济和社会效益梯度智算一体机的推广将带动相关产业链的发展，促进国产 GPU、服务器等硬件设备的市场需求增长。同时，一体机的高效性能将帮助企业降低运营成本、提高生产效率，从而带来显著的经济效益。智算一体机的应用将加速 AI 技术在各行业的普及和应用，提升社会生产力水平。在政务、医疗等公共服务领域，一体机将改善服务质量和效率，增强民众的获得感和幸福感。此外，一体机还有助于推动 AI 技术的标准化和规范化发展，促进产业生态的健康发展。梯度智算一体机作为一款高性能、低成本且可私有化部署的 AI 大模型解决方案，借国产沐曦 GPU的硬核算力与全流程 AI 能力，具有广阔的市场前景和重要的战略意义。产品不仅响应国家“自主可控”号召，更以实际应用场景驱动行业变革，有望成为国产 AI 基础设施的标杆。智算一体机研发与推广将为政企业数字化转型提供有力支持，为社会经济的高质量发展注入新的动力。（十五）车型库一体机申报单位名称广西计算中心有限责任公司联系人及联系方式 肖杨 18277158818人工智能产品名称 车型库一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：智慧交通软硬件一体机（一）单位简介广西计算中心有限责任公司（以下简称广西计算中心）是广西交通投资集团数字科技子公司，由成立于 1978 年广西最早的信息科技类科研院所广西壮族自治区计算中心改革转制而来，2017 年12 月 28 日成建制划转并入广西交投集团，注册资金 2 亿元，是广西重要的新一代信息技术创新研究机构、智慧交通研发主力军和数字化转型主要推进力量。广西计算中心以提供专业的“数智化综合科技服务”为核心，立足“广西交投集团信息化和数字38化建设的中心和主体”“智慧交通建设者、智能科技引领者、数字产业开发者”两大定位，围绕“智慧交通、数字政企、智慧城市”三个领域，聚焦“数据治理及应用、软件开发、智能硬件、智能化信息系统集成、数字科技前沿课题研究和解决方案及网络安全咨询服务”等五大业务，致力打造成为领先的智慧交通科技服务商和数字产业开发运营商。（二）产品简介一、产品研发背景2020 年，随着取消省界收费站政策的正式施行，全国范围内的高速公路网络实现了高效的互联互通。在新的收费模式下，无人收费技术开始在全国各地的高速公路收费站广泛应用，然而，要确保无人收费车道的高效运作，必须要克服车牌准确率和车型准确率达到 100%的技术挑战，这是实现精确计费和避免纠纷的前提条件，更是保障高速公路正常运行的基础。针对上述背景开展本产品研发，通过构建一个动态更新的车型库，实时收录、更新出入车辆的正确车牌信息和车型信息，并将车型库数据加密同步到车型库终端设备中，在高速公路收费车道利用车型库终端进行车型比对，提高车型识别率，有效提升无人值守化水平，为打击利用车型漏洞逃费的行为提供数据支撑。二、产品功能车型数据库：对海量高速公路收费交易流水数据实时处理，经清洗建模生成标准车型库并加密同步至终端设备，结合图像识别与加密数据校验生成精准车型数据供联网收费系统调用。车型自动纠正：基于规则与回归算法融合校正动态变化的车牌及车型数据，构建标准车型库自纠错机制，解决市场中车牌车型信息不一致问题。车型数据比对：根据算法动态决策车型库采纳逻辑并向联网收费系统输出精准车型结果。车型图像识别：通过多源数据协同校验与自主优化机制，在车型图像识别判定不准确时，动态修正模型参数并迭代算法，持续提升车型判别准确率。数据安全：采用国密加密算法与专用加密介质，通过跨网段数据加密传输、用户身份鉴别及精细化访问控制策略，确保车型库数据的完整性、保密性及个人信息安全。三、产品应用情况车型库一体机产品目前已经在南宁、柳州、玉林、桂林、钦州、梧州、崇左约 260 条车道应用，经测试，车型识别数据命中率为 95.83%，车型数据准确率为 99.64%，收费交易车型识别准确率提升了0.5%。经实测，2025 年 1 月 1 日2025 年 1 月 19 日期间，在 260 条收费车道，车型库一体机纠正高速公路通行费交易约 8000 笔，涉及交易金额约 110 万元。四、产品市场前景在国家推进智慧交通新基建的政策驱动下，全国超 8 万条收费车道面临无人化升级需求，本产品凭借动态车型库与 AI 算法的融合优势，精准解决行业痛点，可将车型识别准确率提升至 99%以上，有效填补市场技术空白。预计未来三年内可覆盖广西超 50%的高速公路收费站，具备一定市场规模，同时带动路网数据治理、AI 稽查等衍生服务，构建智慧交通生态闭环。（三）经济和社会效益目前本产品已签订销售合同 7 份，产品销售金额达 260 万元，预计 3 年内产品可在广西全区高速公路 2000 条以上收费车道进行推广应用，预计产生直接经济效益超 500 万元，预计可纠正高速公路通行费交易约 6 万笔/月，涉及交易金额约 850 万元/月。社会效益方面，产品可有效推动收费站无人值守转型，提升路网通行效率，同时预防收费漏洞，助力公众畅行与运营增收。39（十六）3D 四向车机器人 智能 WMS、WCS 系统申报单位名称广西物产科技有限公司联系人及联系方式 贲杨 18290013532人工智能产品名称 3D 四向车机器人 智能 WMS、WCS 系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西物产科技有限公司是由广西壮族自治区大型国有企业广西现代物流集团下属投资平台公司广西物产投资发展集团有限公司和广东赛斐迩物流科技有限公司、广西严格投资管理有限公司共同出资成立的科技型企业，拥有自主核心产品和软件管理系统，是“智能工厂解决方案”集成商和产品供应商，积极做立足广西、面向西南、辐射东盟的智慧物流装备引领者。公司核心产品是 3D 四向车机器人、ACR 料箱机器人、智能提升机、输送机等智慧物流装备，基于数据大模型，自主研发智能 WMS 仓储物流管理软件系统、智能 WCS 设备调动算法软件系统等，其中低温冷链智能机器人和智能立体仓的研发应用技术处于国内领先水平，产品应用于水产品、食品、药品冷链、汽车行业等多个领域。公司主营业务包括物流机器人、智能仓储成套设备、输送及装卸设备、自动控制系统、物流系统软件等智慧物流装备，致力于“智能制造 数智物流”的全生命周期的设计、建设、管理，为客户提供自动化、数字化、智能化的物流整体解决方案。截止目前，公司及其母公司已在全国范围内实施了近400 个标杆工程，产品应用于低温冷链、家居卫浴、生物医药、化工新材料、汽车配件、电子电器、光电照明、新能源电力等产业。（二）产品简介公司智能密集存储系统解决方案，涵盖高密度存储货架、3D 四向车机器人、高精度提升机、柔性输送系统等高端装备和智能 WMS、智能 WCS 管理系统，能根据客户的场地情况、业务需求和现有资源等，制定不同的集成方案，以高效、安全、便捷的智能系统完成仓储升级，提升仓库空间利用率和存储效率。3D 四向车机器人密集存储系统的核心组成部分，是一种通过编程实现存取货、搬运、自动化识别的智能物流机器人，具有实用性强、密度最大、智能控制等技术特点，可在前后、左各方向中实现四向移动，适应复杂环境；配备高精度传感器和定位系统，确保在空间中的准确导航；通过先进算法和AI 技术，实现自主避障、路径规划等功能；可根据需求灵活调整功能模块，适应多种任务。公司自主研发的 WMS 和 WCS 系统，将人工智能技术逐步嵌入智慧物流链条，加速布局人工智能在物流行业的应用，在物流场景、客户应用解决方案、数据安全等方面，挖掘和拓展一些具有代表性、示范性的方案和典型实践，为智能密集存储系统解决方案注入新动能，不断推动 WMS 和 WCS 系统创新发展。目前，公司通过 DeepSeek 大模型技术接入 WMS、WCS 系统，能够结合 WMS 中的库存数据、APS 生产计划以及 SRM 采购数据，运用深度学习算法，如 LSTM（长短期记忆网络）等，构建动态需求预测模型。该模型可以对未来一段时间内的库存需求进行精准预测，考虑到市场趋势、季节性因素、促销活动等多种因素对需求的影响。通过对历史销售数据、市场动态以及生产计划的综合分析，预测出未40来一周内某产品的需求量将大幅增加。公司产品已广泛应用于家居、卫浴、通讯、家电、包装印刷、集成电路、医药、食品日化、冷链、电力、应急消防等产业。未来，公司将不断训练大模型，提升 AI 技术应用创新、优化算法，努力为降低社会物流成本做出积极贡献。（三）经济和社会效益一是填补广西智慧物流装备研发生产的科技型企业空白。根据调研，目前在全区范围内尚未有一家专门从事物流机器人、智能仓储设备等智慧物流装备研发生产的科技型企业，在各个园区的智能仓储设备的招采中，缺乏广西本土企业的身影。集团公司作为我区物流行业龙头企业，成立物流科技公司，有利于填补广西在物流机器人、智能仓储设备等智慧物流装备研发、生产方面的空白，有利于将业务逐步扩展到全区乃至东盟各个物流园区。二是能推动就业结构升级。低技能岗位减少，但催生机器人工程师、AI 算法专家、数据分析师等新型职业，推动劳动力向高技能转型。据麦肯锡预测，到 2030 年，自动化可能创造全球 9500 万个新岗位。三是能改善工作环境。减少高强度体力劳动（如搬运重物），降低工伤风险，提升职业健康水平。员工转向技术型工作，提高职业满意度和收入水平。四是能促进环保与可持续发展。自动化设备能耗优化（如节能照明、智能温控）降低碳排放，部分仓库通过光伏发电实现碳中和。精准库存管理减少资源浪费，支持循环经济（例如减少过期商品销毁）。五是能增强供应链稳定性。应对突发事件（如疫情、自然灾害）时，智能仓库通过无人化操作保障物流连续性。例如，2020 年武汉疫情期间无人仓配送效率提升 200%。减少因人工短缺导致的供应链中断风险。六是能拉动区域经济发展。智能仓库作为物流枢纽，带动周边电商、制造业、冷链等产业发展，形成产业集群效应。提升区域物流效率，降低中小企业仓储成本，促进创新创业。（十七）基于 DeepSeek 的大模型知识库一体机申报单位名称中国联合网络通信有限公司南宁市分公司、广东智启源科技有限公司联系人及联系方式 胡杨春 16677770286人工智能产品名称 基于 DeepSeek 的大模型知识库一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介中国联合网络通信有限公司南宁市分公司（简称南宁联通）成立于 2001 年，是中国联通在广西首府设立的重要分支机构，依托覆盖全域的 5G 共建共享网络和全业务运营能力，为政企及个人用户提供通信服务与数字化转型支持。南宁联通继承联通集团网、云、大、物、智、安、链等核心能力，在各行业领域均有相关应用落地，是一家能为用户提供专业网络、软件开发、数字科技、运营维护的国有企业。深度参与数字广西建设，具备区内唯一的区域性国际通信业务出入口。广东智启源科技有限公司（简称“智启源”），总部位于广东省，是一家专注于人工智能技术研发与场景化落地的高新技术企业。公司以哈工大博士创始团队为核心，依托哈工大博导团队技术指导，41聚焦大模型、知识库系统及 AI 教育领域，自主研发大模型知识库一体机、高职院校 AI 实训平台等核心产品，提供大模型训练调优、二次开发、智能客服等全栈式服务，覆盖金融、医疗、教育等 20 余个行业。（二）产品简介研发背景：LLM 大背景下，数据越来越重要，无论是模型训练、微调还是 RAG(知识库)都离不开数据。目前企业的知识大多沉淀在各种电子文档中，这些文档有各种各样的格式，质量也参差不齐。对企业而言数据的质量对最终效果的影响往往是决定性的，数据的清洗非常关键。然而大模型推理需要完备的上下文，需要通过知识工程解决急迫的知识供给问题，只有足够的技术深度才能够让精度达到商用级别，同时还涉及多种 AI 模型的配合。针对知识格式化复杂、难以标准化、缺乏通用化工具等痛点问题，南宁联通提出围绕数据工程将工具和经验沉淀到产品中，实现能力共享的解决方案，推出了大模型知识库一体机产品。产品功能：大模型知识库一体机内置了大模型及多模态文档处理能力的软硬件一体化设备，接通电源并配置网络，用户上传企业专属文档，实现专属文档的解析、处理、检索及专属大模型智能问答能力。产品提供统一的文档处理工具，支持各种文档格式的转换和文档切分，支持多模态处理能力，不仅仅可以处理文本，还支持目录、图片、表格等。内置多种 NLP 算法和模型高效的文档处理效率和准确度。同时还内置图片向量提取模型，提升图片特征准确度。帮助企业实现开箱即用，快速集成。应用情况：产品基于知识库大模型构建的大模型时代知识的 ETL 工具，支持知识问答、语料处理等多种场景。市场前景：在大模型技术快速发展的背景下，企业对非结构化数据（如文档、图片、表格）的治理需求激增。大模型知识库一体机通过软硬件集成，提供开箱即用的解决方案，能够显著降低企业部署门槛，满足企业对知识工程的全流程需求。根据行业预测，2025 年大模型一体机市场规模有望突破1200 亿元，2027 年或达 5200 亿元。国家“新质生产力”战略鼓励 AI 与实体经济融合，运营商作为“国家队”在数据安全与合规性上具备天然优势，同时依托运营商在算力网络、数据安全、行业场景等方面的资源整合与多模态能力，有望在政务、工业、医疗等领域占据先发优势。（三）经济和社会效益经济效益：企业部署后平均降低 AI 研发成本 70%，运维成本下降 50%。产业链带动,拉动国产 GPU服务器、数据标注等上下游产业，单项目可创造超千万元生态产值。社会效益：数据安全屏障:帮助 300 企业实现敏感数据零外流，避免因数据泄露导致的经济损失（单企业年均潜在风险规避超 500 万元）。技术普惠价值,推动中小型企业 AI 应用渗透率提升 30%，缩短技术鸿沟，例如某制造业客户通过知识库系统实现 90%技术问题自助解决。预计 3 年内减少企业人工重复劳动时长超 1000 万小时，相当于释放 2 万名员工生产力。42（十八）DeepSeek 两相液冷一体机申报单位名称广西北投信创科技投资集团有限公司联系人及联系方式 梁明 13978643911人工智能产品名称 DeepSeek 两相液冷一体机人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西北投信创科技投资集团有限公司（简称“北投信创”）成立于 2020 年 10 月，注册资本 10 亿元，是广西北部湾投资集团有限公司（简称“北投集团”）以数字产业发展为主业的全资子公司。北投信创人才基础雄厚，软硬件工程师等技术人才占比 89%，有博士 5 名，研究生及以上学历职工占比近60%，大学本科及以上学历职工占比达 98%。拥有国务院津贴专家、广西优秀专家、广西高层次 E 类人才、广西科技厅“港澳台英才”科技金融专家、广西五一劳动奖章获得者、广西中青年科技创新领军人才、北投工匠、北投工程师等。北投信创具备突出的人才优势，是广西国资系统少数拥有自主科研能力的数字产业集团。北投信创以信创产业为抓手，综合运用 5G、AI、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术，提供智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的数字化解决方案，培育“ 数字”新业务新模式。目前组建有信创、信息化、新基建 3 个事业部和 1 个产业技术研究院，成立了 4 家专业子公司，其中：广西北投电子科技有限公司主要从事智能硬件研发集成、工业互联网业务；广西北投声远科技股份公司主要从事法律科技服务及衍生业务；广西北投软件股份有限公司主要从事软件及平台开发业务；广西北威信息科技股份有限公司主要承接政务服务、公共安全、数据治理、城市治理、生态治理等业务。（二）产品简介一、研发背景1.政策驱动：广西区政府人工智能发展方向广西在发展规划中明确提出推动人工智能与实体经济深度融合，为数字经济发展绘制了清晰蓝图。支持建设智能算力基础设施，重点布局智慧城市、智慧边境贸易、智能制造等领域。同时强调数据本地化与安全可控，鼓励本土企业研发自主可控的 AI 技术。广西作为中国-东盟数字合作枢纽，亟需高效、稳定的 AI 算力支撑跨境贸易、多语言服务（如东南亚语种 NLP）、智慧口岸管理等场景，需兼顾高性能与低能耗的解决方案。2.企业定位：北投信创的战略契合作为广西北部湾投资集团旗下的科技企业，北投信创以“数字化赋能产业升级”为定位，聚焦智慧城市、数字政务、交通基建智能化等领域，推动广西本土数字经济生态建设。3.企业技术积累北投信创联合北京航空航天大学合作研发的泵驱两相液冷技术，具有高效制冷、安全稳定、运行静谧等优势，有效解决广西高温高湿气候下人工智能高热量的设备散热需求和 DeepSeek 大模型一体机在办公环境的低噪运行。北投信创人才基础雄厚，软硬件工程师等技术人才占比 89%，拥有 AI 智慧城市联合创新研究室等43多个创新平台，具有在 DeepSeek 大模型基础上的自主平台优化、应用开发能力，深耕智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧城市和工业互联网等领域的 AI 研究，是广西国资系统少数拥有自主科研能力的数字产业集团。二、功能1.高效算力支撑：集成多 GPU/TPU 集群，支持 DeepSeek 大模型满血版。集成国产信创软硬件产品，适配政务数据分析及写作、跨境贸易、智慧交通、智慧教育等场景。2.两相液冷散热：泵驱两相液冷散热技术，相变液冷冷却技术实现制冷效率优于单相液冷 20 倍，PUE 值1.15，适应广西高温环境，保障 724 小时稳定运行。运行噪音低于办公环境要求，有效实现设备多场景建设。氟制冷剂物性稳定，无毒、不导电，无泄漏风险，有效保障设备资产。3.本地化部署与隐私保护：北投信创具有涉密集成资质，支持私有化部署，数据不出本地，满足政务、金融等领域安全合规要求。4.领域定制化服务：北投信创 AI 团队提供基于 DeepSeek 大模型的领域定制化开发服务，通过领域数据增强、任务微调、知识注入等技术手段，赋能政务、医疗、教育等行业垂直应用，将 AI 能力转化为行业生产力工具。三、应用情况1.大模型应用板块：已在北投信创北投云机房完成搭载 DeepSeek 模型。基于政务系统开发了公文写作等智慧政务 AI 应用，大大提升了工作效率。2.两相液冷技术：同步适配投产两相液冷芯片散热系统和背板散热系统，助力机柜 PUE 低至 1.15，散热系统相对于风冷节能 70%，单相液冷节能 30%。3.开展基于 DeepSeek 模型在保险、教育等行业的模型开发工作。四、市场前景1.区域市场需求政策红利：广西平陆运河工程及中国-东盟信息港建设，催生政务、医疗、教育等领域的行业刚需，目前市场 AI 渗透率不足 30%，市场空间广阔。2.竞争壁垒与机遇北投信创拥有完善的科研平台，深度融入广西政企生态。以北投集团为支点，未来将在智慧交通、智慧口岸等核心业务率先推广。以东盟为窗口，未来可向越南、泰国等推广跨境贸易、智慧港口解决方案。产品适配本地气候与多语种需求，较外来厂商更具场景定制化能力。3.战略合作路径北投信创拥有多个产学研合作基地，有效联合本地高校（如桂林电子科技大学等）培养 AI 人才，孵化垂直行业模型。（三）经济和社会效益一、经济效益预测1.直接经济收益产品销售收入，以广西及东盟市场为核心，预测 2026 内可部署 200 台一体机（按单价约 200 万元），创造 4 亿元直接营收。基于一体机的模型训练、数据标注、运维服务等衍生业务，年服务费可达 0.6 亿元。2.节能效益节能收益，两相液冷技术使单台设备年节电率 70%，预计全区年节电 600 万度（折合约 500 万元电费）。44二、社会效益预测1.产业拉动效应生态链协同：带动广西本土 AI 业务、液冷生态产业链、行业解决方案等上下游产业。2.公共服务优化政务效率提升：政务智能问答系统实现 90%常见问题自动化处理，市民服务响应时间从 2 天缩短至 10 分钟（南宁试点数据）。边境贸易便利化：中越双语报关系统使凭祥口岸通关效率提升 40%，年处理货物量增加 1000 万吨，促进中国-东盟贸易一体化。3.就业与人才培养高技能岗位创造：预计带动广西本地 AI 工程师、数据标注员、运维工程师岗位，缓解数字经济人才外流问题。产学研融合：与广西大学、桂林电子科技大学共建 AI 实验室，培养本土 AI 人才，支撑区域数字化转型。4.数智赋能区内企业企业赋能：通过“北投信创技术输出”模式，推动区内企业接入 AI 服务（如智能客服、数据分析），助力“专精特新”企业孵化。5.绿色算力与可持续发展碳减排贡献：两相液冷技术有效提高电能利用率，助力广西实现“双碳”目标。算力基础设施升级：推动数据中心 PUE 值从 1.7 降至 1.15，引领西部陆海新通道绿色算力网络建设。6.政务安全合作数据安全保障：本地化部署避免跨境数据流动风险，支撑边境管理、反走私等国家安全场景。（十九）高速公路管养作业系列机器人申报单位名称广西机械工业研究院有限责任公司联系人及联系方式 麦冬/13978665136人工智能产品名称 高速公路管养作业系列机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西机械工业研究院有限责任公司（简称机械院）成立于 1964 年，前身为广西机械工业研究所。2001 年更名为广西机械工业研究院，2016 年加入广西铁路投资集团有限公司，2018 年随广西铁路投资集团并入广西交通投资集团有限公司。机械院是广西交通投资集团二级全资子公司，总部位于南宁高新技术产业开发区，注册资金 3 亿元，资产总额 23 亿元。下辖 2 个中心、8 家子公司，现有员工 472 人。机械院是广西交通投资集团高端智能装备技术研发制造中心。拥有四大制造基地（广西智慧交通研发生产基地、广西智慧交通钢构件生产基地、广西机械院本部生产基地、广西柳州格瑞米公司交安产品生产基地），主要产品包括机电产品、交安产品、养护装备、钢构件、糖业设备、矿业装备、安全45物资和数字化产品等。机械院业务优势明显。聚焦服务交通产业，主营机电工程、交安工程、养护工程、钢结构工程四大业务，拥有公路机电工程专业承包一级资质、交安工程专业承包一级资质、路面养护甲级资质、交通安全设施养护资质、钢结构工程二级资质和施工劳务资质等 16 项资质，可提供“科研、智造、安装、施工、养护”一体化的工程项目服务。机械院具有较强科技创新能力。近年来，每年研发投入强度超过 6%，立足交通产业开展科研项目100 多项，为涉路业务提供 150 多项技术解决方案。拥有授权专利、软件著作权 275 件。获得广西科技进步一等奖 1 项、二等奖 3 项、三等奖 1 项，广西科学技术发明奖一等奖 1 项、二等奖 1 项。拥有9 个国家级和省级创新平台。获认定为国家高新技术企业、国家科改企业、国家知识产权优势企业，获国务院国资委列入广西首个国有企业职务科技成果赋权改革试点。机械院拥有专业的人才团队。拥有 100 人的机电施工和运维专业团队、50 人的交安施工和养护专业团队和 40 人的智造科研团队，共有正高级工程师 7 人、南宁市高层次人才 19 人。拥有 2 个自治区直属企事业“劳模和工匠人才创新工作室”，获评广西博士后创新实践基地。机械院坚持品质党建引领，系统打造“五创云汇”党建品牌建设，与“五智工程”（智造、智养、智管、智维、智防）相融合，涌现出一批先进典型，其中获全国交通运输系统抗击新冠肺炎疫情先进个人和全区优秀驻村第一书记 1 人、自治区劳动模范 1 人、广西五一劳动奖章 2 人、广西工匠 3 人、广西技术能手 2 人、广西创新达人 2 人、广西最美科技工作者 1 人、广西青年科技工作者 1 人、广西交通运输工匠 2 人、广西交通运输行业中青年科技创新领军人才 1 人。4 项党建案例获中国文化管理协会、中国企业文化研究会优秀案例成果一等奖。机械院处于高质量发展阶段。2024 年实现营收 19.56 亿元、利润 2.8 亿元、总合同金额近 40 亿元。近 2 年来营收、利润均以年均 30%的增长率快速发展。（二）产品简介随着我国高速公路里程迅猛发展，高速公路管养作业需求成快速增长，研发支持高速公路自动化管养作业的系列机器人，并实现其中关键技术的突破和积累，研发出结合实际管养业务，主要研究具备自动投料的多热熔釜作业全自动标线机器人、隧道 LED 灯及隧道壁非喷淋湿式清洗机器人、普适性自动避障、偏离预警除草机器人、多功能边坡修剪机器人、智能化隧道桥梁检测机器人、路面修复复合作业特种工业机器人、绿篱造型修剪机器人、锥桶摆放机器人等关键系列机器人技术，对交通强国智慧养护具有重要的意义，为广西智能装备产业高质量发展提供强大助力。针对在高速公路管养作业涉及业务开展特种工业机器人的关键技术攻关，形成产品并实现了产业化应用：1.绿篱修剪机器人，该机器人采用北斗 CORS-RTK 高精度定位、IMU/LiDAR 融合感知、深度学习目标识别、高效修剪刀具及智能调度系统，实现精准修剪、环境感知、智能控制、自动避障、远程监控等功能，在绿篱修剪领域具有独特技术优势。在多个方面具有创新性。目前，该机器人已完成 CZXJ-00、LJXJ-00 两款型号共计 6 台样机。2.针对现有自动标线机存在的效率低、用工多的特点，研究多反应釜快速供料系统，显著减少加热时间；研究无人化全自动投料与煮料关键技术，减少上料时间，降低劳动强度；设计一种振动气旋式反光珠布料器，解决标线表层反光珠分布不均匀的问题。3.针对隧道复杂工况及节能减排要求，研发隧道 LED 灯、隧道照度计非喷淋湿式隧道清洗机器人，解决灯具防水防潮、油污清洁的难题，提高隧道内照度，降低隧道灯光能耗，降低隧道运营成本；4.研发基于高频毫米波与机器视觉结合的雷视一体自动避障、定速巡航、偏离预警型普适除草机器人，实现无死角除草以及杂草收集技术，效率提升 30%。研发模块化系列化开发平台，实 现机器人46系列化快速设计与制造；5.研究边坡修剪机器人智能感知与机电液协调控制技术，建立机器人运动学方程，解决修剪过程全自动控制问题，更换工作装置还可实现边坡除草、高枝修剪、分段树木等功能，具有自动避障和自适应控制；研究机器人适应性和可靠性，在保证其使用性能的基础上增加其耐久程度，提高 产品的市场竞争力。6.针对路面裂缝识别差、裂缝修补劳动强度大、工人数量多、安全难保证的现状，基于机器视觉及人工智能技术，研究路面裂缝实施坐标快速准确提取技术；基于特种工业机器人技术，研究能满足不同外界环境裂缝自动检测修复的目的路面修复机器人，提高施工效率，保证施工本质安全。7.针对高速公路绿篱造型修剪作业工况负责、工人劳动强度大、作业效率低、国内机械化修剪功能单一等问题，研究控制软件实现各种工作轨迹的运动控制和功能实现、整机系统的协调控制和作业；研究产品模块化系列化设计平台，研究机器人系统、关键零部件的适应性和可靠性等，形成一种具有自主知识产权的绿篱造型修剪机器人应用技术和装备。8.锥桶收摆机器人，针对公路养护作业伤亡事故频发，研究度多轴机器人技术、传感器技术、新型智慧锥桶、车辆无级匀速辅助驾驶系统、大容量模块化、视觉感知与机器学习方法，开发出一种应急、养护作业智能锥桶及收摆机器人通过机器换人的方式解决锥桶收摆以及使用过程中的本质安全，实现作业人员零死亡。（三）经济和社会效益机械院针对高速公路管养总计研发了 6 款机器人，分别是：绿篱修剪机器人、自动标线机器人、边坡修剪机、路面裂缝修补机、除草机器人、隧道清洗机器人，多个装备样机 2024 年下半年已完成约500 公里实际业务运行测试，取得良好的效果。验证了设备在复杂环境中的作业稳定性、作业质量及智能避障能力，试用效果良好。2025 年，项目团队计划进一步优化机器人在各种路况下的适应性，加强与高速公路数字化管理平台的对接，探索市场化运营模式，推动高速公路养护由传统人工作业向高效、智能、低成本模式升级，助力我国智慧交通基础设施建设，形成具有国际竞争力的智能绿化养护装备解决方案。2023 年 1 月至 2024 年 12 月，签订合同 11124 万元，相关业务形成销售及服务收入 9696 万元；培养正高级职称人员 2 人，副高级职称人员 3 人。（二十）一种压路机防撞装置申报单位名称广西欧信交通科技有限公司联系人及联系方式 覃绍明 13978892725人工智能产品名称 一种压路机防撞装置人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介47广西欧信交通科技有限公司成立于 2018 年 10 月，总部位于南宁市江南区朋展路 5 号，是一家以技术创新为核心驱动力的科技型企业。公司秉承“创新驱动、服务交通”的发展理念，致力于将先进技术与客户需求深度融合，推动科技成果在交通建设领域的落地应用。公司主营业务涵盖建设工程施工以及技术服务、技术开发等多元化领域，并拓展至矿山机械制造、机械设备研发销售租赁、软件开发及设备维护等方向，形成“技术 工程 设备”的全产业链布局。自成立以来，公司专注于技术研发与创新改革，尤其在交通工程机械领域成果显著。2022 年至 2024 年间，累计获得“压路机防撞装置”、“铣刨机精铣刨鼓气动卸刀具”、“移动破碎筛分装置”等 12 项实用新型专利成果，展现了强大的研发实力和行业竞争力。这些专利技术广泛应用于道路施工、建设工程等领域，有效提升了施工效率与安全性。未来，广西欧信将持续深耕技术创新，以智能化、专业化服务为核心，为交通基础设施建设及设备制造领域提供更优质的解决方案，助力行业高质量发展。（二）产品简介广西欧信智能防撞系统的研发背景源于工程机械行业在实际作业中频繁出现的安全隐患。随着广西地区基础设施建设的加速推进，工程机械如压路机、装载机等在复杂工况下的作业频率不断增加，人机混行、视野盲区等问题导致碰撞事故频发。传统防撞技术受限于单一传感器和算法精度，难以适应恶劣工况下的精准识别需求，误报率高、适应性差等问题待解决。为解决这一痛点，广西欧信交通科技有限公司结合多年行业经验，投入研发智能防撞系统，旨在通过技术创新提升工程机械的安全性。该系统融合 AI 视觉与雷达技术，攻克复杂工况下的精准识别难题，并通过多部门联合实测验证，成为国内唯一获得保险公司承保的防撞系统，标志着其可靠性与安全性达到行业领先水平。广西欧信智能防撞系统由 AI 摄像头自动刹车系统和雷达自动刹车系统组成，具备以下核心功能与技术亮点：一、产品核心功能1.实时检测：系统能够实时监测压路机的运行状态和周围环境，及时发现潜在的碰撞危险。2.自动预警：一旦监测到潜在的碰撞危险，系统会自动发出预警信号，提醒操作人员采取相应措施。3.自动控制：在必要的情况下，系统可以自动控制压路机的运行状态，以避免碰撞事故的发生。二、产品的双重防撞系统组成，全方位保障第一重：AI 摄像头自动刹车系统1.智能视觉识别：搭载 AI 摄像头，实时标定作业区域，精准区分行人、设备与物体，动态追踪目标；2.即时报警联动：发现风险后，触发声光报警（警示灯、蜂鸣器）并同步显示实时影像，提升操作员反应速度；3.自适应场景：支持对行人、设备、障碍物的分级预警，适配不同施工需求。第二重：雷达防撞刹车系统1.多传感器融合：采用 77GHz 高精度雷达与 AI 视觉双模感知，实现 180广角覆盖，突破传统视野局限；2.精准识别优化：专为工程场景设计，可识别交通锥、蹲姿行人等低矮或动态目标，误报率降低60%以上；3.智能制动决策：支持报警或自动刹车双重模式，灵活适配压路机、装载机等各类工程机械。48三、产品技术优势场景化定制：针对工程机械恶劣工况（如扬尘、震动、高温）优化，稳定性达行业最高级别；灵活配置选项：用户可自定义侦测区域、报警模式（声/光/制动）及目标类型（行人/设备/障碍物）；适配性强：兼容多品牌设备，支持前进/后退/空挡信号检测，无缝对接不同车型控制系统。广西欧信防撞系统的三大核心竞争力：1.技术壁垒：国内唯一实现“视觉 雷达”双系统融合的工程专用防撞方案，精准度与稳定性行业领先；2.保险背书：首家获保险公司承保，为用户提供“技术 金融”双重保障，增强市场信任度；3.生态拓展：开放兼容设计，可集成 5G 远程监控、大数据分析等功能，助力工程机械数字化转型。广西欧信智能防撞系统已广泛应用于压路机、装载机等多种工程机械设备：（1）城市道路施工：压路机智能防撞系统在城市道路施工中，可以实时监测周围行人或车辆，避免发生碰撞事故，保障施工安全。（2）城市道路维护：在城市道路维护时，压路机智能防撞系统能够准确识别障碍物，及时调整行驶路线，防止因操作不当导致的安全事故。（3）高速公路建设：压路机智能防撞系统在高速公路建设中发挥了重要作用，可以有效地防止压路机与其他车辆发生碰撞事故，提高施工安全。广西欧信防撞系统已通过多部门联合实测验证：1.安全性：在复杂施工场景中，行人识别准确率达 99.8%，设备碰撞预警响应时间0.3 秒；2.可靠性：极端环境（-30至 70）下持续稳定运行，获保险公司质量承保，降低用户使用风险。随着广西地区基础设施建设的持续投入，工程机械的市场需求不断增长。广西欧信智能防撞系统凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，获得了市场的高度认可。此外，随着行业对安全生产的重视程度不断提高，智能防撞系统有望成为工程机械的标配设备。广西欧信交通科技有限公司将继续加大研发投入，优化产品性能，进一步拓展市场份额。广西欧信智能防撞系统以其创新性和实用性，不仅为工程机械的安全作业提供了可靠保障，也为行业安全标准的提升做出了重要贡献。（三）经济和社会效益一、广西欧信智能防撞系统产生的经济效益：1.直接经济价值降低事故成本：通过双重防撞系统的精准识别与快速响应（碰撞预警响应时间0.3 秒），有效减少施工中因碰撞导致的设备损坏、维修费用及事故赔偿成本，单台设备年均事故损失预计下降 70%以上。提升作业效率：减少误报率 60%以上，避免因误触发导致的频繁停机，保障工程机械连续作业，缩短工期 10%-15%。保险成本优化：作为国内唯一获保险公司承保的防撞系统，用户可享受保费折扣或专项保障，降低企业综合运营成本。2.市场收益与产业拉动产品规模化应用：适配多品牌压路机、装载机等设备，已覆盖全国 500 余个大型基建项目，自 2022年开始研制和推广应用，全国累计已销售超过 1000 台，产值超过 1500 万元。产业链协同发展：带动高精度雷达、AI 芯片、工程机械智能化改造等上下游产业，预估未来三年内拉动相关产业产值超千万元。3.长期投资回报49延长设备生命周期：通过预防碰撞损伤，降低设备故障率，延长关键部件使用寿命，综合投资回报周期缩短至 1-2 年。数据增值潜力：系统采集的施工场景数据可反哺工程管理优化，未来可开发智能调度、能耗分析等增值服务，创造持续收益。二、广西欧信智能防撞系统产生的社会效益1.保障生命安全，推动行业规范降低伤亡率：行人识别准确率达 99.8%，尤其对蹲姿行人、低矮交通锥等传统盲区目标识别性能提升显著，预计每年减少施工区域人员伤亡事故超千起。树立安全标杆：系统通过国家级实测认证并获保险承保，推动工程机械行业建立智能化安全标准，促进智能施工设备安全规范等政策落地。2.助力基建高质量发展支撑重大工程：在高铁、高速公路、港口等复杂场景中应用，保障“一带一路”沿线项目、西部陆海新通道等国家战略工程的施工安全与效率。促进绿色施工：减少事故导致的资源浪费（如材料损毁、工期延误），间接降低碳排放，符合“双碳”目标要求。3.技术普惠与就业促进技术下沉基层：适用于中小型工程企业，提升偏远地区或低技能施工团队的安全管理水平，缩小行业技术鸿沟。创造新型岗位：带动 AI 算法工程师、智能设备运维人员等岗位需求，预计未来三年新增就业岗位超 5000 个。4.社会信任与品牌价值增强公众信心：通过保险承保和实测数据公开，提升公众对工程机械智能化的信任度，改善行业社会形象。打造中国智造名片：作为全球少数融合视觉与雷达双系统的工程防撞方案，推动中国智能装备出口，提升国际竞争力。三、预期未来效益1.全球化拓展：针对东南亚、非洲等基建需求旺盛地区，开发适配高温、高湿环境的定制版本，预计 3 年内海外市场占比提升至 40%。2.智慧工地生态：与 5G、物联网技术结合，实现“单机防撞-车队协同-全工地智能管理”升级，赋能智慧城市建设。3.碳积分交易：通过减少事故导致的资源浪费和停工排放，未来可参与碳交易市场，开辟新的收益渠道。广西欧信智能防撞系统通过技术创新与场景化落地，实现了“降本增效”与“生命护航”的双重目标。其经济效益直接体现为降低事故成本、提升产业价值；社会效益则涵盖安全治理、行业升级、就业促进等多维度，为国家基建高质量发展注入新动能。随着技术迭代与市场扩张，该系统将持续释放经济与社会价值，成为智能建造时代的核心安全基础设施。（二十一）安全生产“一企一策”智控系统申报单位名称广西南宁市日泽电子产品有限责任公司联系人及联系方式 曾璐思1837728875750人工智能产品名称 安全生产“一企一策”智控系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西南宁市日泽电子产品有限责任公司，作为电子产品领域的卓越企业，坐落于美丽的南宁市。公司专注于电子产品的研发、生产与销售，拥有一支由行业资深专家和创新人才组成的专业团队，凭借前沿的技术实力和严格的质量管控体系，致力于为客户提供高品质、个性化的电子产品解决方案。从智能穿戴设备到智能家居系统，日泽电子的产品广泛应用于多个领域，以创新的设计理念和卓越的性能赢得了市场的广泛认可。公司秉持“客户至上、创新驱动、诚信经营、追求卓越”的企业精神，不断推动技术革新和产品升级，持续提升客户体验，旨在成为全球领先的电子产品解决方案提供商，为推动电子科技产业的发展贡献力量。（二）产品简介一、产品研发背景在当前安全生产形势依然严峻的背景下，企业面临着安全风险识别难、隐患排查不彻底、应急处置不及时等诸多挑战，传统的安全生产管理模式已难以满足现代企业的需求。随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，为安全生产管理带来了新的机遇和解决方案。安全生产“一企一策”智控系统应运而生，旨在为企业提供一套智能化、定制化的安全生产管理方案，帮助企业提升安全管理水平，实现安全生产的长治久安。二、产品功能1.安全生产风险实时监测与预警多源数据接入与整合：系统接入整合矿山、危险化学品企业、工贸、烟爆等重点行业的实时监测数据，包括设备运行数据、环境监测数据、人员操作数据等，并与应急管理一张图的气象、水文等公共数据进行整合，构建安全生产大数据平台。风险评估模型构建：基于 DeepSeek 大模型的深度学习能力，结合行业安全生产标准和历史事故数据，构建安全生产风险评估模型，实时分析监测数据，识别潜在的安全风险。实时预警与推送：当监测到安全风险超出阈值时，应急 AI 助手通过短信、APP 推送、语音通知等方式，向企业负责人、安全管理人员和应急管理部门实时推送预警信息，并提供风险处置建议。2.安全生产隐患排查与治理智能隐患排查工具开发：开发基于 AI 的隐患排查工具，利用图像识别、语音识别等技术，辅助安全管理人员快速发现安全隐患。例如，通过摄像头实时监测施工现场的安全帽佩戴情况、设备运行状态等。隐患治理跟踪与闭环管理：建立隐患治理跟踪系统，利用 AI 助手记录隐患排查、整改、复查的全过程，确保隐患治理闭环管理。AI 助手可根据隐患类型和严重程度，自动生成整改建议和复查计划，并提醒相关人员按时完成任务。安全知识库与智能问答：构建安全生产知识库，涵盖行业标准、操作规程、事故案例等内容。安全管理人员和企业员工可通过 AI 助手进行智能问答，快速获取安全生产知识和解决方案。3.安全生产应急处置与救援应急预案智能生成与优化：结合安全生产风险评估结果，AI 助手协助企业快速生成应急预案，并51根据实时数据动态优化预案内容。预案内容包括应急组织架构、应急响应流程、资源调配方案等。应急资源调配与指挥调度：在事故发生时，AI 助手实时分析事故现场情况，快速匹配周边应急资源（如救援队伍、医疗资源、物资储备点等），生成最优调配方案，并通过智能调度系统一键下达指令，确保应急资源快速到位。事故现场智能辅助决策：AI 助手通过语音交互和多模态数据处理，实时分析事故现场的视频、图像、传感器数据等，为现场指挥人员提供事故态势分析、救援建议和风险预警，辅助科学决策。4.安全生产培训与教育个性化培训课程生成：基于员工岗位职责和技能水平，AI 助手生成个性化的安全生产培训课程，涵盖理论知识、实操技能、事故案例分析等内容。培训课程可通过手机小程序、在线学习平台等多种方式推送。AI 助手实时提供操作指导和反馈，提升培训效果。培训效果评估与考核：AI 助手通过智能考核系统，对员工的培训效果进行评估和考核，生成详细的考核报告。考核结果可用于员工技能提升计划的制定和岗位调整参考。三、产品应用情况安全生产“一企一策”智控系统已在多个行业得到应用，如矿山、危险化学品、工贸等，帮助企业实现了安全生产的智能化管理，有效预防和减少了安全生产事故的发生。例如，在某矿山企业应用后，通过系统的实时监测和预警功能，及时发现并处理了多起潜在的安全事故隐患，避免了重大事故的发生；在某危险化学品企业，系统的隐患排查工具和治理跟踪系统，帮助企业实现了隐患排查的全覆盖和治理的闭环管理，提升了企业的安全管理水平。四、市场前景随着国家对安全生产的重视程度不断提高，以及企业对安全生产管理的需求日益增长，安全生产“一企一策”智控系统市场前景广阔。未来，该系统将不断优化和完善功能，拓展应用领域，为更多企业提供智能化、定制化的安全生产管理服务，助力企业实现安全生产的长治久安，推动安全生产管理向智能化、科学化方向发展。（三）经济和社会效益一、经济效益降低企业安全成本：通过实时监测与预警功能，帮助企业提前发现并处理安全隐患，减少事故发生的概率，从而降低因事故导致的直接经济损失，如事故赔偿、设备损坏修复等费用。提高生产效率：利用 AI 技术实现设备的智能运维，预测设备故障风险，优化维修和更换周期，减少设备停机时间，提高生产效率。提升企业经济效益：系统通过精细化资源配置与成本控制，帮助企业实现更加精准的资源调度与优化配置，有效降低运营成本，提高整体效益。增加市场竞争力：企业通过应用该系统提升安全生产水平，获得相关认证和荣誉，有助于提升企业品牌形象和市场竞争力，从而获得更多的市场份额和业务机会，间接增加企业经济效益。二、社会效益保障人员生命安全：系统在矿山、危险化学品等高危行业的应用，能够实时监测作业环境和人员操作，及时发现并预警潜在的安全风险，辅助现场指挥人员做出科学决策，最大限度减少人员伤亡和财产损失，保障从业人员的生命安全。提升行业安全水平：该系统的成功应用和推广，将为其他企业提供可借鉴的经验和模式，推动整个行业的安全生产管理水平提升，促进安全生产管理向智能化、科学化方向发展，减少行业内的安全52事故数量和损失程度。促进社会稳定和谐：安全生产事故的减少，有助于降低社会恐慌和不安情绪，维护社会稳定和谐。同时，企业因安全事故导致的停产整顿等情况减少，也有利于保障就业和经济的稳定发展。推动数字经济发展：安全生产“一企一策”智控系统的研发和应用，将进一步促进人工智能、大数据、物联网等数字技术与实体经济的深度融合，推动数字经济的发展，为经济增长注入新动力。（二十二）土谛 AI申报单位名称捷佳润科技集团股份有限公司联系人及联系方式 陈秀娟 15277004676人工智能产品名称 土谛 AI人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：智慧农业（一）单位简介捷佳润科技集团股份有限公司（证券代码：871433），自 2008 年成立以来，始终秉持“让农业更轻松快乐”的使命，深耕数字农业与智能水肥一体化领域长达 16 年，注册资本 10747 万元，核心业务聚焦于三大板块：AI 数字农业、智能农业装备、精准植物营养，全方位覆盖农业生产的各个环节。作为一家领先的高新技术企业，捷佳润融合 Deepseek 及各大 AI 模型、公司 16 年的农业生产数据资源，利用大数据、物联网、云计算、AI 智能识别等技术，致力于构建高效、可持续的智慧农业生产模式，为农户提供从“田间”到“舌尖”的全链条解决方案。截至目前，捷佳润已成功实施 800 多个精品项目，服务范围覆盖全国各省份，服务的作物包括水稻、土豆、柑橘、火龙果、甘蔗、榴莲、香蕉、橡胶、坚果等 60 多种，超过 200 万亩的农场在公司的技术支持下实现了数字化转型。此外，积极响应“一带一路”倡议，捷佳润将业务拓展至老挝、泰国、马来西亚、柬埔寨、尼日利亚、澳大利亚等多个国家，输出先进 AI 巡园系统、智能灌溉设施、农业大棚与农业物联网装备，助力当地农业实现智慧化管理，推进农业现代化进程，推动全球农业可持续发展。（二）产品简介一、产品研发背景传统农业面临资源低效、劳动力短缺、气候变化加剧等痛点，以及全球农业向数字化、精准化、可持续发展转型的趋势，难以满足现代社会对农产品数量和质量的需求。在此背景下，捷佳润凭借其在数字农业、智能水肥一体化等领域的深厚技术积累和丰富实践经验，拥有覆盖全国各地的精准农业数据资源，包括地块历史气象、积温、积雨、精细天气预报等详尽信息，以物联网、大数据分析和人工智能为核心技术支撑，通过构建深度学习算法与农业数据融合体系，推出了土谛 AI，旨在利用先进的人工智能和大数据技术，打破传统农业的局限，通过整合多源数据、提供精准决策支持、创新交互体验等手段，助力农业生产实现智能化、高效化、精准化，推动中国农业从传统模式向现代化、智能化模式转型，以应对日益增长的农产品需求和复杂多变的环境挑战。二、技术实现路径采用基于 Transformer 架构的大语言模型作为核心技术，通过部分微调和提示词工程，针对农业领域的特定需求进行优化。这一方法不仅保留了大语言模型在处理自然语言任务上的强大能力，还通53过微调使其更贴合农业场景中的具体问题，如作物病虫害识别、土壤分析报告生成等。此外，还引入了多模态学习机制，将文本数据与图像、音频等多种类型的数据相结合，进一步增强了模型对复杂农业环境的理解力。同时，通过实现高级函数调用机制，赋予模型智能化外部系统交互能力，实现与农业物联网设备、智慧农业平台和专业数据库的无缝对接，构建云边端一体化的智能决策支持体系。这种系统级功能拓展使模型不仅能够进行认知理解，还能触发精准化的农业操作指令，形成从感知、分析到执行的闭环智能服务链路，大幅提升了农业生产的智能化水平和决策效率。三、产品功能土谛 AI 通过深度整合 DeepSeek 大模型与捷佳润农业数据，构建数据感知-智能分析-决策输出的全链条农业解决方案，用户可获得更智能的农业分析与决策建议，助力传统农业向精准化、智能化转型升级。1.实时对话交互：土谛 AI 依托深度推理模型，打造全天候在线的智能农艺专家。用户可通过语音或文字实时咨询作物生长问题、天气预测、病虫害防治策略等，并支持拍照上传农作物照片。AI 可在秒级内精准识别作物种类、生长阶段及病虫害类型，同步提供专业分析与农事指导，实现“随问随答、即拍即解”的交互体验，帮助农户快速解决田间难题。2.智能地块管理：基于大数据与 AI 大模型技术，系统自动整合地块基础数据（如面积、地形、土壤属性），实时记录作物生长状态并分析关键指标（如长势对比、生产潜力评估）。结合用户需求与地块特性，可生成定制化农事方案，例如根据土壤肥力、湿度等参数推荐精准施肥计划，显著提升农田管理效率与科学性。3.专业决策研报生成：通过融合卫星遥感影像、气象数据、土壤传感器等多维度信息，土谛 AI能深度解析土地肥力、水分分布、酸碱度等关键指标，并预测作物生长趋势。系统自动生成涵盖土壤改良建议、资源优化配置及风险预警的综合性报告，助力农业从业者实现精细化、数据驱动的决策管理，推动降本增效与可持续发展。4.智能院子设计：面向城乡用户差异化需求，提供智能花园设计服务。AI 通过算法解析用户对庭院风格、设施布局的偏好，结合实地面积、地形等条件，自动生成兼顾美观与实用性的 3D 设计方案。无论是都市微型庭院还是乡村大型花园，均可快速输出创意规划，帮助用户低成本打造理想中的田园空间。5.农资信息查询：内置覆盖种子、化肥、农药等全品类农资数据库，支持 10 万 商品信息实时查询与比价。用户可一键获取产品详情、市场价格波动趋势及供应链动态，结合 AI 推荐的性价比评估模型，辅助制定最优采购策略，确保农资选择兼顾质量与成本效益。6.农业万年历：基于物候规律与气象预测的智能农事日历，精准提醒播种、施肥等关键节点。独创“科学 传统”双历融合系统，在提供现代种植指导的同时，融入黄历宜忌与节气农谚等文化元素，既保障农事安排的科学性，又赋予农耕活动人文内涵，增强农户的心理认同感与操作便利性。四、应用情况作为深度融合人工智能、农业大数据及 GIS 技术的创新成果，土谛 AI 填补了国内农业场景智能化应用的空白。目前系统已覆盖种植管理、灾害防控、资源优化及庭院设计等多重场景，服务农场投资者、农业生产者、农业服务商及个体种植者等多元群体。依托 DeepSeek 深度推理模型与捷佳润农业数据库双引擎，通过实时解析卫星遥感、气象传感器等多源数据，为农户提供病虫害 AI 诊断、精准水肥管理、气象灾害预警等核心功能。截至当前，土谛 AI 用户已超 50 万，服务地块面积超 10 万亩，生成超 1 万份定制化报告，涵盖苹果、蓝莓、香蕉、玉米、火龙果、水稻、西瓜、沃柑、榴莲、小麦、芒果等作物，从土地规划、种植决策到产销管理实现全周期赋能。54应用版图已拓展至广西、云南、广州、四川、北京，并辐射越南、老挝、尼日利亚等海外市场。基于土谛 AI 英文版成功落地的经验，下一步将开发多语言国际版本，推动“掌上农业智库”走向全球，助力“一带一路”沿线国家农业数字化升级。五、市场前景1.行业趋势红利：当前，中国大力推进“数字乡村”战略，全球粮食安全问题也备受关注，发展中国家的农业数字化转型需求极为迫切。但中小农户面临技术应用成本高的难题，跨国农企在本土化适配方面也存在诸多困难。这些痛点为轻量化、场景化的 AI 解决方案创造了巨大的市场空间。土谛 AI 正契合这一发展趋势，有望在这片广阔的市场中收获红利。2.核心竞争优势：土谛 AI 深度融合了 DeepSeek 大模型，是国内唯一实现“AI 大模型 农业 GIS 多源传感数据”全栈融合的解决方案，算法精度比行业标准高出 20%。其覆盖作物种类多达 60 余种，模型本土化适配性领先于竞品。站在智慧农业爆发式增长的前夜，土谛 AI 凭借“技术-场景-数据”三重壁垒，极有可能成为农业数字化领域的超级入口。3.战略布局方向：未来将开发多语言国际版本土谛 AI，沿着“一带一路”进行布局，助力沿线国家的农业数字化升级，通过拓展国际市场，进一步提升自身影响力，推动全球农业数字化进程。4.价值锚点：通过持续强化技术壁垒、深化国际布局、构建产业联盟，土谛 AI 将成为全球智慧农业转型的核心赋能者，实现商业价值与社会效益的双向跃升。（三）经济和社会效益一、经济效益1.助力精准决策，降低成本风险优化种植方案：通过分析地块的历史气象数据、土壤参数等，为农户提供精准的种植适应性评估，帮助选择合适作物品种，避免盲目种植造成的资源浪费。依托精准气象预测与种植决策模型，帮助农户优化播种周期和田间管理，减少极端天气导致的减产损失，平均可提升作物产量 10%-15%。合理农资采购：借助农资产品查询平台，农户能比较不同农资的价格和质量，购买到性价比高的产品，降低农资成本。同时，依据精准的农事建议，如施肥量、灌溉量的科学指导，减少农资过度使用，进一步节约成本。风险预警与防范：基于历史灾情数据和市场动态，为农户提供经营风险分析，提前知晓潜在风险，如自然灾害、市场价格波动等，以便采取相应措施，如调整种植计划、购买农业保险等，降低损失风险。2.提高资源利用，增加生产效益精准资源管理：地块测亩功能使农户精确掌握土地面积，合理规划作物布局；结合周边配套探索功能，优化农业资源配置，如选择距离更近、价格更优的农资供应商或销售渠道，减少运输等成本，提高资源利用效率和经济效益。提升生产效率：如农业万年历功能依据农时规律精准推送农事提醒，帮助农户合理安排农事活动，避免错过关键种植时机，确保农作物生长周期合理，提高生产效率，增加产出效益。3.拓展市场渠道，优化销售收益把握市场动态：提供农产品价格动态和市场供需信息，让农户及时了解市场行情，选择最佳销售时机，卖出更好价格，增加销售收入。创新销售模式：例如智能院子设计服务，不仅满足用户田园生活需求，还可能催生庭院经济等新的农业经济模式，拓展农产品销售渠道和场景，创造更多经济价值。二、社会效益551.推动农业智能化转型，提升行业竞争力技术引领变革：作为农业智能化的创新工具，土谛 AI 将先进技术引入农业领域，激发行业对智能决策工具的关注和应用，推动农业生产方式向智能化、精准化转变，提升整个农业行业的生产效率和竞争力。培养农业科技人才：其应用和推广为农业科技人才培养提供实践平台和案例，吸引更多人才投身农业科技领域，为农业现代化发展注入新动力，促进农业科技水平的持续提升。2.保障农产品供应与质量安全，促进社会稳定稳定供应：科学的种植决策和精准农事管理助力提高农作物产量，保障农产品的稳定供应，满足社会日益增长的农产品需求，稳定市场价格，对社会稳定和经济发展具有重要意义。质量安全保障：提供科学的病虫害防治、施肥建议等，有助于减少农药残留和化肥过量使用，保障农产品质量安全，维护消费者健康权益，增强消费者对农产品的信任。3.提升农民科技素养，推动农业可持续发展增强科技意识：农民在使用土谛 AI 过程中，不断接触和学习新的农业科技知识和智能化工具，逐渐提升科技素养，增强对科技创新的接受度和应用能力，有利于推动农业科技成果的转化和应用。助力可持续发展：通过优化资源利用、减少环境污染、保障农产品质量安全等多方面作用，土谛AI 有助于推动农业实现可持续发展，保护农村生态环境，实现农业生产与生态环境的协调发展。4.实现国产化替代，筑牢农业产业安全屏障自主可控技术体系：土谛 AI 作为国产化农业 AI 系统，突破关键核心技术壁垒，构建自主可控的技术生态，降低对国外农业技术的依赖风险，确保我国农业数据主权和产业链安全性，为农业数字化发展提供可靠保障。产业安全与竞争力提升：通过国产化替代，推动国内农业 AI 技术标准与产业生态的完善，增强应对国际技术竞争和供应链波动的能力，助力农业产业在全球价值链中占据主动地位，为国家粮食安全与乡村振兴战略提供技术支撑。（二十三）福寿螺防治机器人申报单位名称广西当乐当投资建设有限公司联系人及联系方式 陆勇 15677110898人工智能产品名称 福寿螺防治机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西当乐当投资建设有限公司是农业生态治理领域的产融结合型科技企业，专注于人工智能与机器人技术在农业场景的深度应用。公司以资本 技术双轮驱动模式，联合复旦大学等高校科研团队，构建了覆盖投资-研发-产业化全链路的产学研合作体系，致力于推动智能技术在农业入侵生物防治领域的产业化应用。针对福寿螺入侵防治的行业难题，公司通过企业-高校联合研发机制，成功开发全球首套无人船-无人机协同治理系统。（二）产品简介56一、研发背景福寿螺作为重大农业入侵物种，对我国南方水稻种植区造成严重危害，年均导致数百万公顷农田减产，经济损失巨大。传统防治手段依赖人工清理、化学药剂及生物防治，存在效率低、成本高、环境污染等问题。随着生物安全法及农业智能化政策的推进，亟需高效、环保的自动化解决方案。本项目基于无人船-无人机协同系统，结合人工智能与机器人技术，突破复杂稻田环境下的精准识别、自主导航与智能作业难题，推动农业防治向自动化、精准化转型。二、核心功能1.智能识别与定位采用改进的 YOLOv8 模型，融合对比学习与注意力机制，实现复杂背景下福寿螺及卵块的高精度检测（识别准确率92%）。结合 RGB-D 深度信息融合与单目深度估计技术，支持远距离粗定位（覆盖半径50 米）与近距离精定位（误差3cm），适应水面反光、植被遮挡等复杂场景。2.协同导航与建图无人船搭载 LIO-SAM 算法构建高精度点云地图，结合 Dijkstra 全局路径规划与 MPC 动态控制，实现水田环境自主避障（横向偏移95%，避免损伤农作物。基于 DWA 与 TEB 算法的混合避障策略，实时响应动态障碍（如漂浮稻草），避障响应时间0.5 秒。三、应用情况目前已完成实验室原型机开发，并在模拟稻田环境中进行多轮测试：-福寿螺识别准确率达 91.3%，卵块检测漏检率5%；-无人船-无人机协同作业效率较传统人工提升 80%，单日最大治理面积达 20 亩；-机械臂抓取成功率达 93.7%，功耗降低 30%。-计划 2025 年在广西南宁、柳州等地开展田间试点，覆盖 5000 亩示范田。四、市场前景需求驱动：我国南方水稻主产区福寿螺年均危害面积超 167 万公顷，市场潜在规模达百亿元。政府“智慧农业”政策与生态防治补贴进一步推动需求。技术优势：相比同类产品，本系统通过多机协同与轻量化设计（整机重量50kg），降低部署成本30%，适配中小型农田。环保效益：替代化学药剂，减少农药污染，符合“双碳”目标下绿色农业趋势。预计未来 5 年国内市场渗透率可达 15%，年产值突破 2 千万元，并拓展至东南亚水稻种植区。（三）经济和社会效益一、经济效益1.降低农业损失数据支撑：福寿螺在我国南方年均危害面积达 167 万公顷，造成水稻减产 8.4%-50%。按广西水稻平均亩产 400 公斤、单价 3 元/公斤计算：保守估算：若项目覆盖 10 万亩稻田，减少 30%福寿螺危害，可挽回产量损失 4.8 万公斤/年（10万亩400 公斤30%4%减产率），直接经济效益 144 万元/年。57规模化推广（覆盖 100 万亩）：经济效益可达 1440 万元/年。2.节省人力成本传统人工防治成本：人工捡拾福寿螺需 10 人天/亩，广西农民工日均工资约 150 元，每亩成本 1500元。机器人替代效益：无人船-无人机系统作业效率为人工的 20 倍，每亩综合成本降至 200 元（电耗 维护），节省 1300 元/亩。覆盖 10 万亩：年节省成本 1.3 亿元；覆盖 100 万亩：节省 13 亿元。3.减少化学药剂使用化学防治成本：传统化学灭螺药剂（如杀螺胺）每亩成本约 50 元。替代效益：物理灭螺可完全替代化学药剂，按 10 万亩计算，年节省药剂成本 500 万元，同时避免土壤污染修复费用（估算每亩修复成本 200 元），间接节省 2000 万元。4.设备销售与技术服务收益设备单价：按单套系统（1 无人船 3 无人机）成本 15 万元、售价 25 万元计算，推广 100 套可实现产值 2500 万元。运维服务：按每套年服务费 2 万元，100 套年收益 200 万元。二、社会效益1.生态保护减少化学药剂使用量，预计每年减少稻田农药污染面积 10 万-100 万亩，保护水生生物多样性（文献显示福寿螺威胁 30%以上稻田土著物种）。2.公共卫生安全福寿螺是广州管圆线虫宿主，我国年均报告感染病例超 200 例。项目推广后预计降低螺类寄生虫病发病率 50%以上。3.智慧农业技术推广推动广西农业机械化率提升：当前广西水稻综合机械化率约 80%，但植保环节机械化率不足 30%。项目可填补植保自动化空白，助力农机智能化升级。4.形成技术示范效应：预计吸引 5-10 家农业科技企业参与产业链（传感器、机器人制造等），创造 500-1000 个就业岗位。5.乡村振兴与农民增收按每亩挽回损失 120 元（400 公斤3 元10%减产率），推广 100 万亩可直接为农民增收 1.2 亿元/年。降低劳动强度，释放农村劳动力从事高附加值产业（如农产品加工、乡村旅游）。（二十四）曲尺人工智能开放平台申报单位名称润建股份有限公司联系人及联系方式 李林强 15002014895人工智能产品名称 曲尺人工智能开放平台人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介58润建股份有限公司（以下简称润建股份）成立于 2003 年 1 月，2018 年 3 月在深交所上市，注册资本 22,074.6347 万元，现拥有在职员工 6000 余人，研发人员 1700 余人，持有各类证书 7000 余本。润建股份是领先的数字化智能运维（AIops）服务商、中国服务业企业 500 强、中国软件百强企业、国家知识产权优势企业，是广西本土培育的民营上市企业，是广西第一家获 CMMI5 认证的高新技术企业，产品及服务涵盖通信网络、数字网络、能源网络三大业务，业务覆盖 29 个省及东南亚等“一带一路”沿线国家。2023 年营业收入超 88.3 亿元，为地方税收贡献近 2 亿元。公司已构建 6 地（南宁、广州、深圳、北京、济南、德国）15 个研发中心的研发组织架构，坚持“技术与产品”的双重创新研发模式，重点面向通信、政务、警务、消防、电力与新能源等行业场景应用，开展人工智能、大数据、5G、物联网等多元化技术研究与产品研发，累计获得知识产权 600 余项。自主研发项目及孵化的 Run 系列数字化产品已覆盖 65 个应用场景，涵盖工业物联网、数智城管、社会综合、治理教育、数字化乡村振兴、XR 应用等领域。通过坚持加大研发投入开展产品自主研发工作，不断丰富公司创新产品种类，提高公司的市场风险防控能力，市场竞争力得到进一步提升，逐渐成为行业的“领跑者”。公司先后获得广西创新联合体、广西企业技术中心、广西技术创新中心、广西新型研发机构、广西重点实验室、广西博士后创新实践基地、南宁市企业技术中心、南宁市“人才飞地”研究中心、南宁市产学研协同创新企业、南宁市高技能人才培养基地等各级科研平台 10 余个，承担科技攻关项目40 余项。拥有通信类、电力类、政企业务类、软件研发及技术类、公共类等资质超 50 项，是广西唯一一家获得信息系统建设和服务能力评估 CS4 企业、广西本土首家通过 CMMI5 资质认证企业，资质及管理体系认定为区内最完善的企业。公司与五象新区共同打造了五象云谷智算中心，该智算中心获得了“国家绿色数据中心”、中国通信院三个“5A”认证及中国质量认证中心（CQC）颁发的 A 级等级证书的智算中心，认证等级跻身全国前五。五象云谷智算中心可承载两个万卡集群，提供高达 40000PFlops 智能算力，已经实现 1000P 的千卡集群。同时润建股份将自身在五象云谷智算中心全生命周期的丰富经验输出至东盟多个国家。目前已在印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、越南等国家参与建设了 24 个数据中心案例，成功将中国数据中心服务一体化的设计、建设、运维能力和标准规范输出到东盟国家。（二）产品简介一、研发背景近年来，国家通过一系列政策文件为人工智能和算力基础设施的发展提供明确方向和强力支持：2023 年 10 月 8 日，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发算力基础设施高质量发展行动计划（工信部联通信2023180 号）提出：“到 2025 年打造一批算力新业务、新模式、新业态，工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应用实现规模化复制推广，能源、教育等领域应用范围进一步扩大。”这反映了国家对算力基础设施建设的重视，以及推动各行业数字化转型的决心。2022 年 7 月 29 日，科技部等六部门印发关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见（国科发规2022199 号）提出“围绕高端高效智能经济培育打造重大场景：鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展”、“围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景：以更智能的城市、更贴心的社会为导向，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景59机会，开展智能社会场景应用示范”。进一步明确了在制造、农业、物流、金融等重点行业中深挖 AI技术应用场景的方向，强调了智能经济和智能社会建设的重要性。这些政策指引着人工智能产业发展，同时也体现出随着大模型的全面崛起，算力作为数字经济时代新的生产力，也是经济社会高质量发展的重要支撑。在这样的背景下，润建股份把握人工智能发展契机，以行业模型为战略发展方向，以“算力、平台（算法）、数据”赋能“场景”为战略实现路径，全面深化智能化管维模式，聚焦行业模型落地，打造行业领先的人工智能和算力服务能力，开拓公司全新发展空间。二、产品功能曲尺人工智能开放平台是润建股份自研的人工智能 MAAS 平台，平台提供多模态数据标注、模型开发训练、开源大模型调用、AIagent 编排开发、边缘算法移植等一系列工具和组件，帮助开发者生成视觉、语音和文本领域的人工智能算法，为场景应用提供 Agent 智能体服务，帮助开发者加速构建各类软硬件一体的行业解决方案。“曲尺”平台功能包含五大部分：数据标注平台、AI 模型生产线、大模型统一网关、AI Agent编排平台、BytePiping 在线开发平台。1.数据标注平台数据标注平台用于标注数据，通过系统交互、功能模块和基础平台三大部分，提供从数据管理、预识别处理、任务管理到工具管理的全面功能，确保数据处理流程的规范化和高效化。系统的安全性、灵活性和高效性能够满足多种数据处理需求，开发者可以更高效地获取高质量的标注数据，为 AI 模型的训练和开发提供有力支持。2.AI 模型生产线AI 模型生产线用于自动化训练，通过数据处理、算力调度与模型训练、算法封装、服务发布等关键步骤，实现从数据采集到 AI 模型部署的全流程管理。集成了多模态数据处理、虚拟化算力资源调度、模型训练与优化、算法封装，以及多平台服务发布，支持多种硬件架构和应用场景，有效提升了 AI模型的开发效率和部署灵活性。3.大模型统一网关大模型统一网关包含众多大模型，润建股份做成了统一接口，提供 DeepSeek、通义千问、质谱 AI、猎户星空、Meta、零一万物等行业大模型的统一管理和访问接口，支持大模型的加载、推理和调优，优化大模型的性能和资源利用，确保不同应用场景下的模型调用和融合效率4.AI Agent 编排平台AI Agent 用于编排智能体，集成 Agent 仓库、多模型调试、Workflow 编排和监测标注等功能，可对多种智能体模型进行管理、存储和调度，支持复杂任务的分解、协作和动态调整。平台通过编排不同 AI Agent 工作流，优化任务执行顺序和资源配置，提升智能体协作的效率和系统的整体智能化水平。5.BytePiping 在线开发平台BytePiping 提供集成的开发环境，支持在线代码编写、调试、测试和部署。平台提供 IDE 环境、Git 版本控制、镜像源、组件仓库、算力调用、CI/CD、协作管理等核心能力，简化开发过程，促进开发人员之间的协作与共享，提高 AI 应用的开发效率和质量。三、应用情况润建股份已实现将智慧教育、智慧园区、城市治理、数字乡村、智慧能源等多个行业模型部署在“曲尺”人工智能开放平台开展训练，并在全国范围内孵化落地对应人工智能应用场景及创新产品。曲尺人工智能开放平台提供一系列机器视觉应用模型的在线体验，包括目标检测、图像分割、姿60态关键点识别、光学字符识别（OCR）、跨镜头追踪、人脸识别和手势识别等。这些模型通过深度学习技术实现高精度的视觉分析和理解，支持实时处理和多场景应用，允许用户在线体验各类模型的性能和应用效果，优化其在不同业务场景中的使用。例如，建维行业的无人巡检，城管行业的车流量识别，警务行业的目标追踪，制造行业的边缘检测等。曲尺人工智能开放平台还提供多种语言理解和生成应用模型的在线体验，包括知识库问答、曲尺机器人、图像理解等。通过预训练的深度语言模型，可实现高效的自然语言处理任务，如问答生成、对话管理和内容生成。平台支持模型的在线交互体验，用户可以根据实际需求选择合适的语言模型，并进行参数调优，以满足特定场景下的语义理解和信息处理需求。例如，政务服务的智能助手，文旅行业的问答机器人，教育行业的个性化教学及 AI 阅卷批改等。四、市场前景未来，随着人工智能技术的不断发展和市场需求的不断增长，润建股份曲尺人工智能开放平台有望在更多领域实现突破和创新，为润建股份带来更多的商业机会和增长空间。主要基于以下几个方面：1.平台技术实力曲尺平台作为一款基于深度学习框架的人工智能开放平台，引入了“文心一言”、“通义千问”、“盘古”、“九天”等开源大模型能力，专注于生成各种视觉、语音和文本领域的智能算法。公司技术实力使得曲尺平台能够加速构建各类软硬一体的行业解决方案，为行业开发者提供便捷易用的开发工具和高性价比的算力资源；公司技术优势为曲尺平台在市场上赢得了良好的口碑和竞争力。2.市场需求增长随着人工智能技术的快速发展，各行各业对人工智能解决方案的需求不断增长。曲尺平台凭借其强大的技术实力和灵活的应用能力，能够满足不同行业对人工智能解决方案的需求。特别是在智能制造、工业自动化、边缘计算等领域，曲尺平台的市场需求呈现出爆发式增长的趋势。3.政策支持与推动当前，“东数西算”政策为算力管理与运维服务的发展提供了新机遇。这一政策旨在通过整合资源，提升算力的效率与分配，推动全国范围内的数字经济发展。润建股份作为算力建设领域的领军企业，其曲尺平台将受益于这一政策的推动，进一步拓展市场份额。4.公司战略与布局润建股份在算力网络业务方面已取得显著成绩，在五象云谷智算中心完成第一期智算集群部署，实现 1000PFlops 的智算集群，是目前广西区域最大的算力基地。与阿里巴巴等知名企业达成了战略合作关系，进一步巩固了其在人工智能超算市场的领导地位。未来，润建股份将继续加大在人工智能领域的投入和布局，推动曲尺平台的技术升级和应用拓展。这将为曲尺平台的市场前景带来更多的机遇和挑战。（三）经济和社会效益一、经济效益1.直接销售收入曲尺平台作为一个智能体生产工具，可以提供两种模式的服务：一是一体化的 AaaS（智能体即服务）服务，其直接盈利模式包括销售行业模型产品，用户可根据自己的需求，准备好智能体开发所需的生产资料，直接调用曲尺平台的开发工具快速生成所需的智能体。这些行业模型产品能够为企业提供智能化解决方案，从而带来直接的经济收入。二是私有化部署服务，通过五象云谷算力平台，曲尺平台可以对外提供算力、模型（算法）等一体化智能化服务，曲尺可以更快捷地部署和更可靠地提供运维服务，进一步拓宽了收入来源。612.提升业务效率与收入曲尺平台赋能通信、数字化、能源等领域业务，通过智能化手段提升业务处理效率，降低运营成本，从而增加企业收入。例如，润建股份利用曲尺平台推出了一系列 AI 城市治理、AI 智慧园区等解决方案，提高了执法效率和准确性，节省了人力成本。3.开辟新市场与增长点曲尺平台的多模态底座具备文生图、图生图、图生文、文生短视频的功能和技术储备，可以应用在各行业进行营销、培训、技能助手等，为公司开辟了新的市场空间和增长点。随着 AI 技术的不断发展和应用领域的不断拓展，曲尺平台有望在未来为公司带来更多经济增长机会。二、社会效益1.推动数字经济发展润建股份依托现有的产业环境和技术积累，已经成功开发了3个行业大模型和30多个应用智能体，涵盖多个行业领域，推动行业智能化转型，推动数字经济的发展。2.促进绿色发展在能源网络业务领域，润建股份利用曲尺平台推出了一系列绿色能源解决方案，如通信综合能源管理、虚拟电厂、充电桩管维等，这些方案有助于减少能源消耗和环境污染，推动绿色发展。3.提升行业智能化水平曲尺平台通过引入多种开源大模型能力，加速构建各类软硬一体的行业解决方案，为行业开发者提供了便捷易用的开发工具和高性价比的算力资源，有助于提升整个行业的智能化水平，推动产业升级和转型。4.创造就业机会随着曲尺平台的不断推广和应用，润建股份需要更多的专业人才来支持平台的研发、运营和维护等工作。这将为社会创造更多的就业机会，促进就业增长。（二十五）四合一气体检测仪申报单位名称润建股份有限公司联系人及联系方式 李林强 15002014895人工智能产品名称 四合一气体检测仪人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介62润建股份有限公司（以下简称润建股份）成立于 2003 年 1 月，2018 年 3 月在深交所上市，注册资本 22,074.6347 万元，现拥有在职员工 6000 余人，研发人员 1700 余人，持有各类证书 7000 余本。润建股份是领先的数字化智能运维（AIops）服务商、中国服务业企业 500 强、中国软件百强企业、国家知识产权优势企业，是广西本土培育的民营上市企业，是广西第一家获 CMMI5 认证的高新技术企业，产品及服务涵盖通信网络、数字网络、能源网络三大业务，业务覆盖 29 个省及东南亚等“一带一路”沿线国家。2023 年营业收入超 88.3 亿元，为地方税收贡献近 2 亿元。公司已构建 6 地（南宁、广州、深圳、北京、济南、德国）15 个研发中心的研发组织架构，坚持“技术与产品”的双重创新研发模式，重点面向通信、政务、警务、消防、电力与新能源等行业场景应用，开展人工智能、大数据、5G、物联网等多元化技术研究与产品研发，累计获得知识产权 600 余项。自主研发项目及孵化的 Run 系列数字化产品已覆盖 65 个应用场景，涵盖工业物联网、数智城管、社会综合、治理教育、数字化乡村振兴、XR 应用等领域。通过坚持加大研发投入开展产品自主研发工作，不断丰富公司创新产品种类，提高公司的市场风险防控能力，市场竞争力得到进一步提升，逐渐成为行业的“领跑者”。公司先后获得广西创新联合体、广西企业技术中心、广西技术创新中心、广西新型研发机构、广西重点实验室、广西博士后创新实践基地、南宁市企业技术中心、南宁市“人才飞地”研究中心、南宁市产学研协同创新企业、南宁市高技能人才培养基地等各级科研平台 10 余个，承担科技攻关项目40 余项。拥有通信类、电力类、政企业务类、软件研发及技术类、公共类等资质超 50 项，是广西唯一一家获得信息系统建设和服务能力评估 CS4 企业、广西本土首家通过 CMMI5 资质认证企业，资质及管理体系认定为区内最完善的企业。（二）产品简介一、研发背景随着工业、建筑、消防等领域的不断发展，对气体安全监测的需求日益增长。政府对安全生产和环境保护的重视程度不断提高，出台了一系列相关政策和法规，要求企业加强气体安全监测，确保生产过程中的安全。气体检测仪作为保障人员安全和健康的重要设备，其市场需求不断扩大。科学技术的进步为气体检测仪的研发提供了有力支持。传感器技术、智能化处理系统等关键技术的不断突破，使得气体检测仪的性能不断提升，检测精度和稳定性得到显著提高。润建股份作为一家专注于通信、数字化等领域的高新技术企业，通过研发四合一气体检测仪智能传感器安全监测设备，提升自身在安全生产和环境保护方面的竞争力，四合一气体检测仪有助于公司拓展更多业务领域，进入气体安全监测市场，为企业带来新的增长点。二、产品功能四合一气体检测仪是公司自研的一款专门为有限空间作业设计的便携式智能传感器，该设备采用了先进的大规模集成电路技术、国际标准智能化技术水准设计技术及数字模拟混合通讯技术而设计的完全智能化的气体检测仪。检测仪可以通过 4G/5G 联网，具有数据自动上传、定位和网络校时功能。检测仪采用自然扩散方式或泵吸式检测，气体敏感元件采用优质气体传感器,能够同时检测并显示氧气(O,)、一氧化碳(CO)、硫化氢(H,S)和可燃气(CH,)的浓度，该检测仪具有高精度、高稳定性、快速响应等特点，同时配套有限空间作业管控平台，通过仪器的数据回传分析，实现对气体检测仪的使用情况、报警信息、有限空间数量、位置以及危险因素等信息管理，适用于各类密闭空间、地下设施、通信人井、隧道、矿井等有限空间场所的气体安全检测。63三、应用情况润建股份四合一气体检测仪在多个领域都发挥着重要作用，其多功能性、高精度与稳定性、便携性与耐用性以及智能化功能等特点使得其成为安全巡检领域中不可或缺的利器。典型应用场景如下：1.密闭设备如船舱、贮罐、车载槽罐、反应塔（釜）、冷藏箱、压力容器、管道、烟道、锅炉等。2.地下有限空间如地下管道、地下室、地下仓库、地下工程、暗沟、隧道、涵洞、地坑、废井、地窖、污水池（井）、沼气池、化粪池、下水道等。3.地上有限空间如储藏室、酒糟池、发酵池、垃圾站、温室、冷库、粮仓、料仓等。应用领域包括：1.工业生产在石油、化工、冶金、钢铁等行业中，四合一气体检测仪被广泛应用于监测生产环境中的气体浓度，确保生产安全。这些行业往往伴随着有害气体的产生，而检测仪能够实时监测并确保生产环境的安全。2.消防与应急救援在火灾、爆炸、泄漏等事故现场，有害气体的存在会给救援工作带来极大风险。四合一气体检测仪能够帮助救援人员快速确定气体的种类和浓度，为救援方案提供科学依据，降低事故风险。3.建筑施工在建筑施工现场，甲醛、氨气等有害气体可能来源于各种建筑材料和装修材料。四合一气体检测64仪能够对这些有害气体进行实时监测，确保施工环境的安全，防止施工过程中发生气体泄漏事故。4.环保监测随着环保意识的提高，对大气、水体和土壤中的有害气体浓度进行监测变得尤为重要。四合一气体检测仪可用于环保监测领域，检测各种有害气体浓度，为环境质量评估提供有力支持。四、市场前景润建股份四合一气体检测仪的市场规模将持续扩大，产品种类将不断丰富，市场竞争也将日益激烈。公司将抓住机遇，加大研发投入和市场开拓力度，不断提升产品性能和服务质量，以满足市场需求并实现可持续发展。这主要得益于市场需求增长、技术进步与创新、政策支持与推动以及市场竞争与机遇等多个方面的积极因素，市场前景分析如下：1.市场需求增长工业安全需求：随着工业生产规模的不断扩大和安全意识的提高，对气体检测设备的需求也在持续增长。特别是在石油、化工、冶金等高危行业，四合一气体检测仪已成为保障生产安全的重要设备。环保监测需求：随着环保法规的日益严格和环保意识的提高，对大气、水体和土壤中的有害气体进行监测变得尤为重要。四合一气体检测仪可用于环保监测领域，满足对多种气体浓度的实时监测需求。应急救援需求：在火灾、爆炸、泄漏等事故现场，四合一气体检测仪能够迅速确定气体的种类和浓度，为救援人员提供科学依据，降低事故风险。因此，在应急救援领域也具有较高的市场需求。2.技术进步与创新传感器技术：随着传感器技术的不断进步，四合一气体检测仪的检测精度和稳定性得到了显著提升。新型传感器的出现使得检测仪能够更准确地测量各种气体的浓度，提高了数据的可靠性。智能化与网络化：四合一气体检测仪正逐渐与物联网、人工智能等先进技术融合，实现远程监控、数据传输和实时定位等功能。这使得检测仪的使用更加便捷，也提高了其应用价值。多功能集成：便携式四合一气体检测仪正逐渐集成更多功能，如温度、湿度、气压等环境参数的检测。这种多功能集成技术满足了用户多样化的需求，使得检测仪在更多领域得到应用。3.政策支持与推动安全生产政策：国家高度重视安全生产工作，出台了一系列政策法规来规范和促进气体检测设备的研发和应用。这些政策的实施为四合一气体检测仪市场的发展提供了有力保障。环保政策：随着环保意识的提高和环保法规的完善，市场对低功耗、高效率的气体检测仪器需求增加。这为四合一气体检测仪市场的发展提供了广阔的空间。4.市场竞争与机遇市场竞争：随着市场规模的扩大，四合一气体检测仪市场的竞争也日益激烈。企业纷纷加大研发投入，提升产品性能和技术含量，以差异化竞争策略赢得市场认可，这为作为行业领军企业的润建股份提供了良好的发展机遇。市场机遇：随着智能家居、医疗健康、消费电子等新兴领域的发展，气体检测仪器的应用领域也在不断拓展。这为四合一气体检测仪市场带来了新的增长点和发展机遇。（三）经济和社会效益65一、经济效益1.技术创新与成本降低润建股份通过技术创新，不断提升四合一气体检测仪的性能和稳定性，降低了生产成本。随着生产规模的扩大和技术的成熟，产品的单位成本将进一步降低，从而提高公司的盈利能力。2.市场需求扩增随着工业生产的快速发展和安全意识的提高，对气体检测设备的需求持续增长。四合一气体检测仪能够同时检测氧气、可燃性气体、一氧化碳和硫化氢等关键气体，满足了多个行业对气体安全监测的需求。在石油、化工、冶金等高危行业，以及消防、环保等领域，四合一气体检测仪已成为保障生产安全的重要设备，市场需求量巨大，为公司带来可观的经济收入。3.市场拓展与品牌影响力润建股份通过市场推广和品牌建设，提高了四合一气体检测仪的市场知名度和品牌影响力。公司技术团队参加 2024 年全国“建安杯”信息通信建设行业安全竞赛，数智化有害气体检测仪在通信行业有限空间作业的安全管理案例 荣获了安全作品评选（安全管理案例）优秀案例；公司受邀参加 2024广州国际应急安全博览会，携智慧城市、安全管理等领域数智产品（其中包括四合一气体检测仪）精彩亮相，产品的市场竞争力得到提升，有助于企业拓展国内外市场，实现更大的经济效益。二、社会效益1.保障生产安全四合一气体检测仪能够实时监测生产环境中的气体浓度，及时发现潜在的安全隐患，有效预防火灾、爆炸等事故的发生。这有助于保障生产安全，减少人员伤亡和财产损失，提高企业的生产效率和经济效益。2.促进环保监测四合一气体检测仪可用于环保监测领域，对大气、水体和土壤中的有害气体进行实时监测，有助于及时发现环境污染问题，为环保部门提供科学依据，促进环境保护和可持续发展。3.提升应急响应能力在火灾、泄漏等事故现场，四合一气体检测仪能够迅速确定气体的种类和浓度，为救援人员提供科学依据，提升应急响应能力，降低事故风险，保障人民群众的生命财产安全。4.推动产业升级四合一气体检测仪的广泛应用，推动相关产业的升级和发展。例如，传感器技术、物联网技术等的进步将带动气体检测仪器行业的整体发展，促进技术创新和产业升级。（二十六）基于电解大模型的稀土熔融金属出炉悬臂式桁架机器人申报单位名称桂林智工科技有限责任公司联系人及联系方式 王岩 15077309650人工智能产品名称 基于电解大模型的稀土熔融金属出炉悬臂式桁架机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介66申报单位桂林智工科技有限责任公司，2021-2023 年研发投入平均占比达到了 93.84%；2023 年主营业务利润率 50.77%。2024 年获批国家高新技术企业、广西新型研发机构。参与共建 2 个广西科技成果转化中试研究基地、1 个工程技术研究中心：高性能稀土永磁材料产业链及其智能制造成果转化中试研究基地、广西风电干式变压器及其智能制造成果转化中试研究基地、广西矿粉加工过程控制及装备工程技术研究中心。公司专业从事先进机电设备、信息技术、计算机技术和网络技术研发的高科技公司，现有实验、加工场地 1000 多平方米，机械加工设备、电气性能测试设备等 50 台套。公司主要从事稀土深加工自动化、信息化、智能化产品研制、开发，为稀土深加工企业提供智能制造一体化解决方案。（二）产品简介一、研发背景熔盐电解工艺是稀土金属及其合金生产的主要途径。长期以来我国稀土行业受粗放型生产模式的影响，现有电解还原设备虽然相对齐全，但皆以满足单一功能为主，如电解电源设备、稀土电解阴极、电解炉等。目前生产过程，基本上是人工手工作业，条件较好的生产企业实现了稀土氧化物原料供给自动化，但熔融金属出炉、浇铸仍然是为人工作业，同时关键工序控制严重依赖人工经验，存在安全隐患、工人劳动强度大、产品质量不稳定、成品效率低、能源消耗大、环境污染等问题，严重制约了稀土加工业的可持续发展。在电解自动化装备领域，由于该领域市场规模偏小、工作环境恶劣、技术开发难度大，仅有北京欧卡技术有限公司、国科智能美甘齐动研究院等少数公司介入，而且仅局限于电解自动投料工序。本产品涉及稀土金属熔盐电解工艺过程，包括服务四台电解炉的稀土熔融金属出炉一拖四悬臂式桁架机器人、电解炉底清理机械手系统、稀土熔盐电解大模型，国内尚未有自动化和智能化装备替代人工作业完成上述工艺过程，相关技术处于国内领先水平。二、功能产品服务于稀土熔盐电解行业，可以实现稀土熔融金属出炉的工艺过程自动化和工艺参数机器学习自主决策，包括：提锅、阴极升降、电解炉底清扫、浇注等工艺动作自动化；产品配有稀土电解熔融表面温度监测系统，可以对稀土电解熔融表面温度进行连续监测，提供实时测温数据；产品的稀土熔盐电解大模型可以根据不同工况，实现电压、电流等关键工艺参数的机器自主决策，提升金属电解产量，不需要人为设定固定参数数值，并实时监测熔盐电解过程中设备、物料、环境和相关作业人员信息，使生产要素可控且处于最优状态。三、应用情况公司研制了稀土熔盐电解悬臂式桁架机器人第一代样机（一拖二），样机已通过验收投入生产运行；第二代框架式样机（一拖四）已在贺州市金利新材料有限公司运行；一拖四悬臂式样机在中稀（凉山）、甘肃稀土试运行。在此基础上，与中稀（凉山）磁性材料有限公司合作研究基于红外热成像的稀土电解熔融表面温度监测系统，目前已取得阶段性成果，已具备开发稀土熔盐电解大模型的基本条件。此外，公司与国内 2 大稀土集团中国稀土集团有限公司、中国北方稀土（集团）高科技股份有限公司具有良好的合作基础，具备应用示范场景的保障条件。四、市场前景根据“2018 年中国稀土永磁产业链企业分布图”提供的数据，我国拥有稀土金属冶炼企业 33 家，以平均每家公司需求 2 套生产线计，预计市场需求产值 500233=33000 万元。（三）经济和社会效益67一、经济效益2026 年推广应用 1 个用于提锅工艺的稀土金属熔盐电解悬臂式桁架机器人生产线车间，2026 年新增销售收入 500 万元，利税 80 万元。二、社会效益解决全行业人工操作存在的稀土金属（合金）冶炼产品质量指标、电源消耗指标、料比指标数值浮动大的难题，稳定一线员工队伍，实现稀土金属冶炼集控化、数字化、远程化、智能化。本产品的推广，可以实现创新链、产业链、人才链的融合，解决稀土电解人工作业的行业难题，发展稀土熔盐电解新质生产力，技术水平达到国内领先，为实现稀土熔盐电解智能化提供基础。项目技术成果能够服务行业整合后的国家 2 大稀土集团（中国稀土集团有限公司、中国北方稀土（集团）高科技股份有限公司）乃至稀土冶炼行业，打造稀土行业智能装备制造的广西名牌，拉动广西上亿元的产业链。同时，项目作为创新链与产业链的融合，有利于促进科技成果的转化，带动先进制造业相关企业共同发展。（二十七）震泽智算平台申报单位名称中国移动通信集团广西有限公司联系人及联系方式 熊明科，15177911179人工智能产品名称 震泽智算平台人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介中国移动通信集团广西有限公司（简称“广西移动”）是中国移动在广西设立的具有独立运营和独立纳税资质的全资子公司，成立于 1999 年 7 月，下辖 14 个地市分公司，是广西区内规模最大的基础电信运营商，现为广西算力产业联盟副理事长单位。近年来，公司发展呈现稳中有进良好态势，截至2024 年底，电信业务总量超 200 亿元，行业占比超 50%；服务客户总数超 3000 万户，5G 用户超 1000万户，总连接数超 7000 万个，移动客户份额近 60%，作为唯一在广西全额纳税的通信运营商。（二）产品简介中国移动已成立云能力中心（中移（苏州）软件技术有限公司），100%自研打造移动云服务，现已建成全国“4 N 31 X”的全国布局，广西落地双算力节点。可为客户提供包括包括智算、AI 在内 IaaS、PaaS、SaaS 服务。在人工智能应用方面，主推以下三类产品：一、震泽智算平台1.产品功能算力资源管理：支持异构算力调度（如 GPU、国产昇腾芯片等），提供大规模 AI 训练和推理服务，支持多卡并行训练。开放生态整合：整合 Deepseek、通义千问、Llama 等主流三方大模型资源，自动化流程 AI 工具链、智能数据分析工具等，覆盖 AI 智能体开发全流程。数据管理服务：具备统一的数据存储与流转平台，简化底层技术复杂性，支持高效数据挖掘与应用。算力便捷调用：通过 API 接口调用，可为用户提供高效的算力应用模式。682.应用情况全面开放为客户提供 DeepSeek-r1 671B 模型 2500 万 token 30 天的免费应用，已为区内超 100家客户提供提供服务。3.市场前景可面向各行各业客户提供一键部署、快速使用的高性能大模型服务，按需使用按量付费，大幅降低客户 AI 应用的算力建设投入成本，具有广泛的应用场景及巨大的市场需求。二、移动云智算一体机1.产品功能深度集成 DeepSeek 满血和蒸馏版模型以及成熟的行业智能体，内置模型微调、模型推理、知识库构建、智能体编排等一站式工具，客户可在资源独享的服务环境中，快速构建个性化 AI 应用，2.应用情况目前已与区内多个客户达成合作意向，正在加快区内客户的部署交付。3.市场前景可提供部署于客户侧的私有 AI 智算服务，为客户基于私有数据、保密数据的 AI 应用提供低延迟边缘计算服务。在政府、金融、医疗等领域有广发的应用场景及大量的市场需求。三、AI 云电脑1.产品功能移动 AI 云电脑提供多样化算力资源及云端电脑系统，具备一体机、云笔电、云平板等多种软硬一体交付形态，内置 AI 助手服务，可提供 DeepSeek 满血模型服务。用户可通过多种终端、随时随地接入云端电脑，满足企业及行业用户的多场景需求，畅享更便捷、更安全、更经济、更智慧的电脑使用体验。2.应用情况在政务、教育、制造、商贸等领域广泛应用，累计接入量超 10 万台。3.市场前景产品在办公、教育信息化、中小微企业服务市场空间广阔，结合 5G 和算力网络普及，有望成为智能终端主流形态。（三）经济和社会效益2024 年广西移动 AI 云电脑累计接入量超 10 万台，年收入规模超千万元。在钦州灵山县为 180 多所学校一次性规模部署办公、教学电脑超 3000 台，助力学校办公、教学信息化升级，打造区内大规模算力服务应用标杆。2025 年广西移动将依托强大的智算服务、算力网络，为区内千行百业智能化、信息化升级转型持续赋能，在人工智能应用领域贡献更多的经济、社会价值。（二十八）虚拟助教申报单位名称广西民族大学联系人及联系方式 张纲强/18677109903人工智能产品名称 虚拟助教人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机69（船）其他：智慧教育智慧教学（一）单位简介广西民族大学是国家民族事务委员会和广西壮族自治区人民政府共建高校。学校占地 3600 亩，有三个校区，教学科研设备总值 6.3 亿元，纸质、电子文献丰富。教职工 2600 余人，拥有众多国家级、省部级人才，设有 22 个本科教学学院，全日制在校生 4.3 万余人。学校建设和发展备受党和国家的关心和重视。学科专业齐全，有 84 个本科专业，涵盖 11 个学科门类，15 个国家级一流本科专业建设点，1 个博士后科研流动站、5 个一级学科博士学位授权点，20 个一级学科硕士学位授权点、26 个硕士专业学位授权点、6 个广西一流学科，26 个省部级重点学科，工程学、化学学科进入 ESI 全球排名前 1%。科研成果丰硕，有国家级科研平台和多项省部级成果，国家社科基金重大项目立项数居全区高校首位。广西民族大学学报获多项荣誉。学校对外开放办学成果显著，是多个教育部人才培养和研究基地，开设多门东盟语种专业，在国外设孔子学院，与多个国家高校合作，培养了众多留学生。学校紧密围绕产业发展重大需求，深化产学研合作，与企业共建研发中心 18 个、中试基地 1 个、科技创新合作基地 1 个。依托广西中华民族共同体意识研究院国家级科研平台，为区内外各级党委、政府部门、各族群众开展培训 100 余场，学员涵盖工农商学兵等各行业、各领域，积极助力铸牢中华民族共同体意识大宣教格局的构建。文化建设突出红色、绿色、共同体意识文化。（二）产品简介一、研发背景近年来，人工智能技术犹如汹涌澎湃的浪潮，取得了令人瞩目的飞跃式发展。从早期晦涩难懂的理论研究，在无数科研人员的不懈探索与钻研下，逐步迈向丰富多样的实际应用领域，持续不断地拓展着其边界。在教育这一关乎国家未来与民族希望的重要领域，人工智能正以不可阻挡之势，逐渐成为推动教育革新的核心力量。随着人工智能技术日益成熟，数字人形象能够以高度逼真的形态展现，无论是外貌特征还是言行举止，都趋近真实；自然语言处理技术使得人与机器之间的交流更加顺畅自然，理解与回应精准高效；语音识别与合成技术实现了声音与文字的快速转换，如同拥有了一个随时待命的语音助手；大规模预训练模型更是凭借其强大的学习能力，为各类应用提供了坚实的智能支撑。这些技术的广泛应用，犹如为教育教学方式的变革开启了一扇全新的大门，带来了前所未有的机遇。在此背景下，广西民族大学人工智能学院携手广西数字校园科技有限公司展开联合攻关，共同打造出“虚拟助教”软件。该软件深度融合人工智能技术，旨在突破教育资源与师资力量的瓶颈，打破传统教育在时间与空间上的桎梏。只要网络畅通，学生随时随地向“虚拟助教”发起问题咨询，都能即刻获得精准解答。它不仅能够即时答疑，还能依据学生的学习状况和个性化需求，精准推送定制化学习资料，同时自动评估学生的学习成果并及时反馈。此外，“虚拟助教”具备多模态交互与情感识别功能，能够以更具亲和力的方式与学生交流互动，大幅提升教学体验。“虚拟助教”的诞生，为教育教学模式带来了革新性变化。一方面，它助力学生获得更为公平、高效的学习支持，打破教育资源分配不均的壁垒，有力推动教育公平的实现；另一方面，它为教师分担大量重复性工作，让教师得以将更多精力投入到教学策略的优化以及学生的个性化指导中，从而全面提升整体教学质量。借助“虚拟助教”，学生能够享受到优质、高效的教育服务，为未来的学习与发展筑牢根基。二、系统主要功能即时答疑功能：借助先进的自然语言处理技术和大规模预训练模型，“虚拟助教”能够理解并回应学生提出的各类问题，涵盖基础课程知识到专业领域内容。个性化学习资源推荐：通过分析学生的学习行为数据，并结合知识图谱，系统能够为学生推荐最适宜的学习资源，助力学生深入掌握知识。70自动评估与反馈机制：系统支持自动评分学生提交的作业，并提供详尽的反馈意见，帮助学生识别自身的学习薄弱环节。课程管理辅助：系统协助教师进行课程通知发布、作业收集、讨论组织等工作，有效减轻教师的工作压力。数字人与语音交互：采用 3D 建模技术和语音合成技术，创建逼真的数字人形象，实现生动有趣的语音交互体验。学生能够通过语音与虚拟助教进行互动，享受更加真实的对话环境。三、技术创新点多模态交互技术：支持文本、语音等多种交互方式，使交流过程更加自然顺畅。特别是语音交互功能，显著提升了用户体验。自适应学习路径规划：根据学生的学习状况动态调整学习计划，确保每位学生均能获得最适宜的学习指导。情感识别与响应机制：通过分析学生的语音和面部表情，理解其情绪状态，并适时提供鼓励或安慰，以增强学习动力。大规模预训练模型应用：集成 BERT、GPT 等最新大规模预训练模型，提高系统对复杂问题的理解和生成能力，使其能够更精确地解答专业问题。四、系统创新性知识图谱构建：整合各类教育资源，构建庞大的知识网络，便于快速检索相关信息。跨学科知识融合：结合心理学、教育学等多学科知识，设计出更科学、有效的教学方案。持续迭代优化：采用用户反馈机制不断改进算法模型，确保系统的准确性和实用性。缓解师资不足问题：通过自动化解答常见问题，减少教师重复性工作负担，使有限的师资力量能够专注于更高层次的教学活动。五、应用现状虚拟助教在语义理解、复杂问题处理上仍有不足，对于模糊、隐喻性问题，理解存在偏差，在复杂知识整合与解答上，能力有待提升。高质量数据是虚拟助教学习和准确回答的基础，需要进一步获取大量优质、标注准确的数据。部分教师和学生对虚拟助教存在接受度问题，一些教师担心其取代自身角色，学生可能过度依赖，影响自主思考和学习能力。如何将虚拟助教融入现有教育理念和教学模式，实现人机协同教学，还需进一步探索。六、市场前景展望教育市场需求增长：随着在线教育市场的迅速扩张，对智能化教育工具的需求日益增长。“虚拟助教”凭借其强大的功能和灵活的应用场景，有望在这一趋势中占据重要地位。缓解师资短缺问题：特别是在偏远地区，“虚拟助教”能够显著减轻教师的工作量，使教师有更多时间和精力投入到关键的教学活动中，有效缓解师资力量不足的问题。商业化潜力：除学校应用外，“虚拟助教”还可拓展至企业培训、职业技能提升等领域，具有广阔的商业价值和发展空间。预计在未来五年内，该产品将在全国范围内推广应用，直接带动相关产业增长约 2 亿元人民币。国际合作机遇：鉴于其创新性和实用性，“虚拟助教”吸引了国际社会的关注。我们正在探索与其他国家和地区开展合作的可能性，共同推进智能教育的发展。（三）经济和社会效益71一、经济效益预计在未来五年内，“虚拟助教”将在全区乃至全国范围内推广应用，直接带动相关产业增长约 2亿元人民币。此外，还将催生一系列新的商业模式和服务形态，创造更多的就业机会。例如，针对不同教育阶段定制化的解决方案，或是与其他教育软件的集成服务等。二、社会效益促进优质教育资源的公平分配，让更多人受益于高质量的教育服务。推动教育信息化进程，加快实现教育现代化目标。培养一批既懂教育又擅长技术的复合型人才，满足社会发展需求。“虚拟助教”可以显著减轻教师的工作量，让教师有更多时间和精力投入到关键的教学活动中去。（二十九）柑橘无人协同采摘系统研发与示范应用申报单位名称广西起凤橘洲生态农业有限公司联系人及联系方式 梁加亮 13878803107人工智能产品名称 柑橘无人协同采摘系统研发与示范应用人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介广西起凤橘洲生态农业有限公司（以下简称“起凤橘洲”）成立于 2016 年，是广西农业科技领域的领军企业，专注于智慧农业技术研发与生态循环农业推广。公司以“科技赋能农业，创新驱动振兴”为使命，依托自主研发的人工智能、无人系统及物联网技术，在沃柑种植、水肥管理、病虫害防治等领域形成核心技术优势，并于 2024 年荣获“广西企业典型创新案例”及“创新案例汇编入选名单”两项省级殊荣（全区仅 30 家入选），彰显其创新实力与行业示范作用。（二）产品简介一、研发背景国家“十四五”推进农业农村现代化规划 全国现代设施农业建设规划（2023-2030 年）等政策明确提出加快农业科技创新与智能化转型，推动设施农业高效、绿色、集约化发展。当前，我国农业面临劳动力老龄化、资源利用率低、环境压力大等挑战，亟需通过智能化无人装备提升生产效率，保障粮食安全。智能农业作为突破资源约束的核心路径，依赖信息化与智能化技术支撑。传统农业装备难以适应复杂动态环境，而人工智能、多传感器融合、深度强化学习等技术为农业机器人提供了精准感知、自主决策与协同作业能力，是推动农业新质生产力的关键。广西起凤橘洲生态农业有限公司深耕智慧农业领域，自主研发人工智能、无人系统及物联网技术，在沃柑种植、水肥管理等场景形成核心技术优势。公司 2024 年入选“广西企业典型创新案例”，具备智能化装备研发与落地的创新实力，符合国家农业现代化战略方向。二、产品功能智能化无人装备核心技术模块化机器人平台:支持多场景适配，通过传感器、控制器、执行器模块灵活替换，满足采摘、搬72运、环境监测等任务需求。自主定位导航:融合激光雷达、视觉 SLAM 与语义信息，实现非结构化农田环境下的高精度定位与动态路径规划。视觉伺服控制:基于深度学习的目标检测与 3D 点云定位技术，结合力反馈柔性夹爪，保障柑橘无损采摘。多机器人协同作业:采用深度强化学习优化任务分配与路径规划，实现采摘、转运多机并行作业，综合效率提升 300%以上。三、技术亮点超冗余度机械臂设计：提升避障能力与作业灵活性，减少对植株的损伤。主动学习 自监督学习：降低数据标注成本，提升复杂环境下目标识别鲁棒性。分布式动态规划算法：适应大场景动态环境，实现高效导航。四、应用情况现有技术基础:公司已在沃柑种植中应用智能水肥一体化系统、物联网环境监测技术，2024 年技术成果获省级创新案例认证。自主研发的“双臂柑橘采摘机器人”完成实验室验证，识别精度达 95%，采摘成功率超90%。试点应用规划:2025年拟在广西柑橘主产区开展无人采摘装备试点，覆盖500亩示范基地，目标降低人工成本40%，提升采收效率 50%。与高校及科研机构合作，推动“多机器人协同系统”在番茄、草莓等高附加值作物场景落地。五、市场前景竞争优势：技术领先性：融合多模态感知、模块化设计与深度强化学习，突破传统装备效率瓶颈。成本优势：模块化平台降低维护成本，适配中小型农户需求。政策支持：契合广西乡村振兴战略，获地方政府资源倾斜。市场拓展计划：短期聚焦广西柑橘、芒果等特色作物，打造区域标杆案例。中长期拓展至全国设施农业主产区，并探索“装备 服务”商业模式，提供全流程智慧农业解决方案。（三）经济和社会效益一、经济效益1.降本增效人工成本降低：通过无人协同采摘系统，预计柑橘采摘人工成本降低 25%-30%（广西当前日均采摘人工成本约 180-220 元/人，按中间值 200 元/人测算），采收效率提升 30%-40%（实验室实测数据为35%）。示范基地节约成本：500 亩示范基地年节约成本约 150-180 万元（按每亩采摘人工成本占比 60%、系统覆盖 80%作业量计算）。2.增产增值果实损伤率控制：通过无损采摘技术，果实损伤率由传统人工采摘的 12%-15%降至 6%-8%。亩均增收：减少损耗与分级优化后，亩均增产 5%-8%，带动合作农户年均增收 0.8-1.0 万元/户（按73广西柑橘均价 3.5 元/公斤、亩产 3000 公斤测算）。3.市场拓展技术适配与推广：系统可适配芒果等作物，3 年内覆盖广西 10%-15%规模化果园（约 5-8 万亩），预计装备销售及技术服务收入 2000-3000 万元，带动采后分选、物流等环节产值提升 8000 万-1 亿元。二、社会效益1.劳动力优化替代人工比例：单套系统可替代 8-10 名采摘工人（按 8 小时作业效率测算，含设备维护人力需求），缓解丘陵地区季节性用工缺口问题。2.绿色农业推动化学投入品减量：通过精准作业与病虫害监测联动，示范基地化肥农药使用量减少 15%-20%（广西柑橘园平均用量为 120 公斤/亩/年）。绿色认证提升：推动项目区绿色食品认证率从 2023 年的 45%提升至 50%-55%。3.技术标准与培训标准制定：形成丘陵地带果蔬采摘技术标准 2-3 项（含设备操作规范、果实损伤分级标准）。人才培训：联合地方农技站培训智慧农业操作员 80-100 人次，覆盖示范基地周边 20 个行政村。4.乡村振兴助力村集体增收：通过“示范基地 合作社”模式，带动 5-8 个村集体年均增收 20-30 万元（含设备租赁分红、品牌溢价收益）（三十）基于高精度容栅传感器的智能关节臂坐标测量及大数据分析融合应用的开发及产业化申报单位名称桂林电子科技大学联系人及联系方式 李国志 15776682452人工智能产品名称基于高精度容栅传感器的智能关节臂坐标测量及大数据分析融合应用的开发及产业化人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介桂林电子科技大学是工业和信息化部与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家国防科技工业局与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家“中西部高校基础能力建设工程”入选高校，是广西最早建立人工智能学院的学校。学校现有博士学位授权一级学科点 8 个，博士专业学位授权类别 1 个；博士后科研流动站 4 个；硕士学位授权一级学科点 21 个；硕士专业学位授权类别 12 个；是硕士研究生推免工作高校。工程学、材料科学、计算机科学、化学四个学科进入 ESI 全球前 1%。学校现有教职员工 3400 余人。教师队伍中具有高级专业技术职务 929 人，有国家级人才 14 人次，省部级人才 145 人次。有教育部“全国高校黄大年式教师团队”1 个、教育部首批虚拟教研室建设试点 1 个、自治区高校黄大年式教师团队 3 个、广西人才小高地 4 个、广西创新团队 6 个。74学校承担了一批国家科技重大项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金联合基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家社会科学基金特别委托项目等高水平的国家级科研项目。“十三五”以来，新增国家重点研发计划项目、国家重大专项课题、“973”项目、国家自然科学基金等国家级科研项目 679 项，获得省部级科学技术奖励以及同等级别社会力量设立的科学技术奖励共计 72 项。学校现有国家级工程研究中心 1 个、教育部重点实验室 2 个、教育部工程研究中心 1 个、教育部国际合作联合实验室 1 个、广西重大科技创新基地 3 个、广西重点实验室 10 个、广西应用数学中心 1 个、广西工程（技术）研究中心 9 个、国际联合创新平台 1 个、广西协同创新中心 5 个、广西高校工程研究中心 4 个、广西科技成果转化中试研究基地 3 个、广西人文社会科学研究基地 2 个。学校大学科技园获批为国家大学科技园，学校大学科技园众创空间获批为“国家级众创空间”。学校入选教育部首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、获批国家知识产权试点高校、高校国家知识产权信息服务中心。学校持续推进花江智慧谷电子信息创业产业园、深圳市桂电电子信息与先进制造技术研究院等政产学研平台建设。学校大力推进桂电南宁研究院建设，为建设新时代壮美广西贡献“桂电力量”。（二）产品简介一、研发背景与功能随着计算机技术的飞速发展以及传感器、控制算法的不断创新，关节臂测量技术从最初的机械式测量到现代的数字化、网络化测量，智能关节臂测量技术经历了长足的进步和演变。特别是近年来随着智能制造、工业 4.0 等概念的兴起，智能关节臂测量技术得到了更广泛的应用和关注。众多科研机构和企业纷纷投入研发力量，推动该技术的不断创新和发展，逐渐实现了智能化和自动化。随着制造业的转型升级和智能化发展，对高精度、高效率的测量技术需求日益旺盛。智能关节臂测量技术以其独特的技术优势和应用价值，在市场中展现出广阔的前景。预计未来几年，智能关节臂测量技术的市场需求将持续增长，应用领域也将进一步扩大。针对航空航天、轨道交通、船舶汽车等大中小型机械设备为代表的现代装备制造过程中，生产线上对大尺寸在机测量的需求，利用本单位已有的机器人感知与测量技术，开发具有空间位置检测功能的角位移编码器、水平倾角测量模块、角度转直线的测量模块等 3 个及以上具有自主知识产权的智能空间角度位移、倾角位移、直线位移传感模块，并将其整合为臂式三坐标测量机。再结合机械臂空间运动模型、大数据分析、智能人机交互等技术，开发出具有高精度、大尺寸特性的可移动智能臂式三坐标测量系统、并进行产业化，为人工智能、机械加工、机器人、航空航天、轨道交通、船舶制造、汽车制造等现代自动化产线、智能制造、人工智能领域提供低成本、低功耗、微型化的在机测量应用需求。二、应用情况本单位与桂林市晶瑞传感技术有限公司合作开发该系统，在公司成立了基于高精度容栅传感器的智能关节臂坐标测量及大数据分析融合应用的开发及产业化项目实施小组，技术部经理担任项目实施领导小组组长。公司实现项目管理负责制，由项目负责人根据项目需要调配公司所有资源；同时在本项目实施过程中全力推进项目进度，确保项目研究顺利开展，并且优先配置人力资源，项目实施期间公司招聘多名具有较强动手实践能力和经验的人员进入研发团队，负责测量系统、应用产品规模化产业化的研究工作。该可移动智能臂式三坐标测量系统，结合大数据分析模型所得信息，可作为参考用于装备制造产线上下游生产过程监控、分析、预警、指导等动作，提高产线效率和质量，为实现智能化产线提供信息依据。三、市场前景75预计该模块研发完成并投入批量生产后，每年生产和销售 3 万套，年新增产值 2000 万元。项目实施期间，获得国家发明专利 2 项，实用新型专利 2 项，突破关键核心技术 1 项以上（突破的关键核心技术申请发明专利 2 项以上）。培养高级工程师 2 人以上，培训相关技术人员 200 人次以上，并有助于合作企业的“基于高精度容栅传感器的智能关节臂坐标测量及大数据分析融合应用的开发及产业化”研发平台的建设。（三）经济和社会效益一、经济效益本项目总投资 1500 万元，主要由合作企业未分配利润、营运资金 1200 万元及申请引导资金 300元万组成，从现金流量表的营业现金流量可知，投产后第 1 年现金净流量达 173 万元，第 2 年为 347万元，第三年为 693 万元，因此，预计 2027 年企业有足够投资回收能力。二、社会效益本项目完成批产后，将形成一套完整的、成熟的、可大批量生产的工艺技术，对容栅测量技术应用将达到国际领先水平，同时通过该项目的实施，利用掌握的技术优势、市场占有率的优势与本地区整体行业相结合形成极具竞争力的区域优势，对我国测量行业技术向更高水平发展起到引导、推动作用，并能提升我国测量传感仪器的国际竞争力和大幅度提升品牌竞争力，社会效益显著。对具有自主知识产权的智能关节臂坐标测量的开发与应用，将带动机械加工制造业上下游智能化升级，推动我区及至全国传感器行业技术、智能控制行业技术的发展起到举足轻重的作用。同时项目产品的应用需要专业的技术支持和服务，能够带动相关产业发展，为产业链提供更多的就业机会和增值服务。（三十一）无人机系列产品申报单位名称桂林电子科技大学联系人及联系方式 曹卫平13978380128人工智能产品名称 无人机系列产品人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介桂林电子科技大学是工业和信息化部与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家国防科技工业局与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家“中西部高校基础能力建设工程”入选高校，是广西最早建立人工智能学院的学校。学校现有博士学位授权一级学科点 8 个，博士专业学位授权类别 1 个；博士后科研流动站 4 个；硕士学位授权一级学科点 21 个；硕士专业学位授权类别 12 个；是硕士研究生推免工作高校。工程学、材料科学、计算机科学、化学四个学科进入 ESI 全球前 1%。学校现有教职员工 3400 余人。教师队伍中具有高级专业技术职务 929 人，有国家级人才 14 人次，省部级人才 145 人次。有教育部“全国高校黄大年式教师团队”1 个、教育部首批虚拟教研室建设试点 1 个、自治区高校黄大年式教师团队 3 个、广西人才小高地 4 个、广西创新团队 6 个。学校承担了一批国家科技重大项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金联合基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家社会科学基金特别委托76项目等高水平的国家级科研项目。“十三五”以来，新增国家重点研发计划项目、国家重大专项课题、“973”项目、国家自然科学基金等国家级科研项目 679 项，获得省部级科学技术奖励以及同等级别社会力量设立的科学技术奖励共计 72 项。学校现有国家级工程研究中心 1 个、教育部重点实验室 2 个、教育部工程研究中心 1 个、教育部国际合作联合实验室 1 个、广西重大科技创新基地 3 个、广西重点实验室 10 个、广西应用数学中心 1 个、广西工程（技术）研究中心 9 个、国际联合创新平台 1 个、广西协同创新中心 5 个、广西高校工程研究中心 4 个、广西科技成果转化中试研究基地 3 个、广西人文社会科学研究基地 2 个。学校大学科技园获批为国家大学科技园，学校大学科技园众创空间获批为“国家级众创空间”。学校入选教育部首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、获批国家知识产权试点高校、高校国家知识产权信息服务中心。学校持续推进花江智慧谷电子信息创业产业园、深圳市桂电电子信息与先进制造技术研究院等政产学研平台建设。学校大力推进桂电南宁研究院建设，为建设新时代壮美广西贡献“桂电力量”。（二）产品简介低空经济作为新时期重要的战略性新兴产业，在我国具有极大发展潜力。目前，已有 20 余省份已将低空经济纳入政府工作议程，在低空飞行器制造产业链等方面进行布局，并对有人机无人机、军用民用、国企民企等与低空经济发展相关的产业和企业全方位加大支持力度。可见，低空经济蓄势待发，正在成为经济高质量发展新动能。团队在无人机相关领域深耕多年，攻克了多项项目相关的关键技术，获得了系列知识产权，并研发了系列产品，包括垂直起降固定翼系列和大载重六旋翼系留系列。垂直起降固定翼系列无人机，使用方便，有多旋翼的机动性，又有垂直起降能力，无需跑道，一键起降，机身轻便，重量小，便于携带。适用于地形快速勘测、侦查、训练等场景，产品曾在福建某部队用于海上作战训练，在军舰上起飞；在广州某部队、云南某部队用于侦查训练；瑞丽边境侦查，梧州公路巡检，天津某部队用于侦查训练。大载重系留系列无人机，具有载重大、飞行时间长等优点，容易操作，抗风能力强，能满足多种任务需求。适用于侦查、抛投烟雾弹、抛投救援物资、野外照明、定点监控等应用场景。产品曾用于云南公路局用于公路运输、抛投物资。系留无人机及电源，本系列产品综合性能强，既有多旋翼无人机的机动性，又有系留无人机的长时间滞空能力。可用于长时间定点高空监控、长时间野外高空照明、应急通信救援等方面。且使用方便，系留电源为中小型多旋翼无人机提供长时间供电，解决多旋翼无人机续航时间短的问题。产品曾用于东航事故野外照明，福建联通搭载通信基站解决应急通信问题，马拉松桂林站提供长时间定点空中监控。FPV 系列无人机，本系列产品飞行速度快，可适量载重，可配备光纤进行无视干扰反制飞行，可挂载 AI 自动识别模块，具备自动攻击功能，可用于投放某些特殊物资，适用于部队训练、侦查及一些特殊场景。曾用于广西、云南某部队用于训练。团队专注无人机领域研究 10 多年，形成了涵盖高精度定位、飞行器机械结构、无人机飞行控制等方面无人机研发团队。已经形成多个系列的无人机产品及其配件，主要面向战术侦察、空中交通监控、公安维稳、应急抢救、电力巡检、森林防火等细分领域。研发的一系列无人机产品可用于巡检、侦查、航拍、训练、抛投烟雾弹、运输物资等。（三）经济和社会效益77团队积极开展对外交流与合作，促进行业快速发展，主要通过参与社会应急救配合应急管理局、消防队、公安特警、蓝天救援队等救援力量在高山救援、水域搜救、消防安保等任务中，利用无人机技术，如空中视觉，高空运输，夜间照明，快速搜索定位等科技手段，多次成功实施救援，以无人机高科技、新技术实际解决救援中遇到的问题。同时，还通过参加无人机相关技术比赛、消防救援任务、实操演示及产品培训等形式进行技术推广。目前，团队无人机产品已广泛应用到应急消防救援、农业植保、航拍测绘等领域。团队通过技术的整合、将科技成果进行转化，主要转化为固定翼无人机、机载系列云台、系留无人机平台等产品，也取得了良好的经济效益。无人机系列产品在物流运输、应急救援、社会治安、消防灭火、农林植保、边境巡检等领域有着广泛的应用前景。团队将继续在已有产品上进行优化，可支持和拓展海上作业、进行大规模环境的检测，支持较重货物的物流运输、应急物资的投放、进行大面积农业喷洒作业等，载重的同时又有续航的保障，为各行各业提供更加高效、便捷的服务。有利于促进广西无人机产业向高端化、服务化、高效化方向转型发展，对促进我区低空经济发展具有重要的现实意义和广泛的应用价值。（三十二）智能节电装置及节电系统申报单位名称桂林电子科技大学联系人及联系方式 秦红波 18178741032人工智能产品名称 智能节电装置及节电系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介桂林电子科技大学是工业和信息化部与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家国防科技工业局与广西壮族自治区人民政府共建高校、国家“中西部高校基础能力建设工程”入选高校，是广西最早建立人工智能学院的学校。学校现有博士学位授权一级学科点 8 个，博士专业学位授权类别 1 个；博士后科研流动站 4 个；硕士学位授权一级学科点 21 个；硕士专业学位授权类别 12 个；是硕士研究生推免工作高校。工程学、材料科学、计算机科学、化学四个学科进入 ESI 全球前 1%。学校现有教职员工 3400 余人。教师队伍中具有高级专业技术职务 929 人，有国家级人才 14 人次，省部级人才 145 人次。有教育部“全国高校黄大年式教师团队”1 个、教育部首批虚拟教研室建设试点 1 个、自治区高校黄大年式教师团队 3 个、广西人才小高地 4 个、广西创新团队 6 个。学校承担了一批国家科技重大项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金联合基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家社会科学基金特别委托项目等高水平的国家级科研项目。“十三五”以来，新增国家重点研发计划项目、国家重大专项课题、“973”项目、国家自然科学基金等国家级科研项目 679 项，获得省部级科学技术奖励以及同等级别社会力量设立的科学技术奖励共计 72 项。学校现有国家级工程研究中心 1 个、教育部重点实验室 2 个、教育部工程研究中心 1 个、教育部国际合作联合实验室 1 个、广西重大科技创新基地 3 个、广西重点78实验室 10 个、广西应用数学中心 1 个、广西工程（技术）研究中心 9 个、国际联合创新平台 1 个、广西协同创新中心 5 个、广西高校工程研究中心 4 个、广西科技成果转化中试研究基地 3 个、广西人文社会科学研究基地 2 个。学校大学科技园获批为国家大学科技园，学校大学科技园众创空间获批为“国家级众创空间”。学校入选教育部首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、获批国家知识产权试点高校、高校国家知识产权信息服务中心。学校持续推进花江智慧谷电子信息创业产业园、深圳市桂电电子信息与先进制造技术研究院等政产学研平台建设。学校大力推进桂电南宁研究院建设，为建设新时代壮美广西贡献“桂电力量”。（二）产品简介本产品的研发背景源于国家节能减排政策的要求以及空调等高能耗设备在非必要天气和时间等情况运行导致的能源浪费问题。根据国务院关于加强节能工作的决定，空调使用需满足特定温度和时间条件，但实际执行中存在管理不当的情况。此外，市面上的智能插座普遍采用现成的降压模块，存在成本高、体积大的问题。本产品通过自主设计的硬件和智能化控制系统，旨在解决这些问题，实现节能目标。本产品是一种智能节电装置及节电系统，核心功能包括通过 STM32 单片机与 ESP8266 WiFi 模块协同工作，获取实时天气（气温）、室内温度和时间数据，并判断是否符合空调使用条件，从而控制继电器实现电源通断。同时，集成 BL0937 电流电压采集模块，实时监测空调的能效数据，计算耗电量并显示在 OLED 屏幕上。此外，采用自主设计的 220V 到 5V 降压电路，减小电源部分体积，降低制造成本。该产品可广泛应用于家庭、办公场所、公共机构及工业领域，能够根据天气、室温和时间条件智能化管理空调等高能耗设备的运行，避免无人时或非工作时间的高功率运行，显著降低能源浪费。通过 WiFi 模块实现与手机或电脑的无线互联，用户可远程查看设备状态和能效数据，进一步提升使用的便捷性和智能化水平。本产品具有广阔的市场前景，得益于国家节能政策的推动以及智能家居市场的快速发展。其自主设计的降压电路降低了成本，增强了市场竞争力，同时满足了消费者对节能环保的需求。结合实时监控和智能控制功能，该装置在节能减排、智能家居和工业节能管理领域具有重要的应用价值和发展潜力。（三）经济和社会效益本产品是一种智能节电装置及节电系统，旨在解决空调等高能耗设备在非必要气温和非工作时间运行导致的能源浪费问题。根据国家节能政策要求，该装置通过 STM32 单片机结合 ESP8266 WiFi 模块，实时获取天气、室温和时间数据（如非工作时间），判断是否符合空调使用条件，并通过继电器控制空调电源的通断，避免无人或非工作时间的高功率运行，从而实现节能目标。此外，装置采用自主设计的 220V 到 5V 降压电路，减小电源部分体积，降低制造成本，提升产品竞争力。本产品的核心功能包括智能控制和能效监测。通过 ESP8266 模块获取天气和时间数据，STM32 单片机分析判断空调是否符合使用条件，并通过继电器模块控制电源通断。同时，集成 BL0937 电流电压采集模块，实时监测空调的电压、电流和功率消耗，计算耗电量并显示在 OLED 屏幕上。装置还通过 WBR3D WiFi 模块实现与手机或电脑的无线互联，用户可远程查看设备状态和能效数据，提升使用便捷性。本产品可广泛应用于家庭、办公场所、公共机构及工业领域，能够根据天气、室温和时间条件智能化管理空调运行，智能控制室内温度，显著降低能源浪费。例如，在办公场所中，可减少空调非必要运行时间约 30%-50%，大幅节省电费开支。同时，通过实时能效监控，用户可直观了解空调的耗电79（三十三）穿戴式作业辅助机器人申报单位名称北部湾大学联系人及联系方式 韩鑫 17877992250人工智能产品名称 穿戴式作业辅助机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北部湾大学坚持坚持“立足北部湾，服务国家战略需要，面向全国，辐射东盟”的办学定位，不断彰显“海洋性、应用型、国际化”办学特色，深入实施“质量立校、人才强校、特色兴校、科技促校”发展战略，朝着一所海洋特色鲜明的高水平应用型大学宏伟目标不断开拓奋进。现有本科专业 54 个，硕士学位授权点 10 个，其中有船舶与海洋工程、海洋科学等 2 个硕士学位授权一级学科，国际商务、机械、农业（渔业发展）、材料与化工、教育、体育、汉语国际教育、艺术等 8 个硕士专业学位授权点。是新增博士点建设单位；建有国家科技小院 3 个、国家级一流本科专业 2 个、教育部综合改革试点专业 1 个，省级重点实验室、工程技术研究中心、技术工程研究中心、人文研究基地 7 个，省级一流学科 7 个，省级一流本科专业、特色专业、创新创业改革示范专业、实验教学示范中心、虚拟仿真实验教学中心等省级教学科研平台 70 多个。此外，学校与中船集团广西基地、上海华谊集团钦州基地等央企联合共建了省级重点实验室和工程技术中心，与广西海事局、钦州海洋局等单位签订了联合开展海洋、航海、海事人才培养、队伍建设、科学研究等方面的合作。（二）产品简介一、研发背景外骨骼机器人是当前穿戴式辅助作业中的关键装备，一开始人们围绕着军事方便的当兵装备来开展研究的，随着技术的发展和应用领域的拓展，外骨骼机器人技术得到快速的发展，也得到人们的广泛认可。一般来讲，对于外骨骼机器人的技术需求大致体现在下面几个方面。1.在士兵作战后勤搬运弹药、装填火炮弹药等作业保障任务中，受限于士兵的体能和四肢力量，严重限制了士兵负重机动、后勤保障及综合作战能力的提升；2.在地震、泥石流、洪水等抢险救灾任务中，常常因条件恶劣，仅靠人力，救援设备不能及时进入现场，关键重物搬不动、抬不起，从而造成不能及时救助伤员、减少灾害损失；3.在工人搬运物料、与大型机械设备协同作业等高强度体力劳动中，面对长时间拖拽、抬举、搬运重物等任务，作业效率不高，也容易引起身体疲劳甚至损伤。在以上典型的军用及民用应用场景中，受限于人体体能，往往面临“搬不动”、“搬不久”等问题，同时还常常伴随着机理损伤。为达到增强人类体能、减少高强度运动损伤目的，亟需突破新型情况，增强节能意识，推动绿色生活方式的普及。本产品具有显著的经济和社会效益。通过自主设计的降压电路降低硬件成本，增强市场竞争力；在节能减排方面，若推广至 100 万台空调设备，每年可减少约 58 万吨二氧化碳排放，为实现“双碳”目标作出贡献。此外，随着智能家居市场的快速发展，该装置凭借其低成本、高性能和智能化设计，具有广阔的市场前景和重要的应用价值。80机构/材料/驱动/传感/控制与仿生、人机自然交互与协作共融等重大基础前沿技术，将军事应用的技术转化并研制一种人体行为增强型的可穿戴的外骨骼机器人，为国民生产和经济建设服务。二、产品功能1.增强体力与耐力：穿戴式作业辅助机器人能够增强使用者的体力，帮助他们完成重物搬运、高强度劳动等任务。它可以在保证工人不透支体力的情况下，延长作业时间，提高工作效率。2.动作稳定与精确：机器人系统中的传感器和算法能够确保在操作过程中的动作稳定性和精确性。特别是在需要高精度操作的场景中，如装配线上的零件安装等，可以减少人为误差，提高产品质量。3.作业支持与保护：机器人能够辅助完成危险环境下的作业，如高温、低温、有毒等环境。同时，穿戴式设计可以在长时间劳动中为工人提供保护，减少工作过程中的意外伤害。4.数据分析与优化：机器人能够收集并分析工作过程中的数据，包括工人的体力消耗、作业速度、工作效率等。这些数据可以帮助企业优化工作流程，提高生产效率。三、应用情况1.工业制造：在生产线上的重复性劳动、高强度作业以及危险环境中，穿戴式作业辅助机器人能够替代人工完成这些任务。例如，在汽车制造、电子设备生产等行业中，机器人可以协助工人进行装配、搬运等作业，提高生产效率并降低工人的劳动强度。2.医疗护理：医疗领域的穿戴式作业辅助机器人主要用于协助医护人员完成病人的护理工作。例如，康复机器人可以帮助病人进行康复训练，而护理机器人则可以协助医护人员完成病人的日常照料工作，减轻他们的负担。3.军事与救援：在军事行动和救援任务中，穿戴式作业辅助机器人能够提供士兵或救援人员所需的支持和保护。例如，一些机器人可以携带重物、进行侦查或执行危险任务，以减少人员的风险。4.建筑行业：建筑行业的作业环境通常较为恶劣和危险，穿戴式作业辅助机器人可以协助工人进行高空作业、重物搬运等任务，提高工作效率并保障工人的安全。四、市场前景穿戴式辅助机器人是军民融合的典型代表，具有广阔的应用前景。不但在军用领域可提升士兵弹药物资伴随支援保障能力和综合作战能力，辅助弹药装填、物资搬运、救护救灾等，还可在民用领域，诸如应用于工厂、物流、船舶等环境的重物搬运、加工、维修等，提高作业效率，降低作业强度。此外，该技术还可转化或推广至医疗康复领域，辅助残障人士训练恢复身体肌能，在大健康产业也具有显著的社会价值与经济价值。（三）经济和社会效益一、科学技术价值通过本项目课题的研究，将推动生物力学特性分析、人机适应机制、人机互感互知与柔顺性控制等基础理论及研究方法的发展，促进人机相容性设计、集成优化设计、仿生结构等工程研发与实用化，该项目具有重要科学和工程价值。二、社会价值穿戴式辅助机器人是军民融合发展的典型代表，在军民领域具有广阔的应用价值。军事领域，可辅助士兵火弹药装填挂装、物资搬运、救护救灾等，提高士兵作业效率、降低作业强度。民用领域，可应用于工厂、矿区、船舶等领域的重物搬运、加工维修等作业，可提高工人的作业效率，降低作业强度，避免工伤。同时，穿戴式辅助机器人将提升机器人装备制造业自主研发能力，成为装备制造领域的新增长点，社会效益十分显著。1.改善工作环境：穿戴式作业辅助机器人可以改善工作环境，减少工作时的压力和劳累。据调查，81工人使用该机器人后，其工作压力平均减轻了约 30%，且工作时间相对缩短了。2.拓展应用领域：机器人的普及和广泛使用推动了工业、医疗、军事等多个领域的技术进步和产业升级。例如，在医疗领域，康复机器人的应用为患者提供了更便捷的康复服务，同时也为医疗行业带来了新的发展机遇。3.降低对外部环境的影响：在一些制造领域，通过机器人来减少劳动者的数量减少了人为疏失或人为事故的概率，因此也能在间接程度上减轻对环境的污染或影响。三、经济价值本项目研究的穿戴式作业辅助机器人在我国中西部高原山地、航母等大型舰艇、工矿企业等具有广阔的应用前景，并可推广至医疗康复领域。经测算，国内外市场需求可达百亿元以上。同时，其所带动的上下游产值更是不可估量的，经济效益巨大。1.成本降低与提高效率：据相关报道，一家采用穿戴式作业辅助机器人的制造企业表示，在实施后首年即减少了 20%的人工成本。该机器人在装配等高重复性作业上提高了至少 25%的工作效率。2.减轻人工需求与增强安全保障：一些劳动密集、高危环境中的作业可以通过机器人进行，进而降低对这些行业的人力需求。例如，在建筑行业，穿戴式作业辅助机器人可以减少工人在高空、重物搬运等高风险作业中的参与，从而减少工伤事故的发生。3.增加企业竞争力：穿戴式作业辅助机器人的应用可以帮助企业提高生产效率和产品质量，进而增强企业的市场竞争力。例如，某汽车制造企业使用机器人进行精密装配，提高了产品质量和一致性，从而赢得了更多客户的信任。（三十四）下肢外骨骼康复训练机器人申报单位名称北部湾大学联系人及联系方式 韩鑫 17877992250人工智能产品名称 下肢外骨骼康复训练机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介北部湾大学地处西部陆海新通道重要枢纽城市、北部湾经济区滨海城市钦州市，是一所以工学、理学、管理学为主，多学科协调发展的综合性全日制普通高等学校，是一所具有国家海船船员培训资质的高校，还是一所具有岭南风格、滨海风光、东南亚风情校园建筑特点，被授予 3A 级景区的学校。现有本科专业 56 个，硕士学位授权点 11 个，其中有船舶与海洋工程、海洋科学等 2 个硕士学位授权一级学科，有国际商务、机械、农业（渔业发展）、材料与化工、教育、体育、汉语国际教育、设计、音乐等 9 个硕士专业学位授权点。是广西立项建设新增博士学位授予单位；建有国家科技小院 3个、国家级一流本科专业 2 个、教育部综合改革试点专业 1 个，省级重点实验室 4 个、省级工程技术研究中心 1 个、省级工程研究中心 1 个、高校人文社会科学重点研究基地 1 个，广西一流学科（B 类）2 个，省级一流本科专业、特色专业、创新创业改革示范专业、实验教学示范中心、虚拟仿真实验教学中心等省级教学科研平台 70 多个。学校与中船集团广西基地、上海华谊集团钦州基地等央企联合共建了省级重点实验室和工程研究中心，与广西海事局、钦州海洋局等单位签订了联合开展海洋、航海、海事人才培养、队伍建设、科学研究等方面的合作。82（二）产品简介一、研发背景：改革开放以来，我国的各项事业都取得了令人瞩目的发展成就，已经成为了世界第二大经济体，但同时我国也已经基本提前进入了老龄化社会，此外，随着我国社会的进步和人民生活变得富裕起来，民生问题成为了主要关注的问题之一，自然而然地，如何关爱和推进残疾人事业也被提升到了很高的发展层次，因此大力发展康复和养老产业为主的大健康产业以及顺势创造出一个全新的高端产业链则已迫在眉睫。为了打造全新的大健康和康养产业，党中央和国务院高瞻远瞩，尤其是在关爱残疾人事业方面，国家出台了很多指导性政策和文件。2017 年 2 月国务院出台了残疾预防和残疾人康复条例，2019年 7 月召开了全国推进健康中国行动电视电话会议，国务院总理李克强作出重要批示指出：要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真贯彻党中央、国务院决策部署，实施健康中国行动，提升全民健康素质，功在日常，利国利民。2021 年 7 月，国务院又印发“十四五”残疾人保障和发展规划指出，“十四五”时期要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻落实习近平总书记关于残疾人事业的重要指示批示精神和党中央、国务院决策部署，坚持弱有所扶，以推动残疾人事业高质量发展为主题，到 2025 年，残疾人脱贫攻坚成果巩固拓展，生活品质得到新改善，民生福祉达到新水平；到 2035 年，残疾人事业与经济社会协调发展，与国家基本实现现代化目标相适应，残疾人的全面发展和共同富裕取得更为明显的实质性进展。据2021年的人口数据统计显示，全国60 及65周岁以上人口分别占全国总人口的 18.75%与13.5%。此外，我国有 8500 多万残疾人，我国每年因事故、疾病、灾害等原因造成丧失部分肢体运动功能的人达数百万。仅以中风患者为例，据统计，目前我国中风病人有 1200 多万，且发病率还在以 10%的速度上升，若不加以控制，预测到 2030 年，全国将有 3100 万中风病人。具体来讲，我国每年中风发病人数为 250 万，每年中风死亡人数为 200 万，占总死亡人口的 22%。中风存活后的病人约 60-80%有不同程度的残疾，这不仅影响患者的生活与工作，也给患者家庭和社会带来沉重负担。传统理疗方式大多需要通过理疗师或医护人员进行，需要耗费较大的人力和物力。由于得不到及时有效的康复治疗，致使部分病人丧失劳动能力和生活能力，严重影响了生活质量。运动功能是人类行动能力的重要标志，是保证人进行正常独立生活的必备条件。然而中风、脊颅脑外伤等原因造成的中枢性神经系统受损，会直接导致患者肢体出现运动功能障碍，这些疾病会严重影响病人的日常生活活动能力。治疗介入时间稍有延迟将严重影响患者运动功能的重建，对于中风等运动功能损伤患者的早期物理治疗，能够促进患者的运动功能恢复。传统理疗方式大多需要通过理疗师或医护人员进行，需耗费较大的人力和物力。由于得不到及时有效的康复治疗，致使部分病人丧失劳动能力和生活能力，严重影响了生活质量。中国的脑卒中发病率高居世界首位，我国残疾人所占比重很大，根据全国第二次抽样调查，在全国范围内有 8500 多万的残疾人中肢体残疾者占 29%居首位，而下肢残疾者可达一半以上，其中很多下肢残疾者是得不到有效的康复训练而导致残疾的，对患者康复训练的进行应该越早越好。此外，由于人口老龄化加快因素的影响，伴随着老年人由于年龄增长而引发失能的人数也将增多。综上可知，因下肢残疾患者人数众多及老年人所占比例的增大，如何解决下肢失能患者的康复训练及其使其回归社会问题成为制约提高人民幸福感的主要问题之一。二、功能开发：下肢外骨骼康复训练机器人除了基于康复医学和机器人学的现代医工结合理论之外，还融合了人工智能、云计算、大数据和高速传输技术，旨在围绕国家大健康产业和残疾人保障事业，为打造一个83康复辅具的高端产业奠定一定的前期基础。核心功能有：1.高端康复机器人系统模块化产品集成技术在团队前期康复机器人技术研究的基础上，从结构、各功能模块、软件架构、智能控制、智能云、信息传输、人机交互、远程监护和分系统软硬接口等方面提出可操作的、可产品化的技术集成解决方案，并给出技术实现的方法和手段。2.基于人工智能的机器人系统控制技术由于机器人是为残障人士康复训练所用，因此在控制系统构建上要体现人机友好性，使其控制系统具有一定的“情感（Emotion）”特性，因此在不同的控制模式或分系统中拟采用神经网络、导纳、模糊和滑模等智能控制方法，并对系统进行逻辑规划和在其中内置优先级判断准则。3.康复训练智能云构造以及信息高速传输链路搭建技术机器人系统本身工作的各种数据、康复训练产生的数据、不同功能的数据物理意义等等都需要存储和处理，因此为了监控这些数据并利用这些数据生成安全监控参数和支撑机器人康复训练评价结论，必须要构造云计算系统，在云系统里还要嵌入相应的智能算法和基本的专家系统。此外，由于信息是多维度传输的，因此还要搭建机器人与云系统，云系统与医生监护终端、云系统-机器人系统与总监控终端或手持终端间的信息高速传输链路，技术复杂度高，技术内容丰富。4.高端康复机器人产品设计技术和基本的生产工艺方法该机器人的最终归宿是实现临床或家庭康复训练应用，因此通过本项目的牵引，旨在我区率先进行机器人的临床应用，并探索产品的推广，因此必须在技术开发的同时，进行产品化设计和产品付诸生产的工艺化方法研究，明确与产品相关的实现手段。三、创新性：1.机器人本体系统的创新性和复杂系统模块化构建技术的创新性该机器人构型和应用理念将打破传统固定式那种枯燥无味的传统训练模式，使患者在心情愉悦下积极主动地训练，可大大提高康复效果，该机器人的构型技术在国内一直保持着领先；此外，相比同类机器人，在医生（护士）-监护-数据智能处理-康复评价等功能集成方面，该机器人项目是国内首次提出并应用。2.具有智能控制系统、康复智能云系统、高速数据传输和多终端监护等的技术综合创新性该机器人软技术方面综合了现代的先进技术，依据康复医学理论，将这些技术综合到一个大系统中。技术的创新性体现在，实现医院-家庭-外部监控等的互联互通，为促进康复医学展、提高康复训练的现代化水平和拓展机器人的应用领域十分有意义。3.促进康复评价的量化和科学化方面实现创新采用机器人进行康复训练，通过多传感器系统及机器人上搭载康复检测仪器，可以相对容易地对采集到数据，并使数据以日志或图表的形式呈现出来，这对医生形成有数据依据的量化的康复训练效果评价表非常有用，技术的创新性还在于使康复医护部门形成对不同病症人群的康复效果评价标准和给出其相应的康复方案，以及进一步不断使康复评价和康复方案更科学化有着深远的作用。下肢外骨骼康复训练机器人软技术方面综合了现代的先进技术，依据康复医学理论，将这些技术综合到一个大系统中。技术的创新性体现在，实现医院-家庭-外部监控等的互联互通，为促进康复医学展、提高康复训练的现代化水平和拓展机器人的应用领域十分有意义。四、市场前景：下肢外骨骼康复训练机器人产品的应用可有效解决社会上下肢运动障碍的患者的康复问题，通过与医院、康复中心和养老机构合作，实现产学研用链条，进一步可实现下肢康复机器人的产业化，并84在医院或康复中心实现推广应用。（三）经济和社会效益一、经济效益：直接经济效益：在我国近一亿人残疾人中，腿部有问题（含事故造成的）的估算有 1000 万人，而1000 万人中折算成使用机器人的需求量为 40%，机器人价格暂按 50 万元/台套，则产值达 3 万亿元，潜力巨大。间接经济效益一：传统上，1 名护士陪护 1 名病人，用机器人可实现 1 名护士照顾 10 名病人，省下 9 名护士，则每年可节省人员费为：9x0.6 万 x12=64.8 万元。暂定一个康复机构用 10 台套，每年节约 600 多万元。间接经济效益二：机器人的研发、制造、运输和应用，可以形成一个产业链，所形成的经济规模无法估量。二、社会效益康复机器人是面向民生，着眼于人民健康和生质量的改善和提高，此项事业不仅能培养人才和扩大就业，而且还能促进社会稳定，为政府解忧，社会效益巨大。通过本项目的完成，对于广西地区的高新技术和高端医工结合产业的发展能带来新动能。此外，从正常老年人的失能预警到失能老年人的综合康复干预，从评估、预防与干预、监测、转介，从各级医院、社区服务中心、养老机构、家庭，构建全方位多维度的老年失能体系，降低老年失能的发生率，提高失能老人的康复率、日常生活能力及生活质量，从而减轻家庭及社会压力，对促进全民主动健康和老龄化科技应对有着非常重要的现实意义。（三十五）模块化防爆轮式巡检机器人申报单位名称上海华谊信息技术有限公司广西分公司联系人及联系方式 石博文 18677151731人工智能产品名称 模块化防爆轮式巡检机器人人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：（一）单位简介上海华谊信息技术有限公司是由上海华谊集团控股，服务于化工企业及化工园区的现代服务业信息技术公司，专注于化工领域的自动化、智能化和信息化建设。2017 年华谊集团全力推进华谊钦州化工新材料一体化基地建设，秉持“集团业务发展到哪里，华谊信息的服务保障到哪里”的信念，华谊信息成立广西分公司，为华南地区提供长期、稳定、高质量的本地化信息技术服务。2020 年华谊信息成立钦州基地项目部，2022 年华谊信息广西分公司注册成立，目前分公司共有员工 70 名，员工本科以上学历占比 85%以上，化工及计算机类专业的员工占 90%。分公司业务规划分为三个模块：一是提供本地化运维服务，以产品、解决方案和服务为单位，首先服务于华谊钦州基地数字化工作，保障钦州基地信息系统安稳运行，同时聚焦基地重大项目、安全运维、科技创新、规范管理，跟进“数字孪生、双碳、智能装备”等新兴业务，支撑基地企业数字化转型。二是开拓与维护市场业务，依托智能工厂、智慧园区等主要产品及解决方案在分公司服务区域内的外部商机发掘、项目85实施、以及售后服务等，并依托公司市场拓展及生态合作伙伴，大力拓展分公司服务范围外部市场业务；三是协助数字化政府改革，协助钦州港片区完成数字化政府改革，助力钦州石化产业园数字化转型，同时为钦州港石化园区提供安全解决方案及拓展钦州园区内及自治区内其他园区内生产企业。（二）产品简介一、研发背景：随着全球经济的发展和城市化进程的加快，石油化工、隧道、地铁等基础设施建设迅速推进。这些设施在为社会带来巨大经济效益的同时，也带来了潜在的安全隐患，尤其是油品、燃气、毒气以及各种化学危险品的泄漏爆炸和火灾风险日益增加。在这种背景下，传统的人工巡检方式由于存在劳动强度大、工作效率低、检测准确性不稳定等问题，已经难以满足高危场所安全监控的需求。为了应对上述挑战，提高对高危环境的监测能力和应急响应速度，研发具备自主导航、智能识别、实时监控等功能的巡检机器人显得尤为重要，防爆轮式巡检机器人搭载一系列传感器，在巡检工作中能够发挥举足轻重的作用。随着人工智能的逐步应用，5G 与北斗的加持，危险化工巡检机器人已经逐步出现在各大企业的“岗位”上。化工机器人巡检，无疑将成为化工大国的重要发展方向。二、机器人功能：机器人整车系统主要由四轮八驱底盘、升降云台、双侧固定云台、激光雷达、北斗定位模块、4G/5G通信模块、导航系统、气体传感器、火焰传感器、拾音器、扬声器、无线充电模块等组成。如图 1 所示。其中，底盘包含了动力总成（行走模组和转向模组）、VCU 控制器、转向机构、防撞触边、超声波雷达等，是整个巡检机器人的搭载平台。86图 1 机器人组成图机器人具备以下功能：1.运动控制方式机器人具备手动控制和自主运行两种方式。手动控制主要应用于机器人本地控制、保养维修、机器人上下车及建图等情况，通过遥控器进行操作，具备最高优先级控制；自主运行主要应用于机器人自动巡检的情况，从平台上预先设置巡检任务和路线。包括定时任务、周期任务、临时任务。2.电解槽图像检测搭载多路高清摄像机，能同时对氯碱装置上下管道接头进行检测，配合图像智能算法，能自动识别泄露结晶情况，并进行自动报警。3.热成像仪测温配备红外热成像仪，根据热成像技术检测异常热源，对设备温度等进行检测，对温度检测可以设置报警值，到达报警值时会及时报警。4.气体检测能满足对适应氯碱等特殊情况的环境需求中氢气、氯气等气体进行检测，对异常情况进行报警显示。5.智能表计识别机器人具备压力表、温度计、液位计等的示值进行自动拍摄和分析的功能。机器人到达指定地点后，通过云台预设位置，自动获取被检表计图片传送给管理后台，由管理后台进行表计识别分析、数据存储、报表生成等。6.泄漏检测巡检机器人配备高清摄像机、红外传感器、拾音器等多个传感器，有效检测现场管路是否有泄漏的情况，发现有以上情况后会发生报警提醒。三、应用情况：巡检机器人可代替巡检人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等现场进行巡检、探测，有效解决巡检人员在上述场所面临的人身安全、现场数据信息采集不足等问题。采用机器人巡检，既具有人工巡检的灵活性、智能性，同时也克服和弥补了人工巡检存在的一些缺陷和不足，更适应智能场站和无人值守场站发展的实际需求，是智能场站和无人值守场站巡检技术的发展方向。该产品已在广西某化工智能巡检项目落地，并创造出百万元以上价值。自主完成 12 个电解槽的巡检任务，实现包含多仪表读取，阀门法兰跑冒滴漏，溢流管断流识别、溢流管结晶识别、进液管结晶87识别，地面积液识别，单次巡检累计输出 303 项检查项的结果。四、市场前景：市场需求增长：在高危环境中，如油品、燃气、毒气以及化学危险品的存储和运输场所，人工巡检的风险日益增加，而巡检机器人的应用能够显著降低这些风险，提高作业的安全性和效率。技术进步推动发展：人工智能、5G 通信技术及北斗导航系统的快速发展为巡检机器人提供了强有力的技术支持。未来，随着更多先进技术的应用，巡检机器人的性能将更加卓越，功能也将更加丰富。政策支持与行业趋势：各国政府对于安全生产的关注度不断提高，相关政策法规也逐步完善，这为巡检机器人的推广应用创造了良好的政策环境。同时，智能化工厂和无人值守场站的建设成为工业发展的新趋势，巡检机器人作为实现这一目标的关键设备之一，其市场前景十分广阔。市场规模预测：根据相关研究报告预测，在 2024 至 2030 年间，中国乃至全球的巡检机器人市场规模将持续扩大。特别是在防爆轮式巡检机器人领域，预计到 2029 年，市场规模将达到新的高度，显示出强劲的增长潜力。（三）经济和社会效益巡检机器人的使用不仅能大幅减少人工成本，还能通过及时发现并处理安全隐患来避免重大事故的发生，从而节省巨额的经济损失。此外，它还可以提升企业的社会形象，增强公众对企业安全管理水平的信任度。进入 2021 年，“双碳”政策下，化工行业部分差异化产能扩张速度加快，带来差异化的扩张周期，化工行业投资完成额累计同比增长 15.7%，这势必带动相关巡检需求的增加。根据2022 中国智能巡检机器人行业发展研究白皮书的分析，防爆化工智能巡检机器人在油气开采、炼油、化工企业等领域具备广阔的发展前景，随着石化领域安全生产、智能运维的持续推进，预计 2025 年防爆化工智能巡检机器人市场规模将达到 19.69 亿元，2028 年将达到 23.33 亿元。其中化工企业，预计 2028 年化工企业市场需要 1,260 台巡检机器人（其中渗透率提升带来 675台需求，已有产品更新换代需求 585 台），对应巡检机器人市场规模为 16.41 亿元。具体到实际行业招标，根据在全国招标公告公示搜索系统中查到，仅 2023 年，智能巡检招标数量达 3611 次，其中防爆巡检机器人 79 次，而招标数量依然在不断刷新增加中。搜索情况如下图所示：全国招标公告公示系统搜索情况：石化行业是智能巡检机器人的重要市场，通过中国石化物资招标网可以查到从 2023 年 1 月 31 日到 2024 年 1 月 21 日，石化累计招标巡检机器人共计 56 台，按一台 85w 计算，整体招标金额达到 4760w。如下图所示：88石化招标网巡检机器人招标情况：其中最近一次中国石化扬子石油化工有限公司招标中，招标机器人总量 26 台，中标价格单台84.97w，总价 2209.22w。从以上情况可以看出，防爆巡检机器人的市场爆发点即将到来，需要及时进行市场以及技术布局，跟上时代的步伐，创造更多的价值。（三十六）视觉识别系统申报单位名称柳州双成科技有限公司联系人及联系方式 叶秀兰 13707727506应用场景名称视觉识别系统应用场景方向工厂设计产品研发工艺设计计划调度生产作业仓储配送质量管控设备管理安全管控能源管理环保管控营销管理售后服务供应链管理模式创新网络改造平台应用安全保障其他：（一）单位简介柳州双成科技有限公司成立于 2017 年 3 月 23 日，注册资金 500 万元，是一家集人工智能研发、软件产品的研发、工业企业公共服务平台、物联网、系统集成、云计算服务(SAAS)，系统集成于一体的综合性高新技术企业。公司定位为技术型的软件和智能技术开发公司，共获得 1 项发明专利，1 项实用新型专利和 21 项软件著作权，成果登记 16 项。未来 5 年内，努力争取在广西的制造企业人工智能技术处于领先地位。公司有高级工程师 1 人，中级 5 人，大专以上学历人员占 95%，公司经过 8 年多的时间，初步具有合理的治理结构和管理规章制度，主要技术人员具有高素质、懂技术、8 年以上工作经验，技术队伍熟悉软件开发业务。技术队伍由高级工程师、国家两化融合咨询工程师、知识产权贯标及高级项目经理为核心和带头人，经过不断研发和改进，建立了成熟的技术体系结构，并稳定运行和持续性改善。双成公司取得了广西区和柳州的科技服务机构、国家的科技型中小企业、知识产权管理体系认证、国家知识产权 25 个、国家高新技术企业、大学生实习基地。平台应用和传统行业智能制造改造细分领域。（二）项目背景89此项目为工厂解决计数、检测等一系列的问题。一、系统控制方式要求：具有实现了对微小的钢盘视觉点数设备，对钢盘快速的拍照识别检测，方便了快速的算出钢盘的总数进行显示，提高了钢盘点数的效率，而且方便了多位置移动控制拍照，防止了出现复杂位置模糊的图片，提高了钢盘视觉点数设备点数的精准度。相关信息的功能；二、识别要求：1.配件钢盘使用后，出入库时，人工一一点数核对，耗时耗力且数量常有缺漏，视觉点数机是一种先进的光学计数设备，主要用于对各种物体进行快速、准确、自动的点数和计数，其原理基于光学影像技术和计算机图像处理技术，可以实现高速、高精度的计数，同时具有高效、方便、准确的优点，视觉点数机的产品结构主要包括光学系统、图像处理系统和控制系统三个部分，光学系统负责将物体反射的光线聚焦到图像传感器上，产生高清晰度的数字图像，图像处理系统则通过计算机对数字图像进行处理和解析，实现物体的识别和计数，控制系统则负责整个设备的控制和数据处理。2.随着机器视觉技术的不断发展，用工业相机对各种钢盘进行拍照、再进行图像算法处理、计算机编程等步骤，自动算出各箱钢盘数量，省时省力，对提高企业效率有一定的经济意义，但现有的此类视觉点数设备在使用时一般不利于对钢盘快速的拍照识别检测，不便于快速的算出钢盘的总数进行显示，大大的影响了钢盘点数的效率，在复杂位置处容易出现模糊的图片，影响了点数精准度。（三）应用场景介绍应用于汽车配件工厂的仓库和生产车间、食品生产厂、服务企业和开发商等。取得一项专利，专利名称：不锈钢餐盘视觉点数设备；专利号：ZL 2024 2 1150749.X。能解决计数、识别、测量、检测、安全等综合智能生产和服务功能。此产品能为企业带来省时、省力、省能、省费最高达到 70%、安全好等优惠。（三十七）基于人工智能视觉识别的集装箱智能理货系统申报单位名称广西北港大数据科技有限公司联系人及联系方式 李昕 18607854245人工智能产品名称 基于人工智能视觉识别的集装箱智能理货系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：智慧港口（一）单位简介广西北港大数据科技有限公司是广西北部湾国际港务集团有限公司下属专注信息化及大数据应用的全资公司。公司始终
2025-10-14
386页
5星级
DORADORA 1 意见反馈：添加微信 pp2567891 DORADORA 2 意见反馈：添加微信 pp2567891 03 摘要摘要 08 前言前言 11 理解您的软件交付效能理解您的软件交付效能:7 7 种团队类型概览种团队类型概览 23 人工智能的采纳与使用人工智能的采纳与使用 33 探索探索 AIAI 与关键成果与关键成果 之间的关系之间的关系 49 DORA DORA 人工智能人工智能能力模型能力模型 65 平台工程平台工程 73 价值流管理价值流管理 79 AI 之镜：AI 如何反映和放大 组织的真正能力 AI 之镜：AI 如何反映和放大 组织的真正能力 89 度量框架度量框架 95 结语：从洞察到行动结语：从洞察到行动 目录 97 致谢致谢 99 作者作者 103 个人与企业统计概况个人与企业统计概况 113 方法论方法论 131 我们的研究模型及理论基础我们的研究模型及理论基础 137 下一步下一步 138 附录附录 目录 DORADORA 3 意见反馈：添加微信 pp2567891 摘要 摘要 核心要点：AI 是一种放大器 核心要点：AI 是一种放大器 2025 年，技术领导者面临的核心问题不再是是否应该采纳 AI，而是如何实现其价值。DORA 的研究包括超过 100 小时的定性数据以及来自全球近 5,000 名技术专业人士的调研回复。研究揭示了一个关键真相：AI 在软件开发中的主要角色是放大器。它放大了高效能组织的优势，也放大了困境组织的功能障碍。AI 投资的最大回报并非来自工具本身，而是来自对底层组织系统的战略性关注：内部平台的质量、工作流程的清晰度，以及团队的协调一致性。如果没有这个基础，AI 只会创造局部的生产力提升，而这些提升往往会在下游的混乱中消失殆尽。摘要 DORADORA 4 意见反馈：添加微信 pp2567891 主要发现 主要发现 基于 2025 年 6 月 13 日至 7 月 21 日期间进行的定性数据收集和全球调研，本报告揭示了 AI 辅助软件开发现状的几个关键发现，包括：人工智能影响的格局演变 人工智能影响的格局演变 人工智能应用对关键结果的预估效应(89%可信区间)对于橙色标注的结果(如职业倦怠)，负向效应才是理想的。图 1:人工智能影响的格局图 1:人工智能影响的格局 AI 采纳已变得几乎普及。大多数调研受访者（90%）在工作中使用 AI，并相信（超过 80%）AI提高了他们的生产力。然而，有相当一部分人（30%）目前报告对 AI 生成的代码几乎没有或完全没有信任，这表明人们需要关键的验证技能。更多内容请参见人工智能的采纳与使用章节。成功采纳 AI 需要的不仅仅是工具。我们新的 DORA 人工智能能力模型识别出七个基础实践包括明确且已共识的AI立场、健康的数据生态系统和以用户为中心的关注点这些实践被证明能够放大 AI 对组织效能的积极影响。在DORA 人工智能能力模型章节阅读更多内容。AI采纳现在改善了软件交付吞吐量，这是与去年相比的关键转变。然而，它仍然增加了交付不稳定性。这表明虽然团队正在为提高速度而调整，但他们的底层系统尚未演进到能够安全管理 AI 加速开发的程度。在探索 AI 与关键结果关系章节阅读更多内容。今年的研究识别出七种不同的团队类型，从“和谐的高成就者到陷入遗留系统瓶颈的团队，为有针对性地改进提供了新的框架。在了解您的软件交付效能章节章节阅读更多内容。价值流管理（Value Stream Management,VSM）是一种可视化、分析并优化从创意到交付客户全过程工作流的实践方法，它能为人工智能（AI）发挥倍增效应，确保局部生产力的提升可转化为团队与产品绩效的可量化改进。在价值流管理章节阅读更多内容。90%的企业已采用平台工程，这使得高质量的内部平台成为人工智能（AI）成功应用的关键基础。在平台工程章节阅读更多内容。摘要 DORADORA 5 意见反馈：添加微信 pp2567891 给技术领导者的分析和建议 给技术领导者的分析和建议 成功的成功的 AIAI 采纳是一个系统问采纳是一个系统问题，而非工具问题题，而非工具问题 我们新的 DORA 人工智能能力模型揭示，AI 的价值并非由工具本身释放，而是由周围的技术和文化环境所决定的。我们已经识别出七个基础能力包括明确且已共识的 AI人工智能立场、健康的数据生态系统、高质量的内部平台和以用户为中心的关注点这些能力被证明能够放大 AI对效能的积极影响。将您的AI采纳视为组织转型。最大的回报将来自对放大 AI效益的基础系统的投资：您的内部平台、您的数据生态系统，以及团队的核心工程能力。这些要素是将 AI 潜力转化为可衡量的组织效能的基本前提。普遍的普遍的AIAI 采纳与合理的怀疑态采纳与合理的怀疑态度度 虽然大多数开发者使用 AI 来提高生产力，但对其输出质量存在合理的怀疑态度。这种信任但要验证的方法是成熟采纳的标志。关于人工智能的讨论，必须从“采 纳”转 向 “有 效 应用”。企业的培训项目应聚焦于教会团队如何批判性地引导、评估并验证人工智能生成的成果，而非单纯鼓励使用人工智能。七种团队效能类型七种团队效能类型 仅依靠简单指标远远不够。我们已识别出七种截然不同的团队类型，每种类型在绩效、稳定性与员工幸福感方面均呈现出独特的组合特征。该模型为理解团队面临的具体挑战提供了细致入微的视角，进而助力制定量身定制的改进路径。借助这些团队类型，可在软件交付绩效指标之外，对团队健康状况进行诊断。要准确判断团队属于“高效能但正面临倦怠”还是“状态稳定却受困于遗留系统”情况，并据此实施恰当的干预措施，需以严谨、客观的视角开展分析与行动。高质量平台释放高质量平台释放 AIAI 的价值的价值 平台工程现在几乎普及（94%的采纳率）。我们的数据显示，高质量内部平台与组织释放AI 价值的能力之间存在直接关联。将平台工程视作旨在优化开发者体验的内部产品来打造的企业，能获得显著更高的回报。应将平台工程相关举措列为优先事项并为其提供资金支持。开发者体验不佳与工具碎片化问题，可能会削弱人工智能战略的实际成效。系统视角引导系统视角引导 AIAI 的潜力的潜力 今年的研究证实，价值流管理VSM 能够实现针对性改进，进而推动更高的团队和产品效能。VSM 可作为人工智能投资的效能倍增器。通过提供系统层面的视角，它能确保人工智能被应用于正确的问题上，从而将局部生产力提升转化为显著的组织层面优势，而非单纯在下游制造更多混乱。摘要 DORADORA 6 意见反馈：添加微信 pp2567891 使用本报告 使用本报告 1 关于今年研究参与者的更多详细信息可在人口统计学和企业统计学人口统计学和企业统计学章节中找到。本报告详述了这些发现背后的数据，包括我们新的 DORA AI 能力模型，该模型识别了放大 AI 效益的关键实践。虽然每个组织都是独特的，但我们的发现提供了一个框架来指导您的战略并引导您的团队。使用这项研究来形成假设、进行实验并测量结果，以发现在您的特定环境中驱动最高效能的因素。摘要 DORADORA 7 意见反馈：添加微信 pp2567891 DORA 社区为专业人士提供了一个参与这项研究并将其应用于改善自身组织效能的平台。为什么加入为什么加入DORADORA社区？社区？您应该成为 DORA 社区一员的几个原因：向专家和同行学习：社区通过演示和讨论提供向嘉宾演讲者和其他成员学习的机会。跟上研究进展：第一时间了解 DORA 的新信息和出版物。协作和讨论：DORA 社区 Google 群组为异步对话、公告和活动邀请提供论坛。这使成员能够讨论话题并与该领域的其他人分享经验。参 与 社 区 活 动：虚 拟 和 面 对 面 活 动 的 日 程 表 可 在DORA.community 上找到。为讨论做出贡献：通过倾听、交和参与聊天为对话做出贡献。社区重视成员的意见，并为领导力、团队赋权和技术实践演进等话题的持续讨论提供空间。1.DORA 社区：https:/munity 2.DORA 社区 Google 组：https:/ DORADORA 8 意见反馈：添加微信 pp2567891 前言 前言 许多人相信，科学的目标是用最少的原理解释最多的可观察现象，确认深层次的直觉，并揭示令人惊讶的洞察。十多年来，这正是 DORA 研究项目所做的。我对今年的研究如何帮助我们更好地理解如何使用 AI 来改进软件感到非常兴奋。Gene KimGene Kim 研究员、Vibe 程序员、Vibe Coding、凤凰项目DevOps实践指南、加速联合作者 2013年，我有幸与Nicole Forsgren博 士 和 Jez Humble 一 起 进 行DevOps 现状研究。这项工作成为了DevOps研 究 与 评 估 小 组DORA的基础，该小组于2018 年成为 Google Cloud 的一部分。对如今许多人而言，很难相信就在十多年前，软件部署曾是既危险又复杂的事情。当时的部署需要详尽的规划与审批流程，且往往涉及数百个高风险、易出错的手动操作步骤。即便经过了周密规划与谨慎执行，部署操作仍会引发严重混乱与业务中断，这也是过去我们每年只敢进行一次部署的原因。2013 年，DevOps 现状研究表明，每天进行多次部署并不是一个疯狂的想法，可靠性似乎需要更频繁地进行更小规模的部署。更令人兴奋的是：实现这一点，并不局限于初创企业或硅谷地区的公司。您只需要优秀的技术实践（例如，自动化构建、自动化测试、自动化部署、主动的生产遥测），一个能够实现行动独立性的架构（能够独立开发、测试和部署的价值，几乎没有或没有协调成本），以及学习的文化。前言 DORADORA 9 意见反馈：添加微信 pp2567891 现在，12 年后，作为一个技术社区，我们再次面临着一项卓越的新技术人工智能。正如我们十年前所做的那样，我们正在询问：这项新技术是否真的能够实现更好的软件交付和组织效能？2024 年，DORA 发布了一份具有里程碑意义的报告，该报告旨在衡量人工智能对软件交付性能的影响，是此类研究中最早开展的系统性研究之一。部分人对报告结果感到惊讶。数据显示，人工智能的使用程度越高，软件交付的稳定性与吞吐量反而越差 而这两项指标正是软件开发从业者过去十年间一直致力于改善的核心属性。是的，我亲眼见过也亲身经历过使用人工智能可能引发的问题，从静默删除测试、明显损坏的功能，甚至删除生产数据等各种问题。但与此同时，我也见证过人工智能被用于大幅改善工作成果的案例。我开始称去年的报告及其发现为DORA 2024 异常现象也就是说，一个令人兴奋的待解之谜。这种信念来自于过去一年与Steve Yegge 的合作，他因在亚马逊和谷歌工作 20 年而闻名。他记录了亚马逊创始人Jeff Bezos 的一份备忘录如何推动亚马逊从软件单体架构转变为数千个微服务。这种转变帮助实现了 2015 年每天 136,000 次部署，这一成就多年来一直激励着 DORA 研究。Steve 和我一起撰写了即将出版的书籍Vibe Coding，我们在其中将vibe coding定义为不需要手工键入代码的编程形式。相反，代码通过与 AI 的迭代对话而产生。我们描述了 vibe coding 如何改变了我们的生活它使我们能够更快地构建想要的东西，追求更雄心勃勃的项目，更自主地工作，获得更多乐趣，并探索一个更广阔的选择空间（放手去试！）。我和 Steve 都见证过“氛围编码”（vibe coding）如何走向失控 最终导致测试用例被删除、系统中断，甚至代码仓库被误删。但我们得出的结论是：出现这些问题，根源在于过去数十年里对我们大有裨益的工程直觉，如今已被证明远远不足以应对当前的情况。假设你曾有过的最快移动速度，不过是每小时 4 英里的步行速度，此时若有人让你以每小时 50 英里的速度驾驶汽车 在缺乏练习与培训的情况下，你毫无疑问会把车开得一团糟。我们得出结论，当人工智能显著加速软件开发时，我们的控制系统也就是我们自己也必须加速。换句话说，十年的 DORA 研究可能已经向整个软件开发行业展示了实践必须演进。我们需要快速反馈循环比以往任何时候都更快以匹配 AI 加速的代码生成。我们需要在能够赋予我们行动自主性的软件架构内开展工作 如今，我们比以往任何时候都更需要具备独立开发、测试和部署软件的能力。我们需要营造一种学习氛围，尤其是考虑到人工智能所具有的独特属性及其迅猛的发展速度。在Vibe Coding中，Steve和我收录了以下案例研究，这些案例隐晦地揭示了相关原则与实践 以及为何它们在人工智能时代具有如此重要的意义。前言 DORADORA 10 意见反馈：添加微信 pp2567891 快速反馈循环和软件架构快速反馈循环和软件架构 Fernando Cornago,阿迪达斯全球副总裁、数字和电子商务技术负责人，他管理着近一千名开发人员。在他们的生成式人工智能（生成式 AI）试点项目中，研究发现，在松耦合架构下开展工作且拥有快速反馈循环的团队，“其生产力提升了 20%至 30%这是通过代码提交量、拉取请求数及整体功能交 付 速 度 的 增 长 来 衡 量的”，并且“快乐时间增加了 50%”即实际编码时间更多，而行政事务性工作更少。相比之下，由于与企业资源规划（ERP）系统的紧密耦合而导致反馈循环较慢的团队几乎没有看到任何 AI 收益。学习文化学习文化 我 们 也 很 欣 赏 来 自B 开发者体验团队产品经理 Bruno Passos 的案例研究，该公司拥有超过3,000 名开发者的团队。在他们的 gen AI 创新实践中，他们发现开发者对 vibe 编程和编程助手工具的采纳是不均匀的Bruno 的团队很快意识到缺少的要素是培训。当开发者学会如何给他们的编程助手提供更明确的指令和更有效的上下文时，他们发现合并请求增加了多达 30%，工作满意度也更高。这两个案例研究均指向一个令人振奋的可能性：人工智能会放大我们工程实践中的优势与劣势。无论是个人、团队还是团队集群，只要具备出色的工程实践能力，就有望从人工智能中获得显著收益。我们认为，那些不具备此类实践能力的组织或个人，很可能会陷入困境 这一点在 2024 年 DORA 异常现象 中已有所暗示。我很感激并荣幸能够与谷歌的DORA团队以及我们扩展的专家和研究人员团队合作，他们的工作和成就令我钦佩，帮助为今年的研究提供信息。最让我兴奋的是2025年研究的规模：有近 5,000 名参与者，我们将能够进行一项实践调研，希望能产生像十年前那样的灵光一闪！时刻。我确信我们将在未来几个月看到类似的突破。一些发现已经进入了报告，但还有更多诱人的洞察正在出现，我很兴奋在未来的几个月和几年里分享这些发现。我对整个DORA团队和使这项突破性研究成为可能的扩展贡献者表示感谢。1.控制理论中的奈奎斯特稳定性判据告诉我们，任何控制系统都必须以至少是它所控制系统速度两倍的速度运行。2.Kim,Gene,and Steve Yegge.Vibe Coding:Building Production-Grade Software With GenAI,Chat,Agents,and Beyond.Foreword by Dario Amodei(IT Revolution,2025),57。3.同上，58。前言 DORADORA 11 意见反馈：添加微信 pp2567891 理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 Nathen Harvey Nathen Harvey DORA 负责人，Google Cloud DORADORA 12 意见反馈：添加微信 pp2567891 软件交付效能 软件交付效能 新软件发布的时刻值得庆祝，因为只有当世界能够使用它时，其主要价值才能被确定。这些用户可能是客户、合作伙伴、同事、陌生人，甚至是其他技术系统。同时，新软件发布的时刻，也是我们开始了解其在生产环境中表现如何、以及满足用户需求程度的起点。在这一时刻到来之前，我们可以采取诸多措施来提升信心，确保软件能按照预期运行。但发布的这一刻，才是检验软件能否从理论走向实践的关键 若无法实现，便意味着理论未转化为实际价值。发布新软件远不止是推出新的应用程序与服务。一旦应用程序发布，用户的反馈要么会推动你进行改进，要么会迫使你不得不改进。当然，需要对应用程序进行变更的原因有很多，例如修复安全漏洞、提升性能、降低运营成本，或是减少碳排放量。从本质上讲，这些考量不仅能为用户带来益处，也有助于保障应用程序的长期成功。我们还需考虑负责应用程序构建、部署、运维及持续支持的团队的长期健康与工作状态。我们需要配备恰当的能力与条件，确保这些团队能够以可持续的方式推动项目取得成功成果。这些考虑，加上更快发展和取得更大成功的业务需求，促使DORA将软件交付效能作为我们研究的焦点。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 13 意见反馈：添加微信 pp2567891 软件交付效能因素软件交付效能因素 DORA 的软件交付效能指标从宏观视角审视整个交付流程，并聚焦于两个关键要素：吞吐量与不稳定性。吞吐量吞吐量 吞吐量是衡量在一段时间内有多少变更可以通过系统的指标。吞吐量越高，意味着系统能够将更多变更推送至生产环。不稳定性不稳定性 不稳定性是衡量软件部署情况好坏的指标。当部署顺利时，团队能够自信地将更多变更推送至生产环境，而用户在部署完成后立即遇到应用程序问题的可能性也会降低。DORA 使用三个因素来衡量软件交付吞吐量：变更前置时间 变更前置时间 变更从提交到版本控制到在生产环境中部署所需的时间。部署频率 部署频率 在给定时间段内的部署次数或部署之间的时间间隔。失败部署恢复时间 失败部署恢复时间 从失败且需要立即干预的部署中恢复所需的时间。变更失败率变更失败率 需要在部署后立即干预的部署比例。可能导致变更回滚或热修复以快速修复任何问题。返工率返工率 由于生产环境中的事故而导致的计划外部署的比例。DORA 使用两个因素来衡量软件交付不稳定性：综合来看，这两个软件交付效能要素能让团队从宏观层面理解自身的软件交付效能。通过长期对其进行衡量，可深入了解软件交付效能的变化情况。无论技术栈、部署流程复杂度或终端用户如何，这些要素均可用于衡量任意应用程序或服务。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 14 意见反馈：添加微信 pp2567891 将目光投向软件交付效能将目光投向软件交付效能 指标之外指标之外 虽然这五个指标提供了效能的重要快照，但它们终究是结果性指标。它们告诉您正在发生什么，但不能解释为什么。部署频率低可能是由技术债务、官僚化流程或团队倦怠导致的，而仅靠这些指标无法对这些原因加以区分。为了将效能数据与驱动它的人为因素联系起来，我们进行了聚类分析。这种方法超越了孤立的数字，揭示了七种常见的团队类型，每种都讲述了效能、幸福感和环境之间相互作用的更深层故事。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 15 意见反馈：添加微信 pp2567891 识别共性规律识别共性规律 我们开展了聚类分析，以理解影响软件交付效能的人为因素与系统性因素，并识别其中的共性规律。在综合考量以下因素的基础上，我们的统计聚类方法揭示了七种团队类型：团队效能团队效能 该因素衡量个体对其直接所在团队的效能表现与协作能力强度的主观感知。组织、团队与个人通常致力于提升团队效能、产品效能、软件交付吞吐量、个体效能以及有价值的工作比例，同时降低软件交付不稳定性、摩擦阻力与职业倦怠。我们的分析揭示了七类截然不同的团队原型，范围从在健康且可持续环 境 中 表 现 卓 越 的“和谐高成就者”，到受 制 于 技 术 债 务 的“遗留瓶颈型”，再到陷入低效流程限制的“流程受限型”。产品效能产品效能 该因素衡量团队所构建产品或服务的成功程度与质量。其评价维度包括：是否帮助用户完成关键任务、是否保障信息安全以及延迟等性能指标。软件交付吞吐量软件交付吞吐量 该指标用于衡量软件交付流程的速度与效率。软件交付不稳定性软件交付不稳定性 该指标用于衡量软件交付流程的质量与可靠性。个体效能个体效能 该因素反映个人对自身工作效能与成就感的自我评估。有价值的工作 有价值的工作 该指标衡量个体自我评估投入于其认为有价值且值得的工作所占用的时间比例。摩擦阻力 摩擦阻力 该指标衡量阻力在多大程度上妨碍了个体的工作。较低的摩擦阻力通常被视为一种积极结果。职业倦怠职业倦怠 该指标衡量个体在工作中所体验到的疲惫感与消极态度。较低程度的职业倦怠通常被视为一种积极结果。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 16 意见反馈：添加微信 pp2567891 聚类聚类 1 1：基础性挑战型：基础性挑战型 这些团队被困在“生存模式”中，在流程、环境与成果等基础环节上存在显著缺口，因而面临重大挑战。受访者占比：受访者占比：10%的调查参与者属于聚类 1。团队幸福感团队幸福感:数据显示，职业倦怠报告水平偏高，且存在显著的摩擦阻力。效能指标：效能指标：与团队产出、产品交付及价值创造相关的关键效能指标持续处于较低水平。系统稳定性系统稳定性：软件及运行环境的稳定性面临显著挑战。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 17 意见反馈：添加微信 pp2567891 聚类聚类 2 2：遗留瓶颈型：遗留瓶颈型 该类团队始终处于被动反应状态，不稳定的系统主导了他们的工作，并持续削弱团队士气。受访者占比：受访者占比：11%的调查参与者属于聚类 2。团队幸福感：团队幸福感：数据显示其工作环境要求苛刻。团队成员普遍反映摩擦阻力较大，且职业倦怠水平偏高。效能指标：效能指标：产品效能相关的关键指标较低。尽管团队能够定期交付更新，但持续存在的质量问题削弱了其实现的价值。系统稳定性：系统稳定性：软件及其运行环境的稳定性问题频繁且严重，导致大量计划外的被动性工作。聚类聚类 3 3：流程受限型：流程受限型 这些团队仿佛在“跑步机”上运转。尽管其系统相对稳定，但低效的流程消耗了大量精力，最终导致职业倦怠程度高企，而实际影响力却偏低。受访者占比：受访者占比：17%的调查参与者属于聚类 3。团队幸福感：团队幸福感：数据显示职业倦怠与摩擦阻力均处于高水平。这表明当前的工作流程和过程正在给团队形成一个充满挑战且不可持续的工作环境。效能指标：效能指标：关键效能指标显示团队效能较低，创造的客户或业务价值有限。系统稳定性：系统稳定性：团队的软件与运行环境稳定且可靠。这说明技术层面的不稳定性并非造成效能和幸福感问题的主要原因。聚类聚类 4 4：高影响力低节奏型：高影响力低节奏型 这些团队能够产出高影响力的工作，体现在突出的产品效能与较高的个体效能。然而，其交付模式节奏较低，表现为软件交付吞吐量不足且不稳定性较高。受访者占比：受访者占比：7%的调查参与者属于聚类 4。团队幸福感：团队幸福感：数据显示其摩擦阻力较低，表明团队流程高效且具有良好的协作性。效能指标：效能指标：团队持续保持顶尖的生产力水平，效能与产品效能指标均表现突出。系统稳定性：系统稳定性：运行环境呈现高度不稳定性，这种波动性对服务可靠性与长期可持续性构成了重大风险。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 18 意见反馈：添加微信 pp2567891 聚类聚类 5 5：稳健有序型：稳健有序型 这些团队堪称软件领域的“稳健工匠”，以谨慎且可持续的节奏交付高质量、有价值的工作成果。受访者占比：受访者占比：15%的调查参与者属于聚类 5。团队幸福感：团队幸福感：数据显示职业倦怠与摩擦阻力水平较低，表明团队环境健康且具备可持续性。效能指标：效能指标：产品质量与价值创造相关的关键效能指标持续表现良好。然而，团队的软件交付吞吐量处于较低分位，反映出其工作节奏更为谨慎与稳健。系统稳定性：系统稳定性：团队的软件与运行环境具有高度的稳定性与可靠性。聚类聚类 6 6：务实执行者型：务实执行者型 这些团队始终能够以令人瞩目的速度与稳定性交付工作成果，尽管其工作环境尚未达到最佳投入状态。受访者占比：受访者占比：20%的调查参与者属于聚类 6。团队幸福感：团队幸福感：该类团队与绝对顶尖团队的差异主要体现在幸福感指标上。数据显示职业倦怠与摩擦阻力处于平均水平，说明其工作环境功能性良好且具备可持续性，但可能缺乏较强的参与驱动力。效能指标：效能指标：团队在软件交付相关的关键指标上表现强劲，吞吐量高于平均水平且不稳定性低。团队能够保持稳定的节奏，持续产出有价值的成果，并可靠地满足预期。系统稳定性：系统稳定性：团队的软件与运行环境稳定且可靠，为其高效能表现提供了坚实的基础。聚类聚类 7 7：和谐高成就者型：和谐高成就者型 这正是卓越的典范，一个良性循环应该如此：稳定、低摩擦的环境赋能团队以可持续的方式交付高质量成果，并避免职业倦怠。受访者占比：受访者占比：20%的调查参与者属于聚类 7。团队幸福感：团队幸福感：其工作环境特点是职业倦怠与摩擦阻力报告水平较低。效能指标：效能指标：团队在多个方面的指标均表现积极，包括团队幸福感、产品成果以及软件交付。系统稳定性：系统稳定性：团队运行在稳定的技术基础之上，这为其工作速度与质量提供了双重支撑。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 19 意见反馈：添加微信 pp2567891 软件交付效能水平软件交付效能水平 图 10 为 DORA 研究的核心论点提供了有力证据：所谓“速度与稳定性的权衡”其实是一个神话。最佳表现者（聚类 6 与 7）能够在这两个维度上同时取得卓越成绩。相反，在频谱的另一端，团队面临明显困境。例如，遭遇基础性挑战的团队（聚类 1）。而高影响力低节奏团队（聚类 4）则表明，速度若缺乏稳定性，将是一种危险且不可持续的做法。卓越是可以实现的。聚类 6 与 7 占整个样本的近 40%。它们的存在为可能性提供了实证基准，也成为组织努力追求的标杆。尽管达到这一状态无疑十分艰难，但这些团队有力证明：高速且高质量的软件交付并非理论上的理想，而是切实可观的现实。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 20 意见反馈：添加微信 pp2567891 如何进行比较？如何进行比较？你或许会好奇，你的团队与今年研究中的其他参与者相比处于什么位置。需要牢记的一点是，这些度量是基于应用或服务层面进行收集的。此举有助于推动跨职能团队共同承担改进责任。此外，最有价值、最具洞察力的软件交付效能比较，应针对同一应用或服务在不同时期的表现来进行。其目标在于持续学习与改进，而非一味追求达到最高的软件交付效能水平。图 11 至图 15 展示了 2025 年 DORA 调查中受访者回答分布的洞见。变更前置时间分布变更前置时间分布 调查问题：调查问题：您的变更前置时间是多少？（即：从代码提交到代码成功运行在生产环境中所需的时间）部署频率部署频率 调查问题：调查问题：贵组织多长时间将代码部署到生产环境或发布给终端用户一次？理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 21 意见反馈：添加微信 pp2567891 部署失败恢复时间分布部署失败恢复时间分布 调查问题：调查问题：在一次变更发布到生产环境或交付给用户后，如果导致了服务效能下降（例如，引 发 服 务 受 损或 服务 中断），并因此需要补救措施（如热修复、回滚、向前修复或打补丁），通常需要多长时间才能恢复服务？变更失败率分布变更失败率分布 调查问题：调查问题：大约有多少比例的生产环境变更或对用户发布新版本会导致服务降级（例如，引 发 服 务 受 损或 服务 中断），并因此需要采取补救措施（如热修复、回滚、向前修复或打补丁），如果有的话？返工率分布返工率分布 调查问题：调查问题：在过去六个月中，大约有多少比例的部署并非计划内，而是为了解决应用程序中的用户可见性缺陷而进行的？理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 22 意见反馈：添加微信 pp2567891 将软件交付效能付诸实践将软件交付效能付诸实践 软件交付效能指标为整个交付流程提供了宏观视角。随着时间推移，这些指标的变化能够揭示整体状况是在改善还是恶化。为改变这些指标所需的干预措施可能会因具体应用而异，但也可能出现一些共性模式，例如冗长的评审与审批周期。让我们通过一个假设性的案例来说明。在一次常规的回顾会议中，某团队讨论了他们的软件交付效能。他们注意到，所负责应用的变更前置时间正在开始增加。他们可能是通过查看仪表盘注意到这一点，但同样有可能只是通过日常观察发现的。对于这些指标而言，并不总是需要精确的数值，团队通常能够感知到其随时间的变化趋势。团队希望扭转这一趋势。但要做到这一点，就需要理解背后的潜在原因。这时，补充数据可能会有所帮助。团队可以查看其开发系统中的数据例如代码仓库或分析工具并发现代码审查似乎正在耗费更长时间。团队一致认为这是需要改进的领域，并讨论了潜在的干预措施，包括：将代码审查重新设定为日常工作的优先事项，以及努力将变更拆分得更小，以便于审查。在确定了这些具体步骤后，他们同意在一个月后重新审视变更审批时间及所有软件交付指标，以评估改进进展。无论你的团队被归类为“流程受限型”还是“稳健有序型”，目标都是一致的：培养持续改进的心态，使团队不断迈向更为和谐且高成就的状态。理解您的软件交付效能:七种团队类型概览 DORADORA 23 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能的采纳与使用 Kevin M.Storer,博士.Kevin M.Storer,博士.用户体验研究员，Google Cloud Derek DeBellis Derek DeBellis 量化用户体验研究员，Google Cloud DORADORA 24 意见反馈：添加微信 pp2567891 随着我们持续探索软件开发行业中人工智能采纳的趋势，人工智能在软件开发中的应用已显著扩展。在这一快速演进的领域中，我们致力于提供基于实证的指导，帮助软件开发社区更好地应对这些变化。今年的人工智能辅助软件开发现状调查报告，呈现了迄今为止我们对人工智能辅助开发所进行的最深入分析结果。研究发现研究发现 总体而言，我们关于软件开发人员采纳与使用人工智能的研究结果表明：人工智能已在各种任务中被广泛采纳并高度依赖。这为个人生产力和代码质量带来了显著提升。采纳情况采纳情况 今年有 90%的调查受访者报告在工作中使用人工智能，比去年的同 类 指 标 上 升 了 14.1%。这一显著的高使用率表明，人工智能在软件开发中的应用如今已成为常态。人工智能的采纳与使用 DORADORA 25 意见反馈：添加微信 pp2567891 “我认为在过去一年左右的时间里，人们已经意识到生成式人工智能的发展已达到一个真正能够在许多场景中发挥作用的阶段。而如今，这几乎成了一种共识：每个人的应用都能在某种程度上从生成式人工智能中获益。因此我认为，推动新功能的启用以降低特定成本、缩短某些创造过程耗时的动力非常强劲。没有人想被甩在后面我确信，随着时间推移，生成式人工智能将越来越多地融入到一切当中；而如果你没有以某种方式使用生成式人工智能，那么你将很难跟上时代步伐。”使用时长使用时长 在我们的样本中，用户在最近一个工作日中与人工智能交互所花费的时间也存在差异。调查结果显示，受访者在最近一个工作日中与人工智能交互的中位数为 2 小时，约占标准八小时工作日的四分之一。使用体验使用体验 我们的受访者在使用人工智能工具方面报告了不同的经验区间，其中位数为 16 个月，平均值为 16.22 个月。作为参考，ChatGPT 发布于 2022 年 11 月，即在本次调查启动前约 31 个月。在我们的数据中，既包含了早期采纳者，也包含了后期采纳者，并且观察到在 2023 年底至 2024 年中期之间出现了一波采纳高峰。人工智能的采纳与使用 DORADORA 26 意见反馈：添加微信 pp2567891 反射式使用反射式使用 尽管在我们的样本中，人工智能的使用几乎已无处不在，但反射式使用即在面对问题时将人工智能作为默认手段尚未普及。在人工智能的用户中，仅有 7%的人报告称在遇到问题或需要完成任务时“总是”使用人工智能，而有 39%的人仅表示“有时”会寻求人工智能的帮助。不过，仍有高达 60%的人工智能用户表示，在遇到问题或任务时“约有一半时间或更多”会使用人工智能，这表明人工智能已成为软件开发过程中的常见组成部分。在过去的 18 个月中，Sabre 通过使用分析与满意度调查，积极跟踪了生成式人工智能助手的采纳情况。采纳率已在不同任期与经验水平的开发者群体中攀升至 74%，并且在核心开发任务中的人工智能使用出现了显著增长。这种使用率的提升与更高的用户满意度呈正相关。高达 86%的用户报告称其生产力有所提高。满意度和节省时间的持续上升趋势表明，随着用户对生成式人工智能工具的熟练程度不断加深，其带来的收益也在不断增长。我们的分析还发现，对于最新的生成式人工智能功能（如智能体模式），用户的采纳速度较为缓慢，目前仅有 25%的用户在使用。对此，Sabre 正在强化培训项目，并推动同伴之间的知识分享，以提升用户参与度，并确保团队能够熟练掌握人工智能工具。Jacek Ostrowski,平台工程副总裁,Sabre 人工智能的采纳与使用 DORADORA 27 意见反馈：添加微信 pp2567891 任务任务 与我们的2024 年 DORA 报告2 一致，今年受访者使用人工智能工具的首要用途是 编写新代码。在会编写代码的受访者中，有 71%使用人工智能来辅助完成这一任务。在工作职责涉及相关任务的受访者中，绝大多数也使用人工智能来进行文献综述（68%）、修 改 现 有 代 码（66%）、校对（66%）以及创建或编辑图像（66%）。在工作职责涉及相关任务的受访者中，较少见的人工智能使用场景包括：需求分析（49%）、内部沟通（48%）以及日程管理（25%）。依赖性依赖性 除了使用频率高之外，我们还发现开发专业人员在工作中对人工智能工具存在高度依赖。在我们的样本中，仅有 5%的人工智能用户表示在工作中“完全不依赖”人工智能，而有 65%的用户表示对人工智能的依赖程度为“中等”（37%）、“较高”（20%）或“极高”（8%）。人工智能的采纳与使用 DORADORA 28 意见反馈：添加微信 pp2567891 定制化如何提升定制化如何提升 开发者的投入感开发者的投入感 我们的研究内容我们的研究内容 随着人工智能助手在开发工作中日益普及，加州大学伯克利分校的一支研究生团队对学生开发者在实践中如何使用人工智能驱动的集成开发环境（IDE）展开了研究。研究团队通过眼动追踪数据和访谈，观察了具有 1 至 5 年经验的 Python 开发者如何完成两项简短任务：一项涉及使用陌生的库，另一项则要求解释一个晦涩的函数。通过应用本研究的洞见，各经验层级的开发者都可能找到更契合自身需求的与人工智能编程助手协作的方式。当人工智能成为阻碍当人工智能成为阻碍 尽管人工智能编程助手旨在节省时间并减少工作量，但加州大学伯克利分校的一项研究发现，它们在某些任务中也可能带来摩擦。例如，学生开发者在处理诸如编写样板代码、安装依赖包等机械性任务时乐于使用人工智能，但在需要更深入理解的情境下（如解释复杂代码），这些学生开发者大多忽略了人工智能的建议。眼动追踪数据显示，在解释性任务中，开发者对人工智能聊天的视觉关注度不足 1%，而在更具机械性的任务中，这一比例接近 19%。研究中的学生往往选择手动完成任务，以保持对过程的掌控和理解，甚至会忽视那些准确且能节省时间的建议。定制化作为解决方案定制化作为解决方案 为减少摩擦并更好地支持专注工作，开发者和团队可以对其人工智能工具进行定制化。如今，大多数集成开发环境（IDE）都提供了诸如切换内联建议、启用“仅按需”模式、或调整建议的风格与结构等功能。在仓库层级配置文件与关联文档的辅助下，人工智能助手能够遵循既定规范。通过尝试这些设置，可以使人工智能的行为更好地契合不同任务的认知需求，从而帮助减少干扰并提升人工智能助手的实用性。团队启示团队启示 为了最大化人工智能编程助手的价值，开发者与团队应投入精力进行定制化。本研究表明，人工智能在解释性任务中可能会因增加认知负荷而造成干扰，尤其是在开发者试图理解不熟悉代码时。关键在于让人工智能的支持与任务性质及开发者的偏好保持一致。通过优化设置，可以将人工智能从摩擦源转变为提升效率、增强体验的有力工具。Edward FraserEdward Fraser 加州大学伯克利分校信息学院研究生 DORADORA 29 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能人工智能使用模式使用模式 除了询问受访者与人工智能的交互场景与目的外，我们还调查了他们在以下几种“模式”中的交互频率：1）聊天模式：任何逐轮的文本交互；2）预测文本模式：例如通过 Tab 键补全的代码建议；3）协作模式：使用人工智能对代码库进行更广泛的修改；4）智能体模式：允许人工智能在相对无人监督的情况下进行操作和修改。与受访者最常使用的聊天机器人和 IDE 内交互相对应，文本聊天与预测文本是最常见的交互模式。而智能体模式的使用最少，多达 61%的受访者报告称“从不”以智能体模式与人工智能工具交互。这一使用模式很可能反映了不同人工智能模式的成熟度差异：智能提醒人工智能的采纳率较低，与其出现时间较晚且尚未像聊天与预测文本功能那样成熟相一致。交互界面交互界面 对话式人工智能聊天机器人是与人工智能交互的最常见方式，其次是嵌入在集成开发环境（IDE）中的人工智能。受访者报告称，他们较少通过自动化工具链以及其他开发工具与平台与人工智能交互，但这可能是因为这些人工智能工具对用户而言不够直观可见。人工智能的采纳与使用 DORADORA 30 意见反馈：添加微信 pp2567891 代码质量代码质量 除了感知到人工智能对生产力的积极影响之外，大多数受访者（59%）也观察到人工智能对其代码质量产生了正面作用。其中 31%的人认为这种提升仅为“轻微”，另有 30%的人未观察到正面或负面影响。然而，仅有 10%的受访者认为人工智能的使用对其代码质量带来了负面影响。个体生产力个体生产力 今年超过 80%的调查受访者表示，他们感知到人工智能提升了自身的生产力。有超过 40%的人认为生产力提升仅为“轻微”，不到 10%的受访者认为人工智能对其生产力产生了任何下降影响。我觉得在某些方面，人工智能有时写的代码比我自己写得更人工智能有时写的代码比我自己写得更好，好，主要原因是我感觉它经过了非常充分的训练。我之前提到过：代码是高度二元的要么能运行，要么不能。而人工智人工智能写出来的代码通常足以满足我的需求。能写出来的代码通常足以满足我的需求。而且它常常会遵循一而且它常常会遵循一些我可能不小心忘记了，些我可能不小心忘记了，或者懒得回头去重构的代码规范。所以我觉得它能更连贯地生成内容。”人工智能的采纳与使用 DORADORA 31 意见反馈：添加微信 pp2567891 信任信任 与2024 年 DORA 报告2类似，今年的研究结果揭示了用户对人工智能生成结果的信任度的复杂图景。多数受访者（70%）对其质量表现出一定程度的信心，其中近四分之一（24%）表示具有“极高”或“较高”的信任。与此同时，仍有 30%的受访者态度较为保留，其中 23%表示“略有信任”，7%表示对人工智能生成结果的质量“完全不信任”。这些数据突显了一个关键洞见：高水平的人工智能采纳与显著的感知收益，可以与谨慎而细致的信任态度并存。我们的研究结果表明，绝对信任并不是人工智能 生成输出具备实用性的前提。这一模式与既有的行为习惯高度契合；在访谈中，开发者将其比作他们对其他广泛使用资源所保持的健康怀疑态度，例如在使用 Stack Overflow 上的解决方案时，信息会被采纳，但并不会被无条件信任。人工智能在软件开发中的可信度仍然是一个值得讨论和研究的重要议题。我们此前曾提出过 五种策略，以帮助提升开发者对人工智能的信任3。然而，我们的数据表明，开发者在实际工作中可能已经在主动考虑并应对人工智能的这一局限性。人工智能的采纳与使用 DORADORA 32 意见反馈：添加微信 pp2567891 总结思考总结思考 综合来看，这些研究结果表明，人工智能在软件开发中的应用几乎已达到普遍化程度。人工智能被广泛用于各类开发任务，已成为受访者工作流程的一部分，并且在面对问题时经常被求助。尽管受访者仍然对人工智能生成代码的可信度表示担忧，但他们普遍认可人工智能对个人生产力与代码质量所带来的积极影响。因此，尽管存在一些不完美之处，人工智能的使用似乎已迅速成为大多数从事软件开发的组织中的标准实践。去年的研究发现，竞争压力是推动软件开发中采纳人工智能的重要驱动力2。许多受访者将这种心态表述为“错失恐惧症”或“担心被同侪开发者与竞争对手公司甩在后面”。然而，社会压力是否是采纳新技术的合理动因，仍值得商榷。尽管我们的数据表明人工智能采纳带来了许多积极成果，但我们同样记录到了一些显著的弊端。因此，我们提醒不要将人工智能普及的发现解读为：所有组织都应不顾自身需求而迅速采纳人工智能。更为合理的解读是：这些发现向所有参与软件开发的人无论是个人贡献者、团队管理者，还是高层领导者发出了一个强烈信号：必须深入思考人工智必须深入思考人工智能是否、在哪里以及如何能够能是否、在哪里以及如何能够并且应该应用于他们的工作并且应该应用于他们的工作中。中。采取保守还是宽松的方式才是正确路径，将取决于具体的情境。然而，人工智能的广泛采纳已经表明，组织已无法再忽视其应用所带来的影响。我们理解，关于人工智能在多大程度上应被整合进软件开发的决策是复杂且充满挑战的，而最优的决策应基于数据。因此，在本报告关于 DORA 全新的人工智能能力模型一章中，我们探讨了组织中的文化能力与技术能力如何影响其人工智能采纳的结果，并为那些选择将人工智能融入流程的组织提供可供借鉴的思路，帮助其实现成功落地。1.Introducing ChatGPT|OpenAI.https:/ 2.Accelerate State of DevOps 2024.https:/dora.dev/dora-report-2024 3.Fostering developerstrust in generative artificial intelligence.https:/dora.dev/research/ai/trust-in-ai 人工智能的采纳与使用 DORADORA 33 意见反馈：添加微信 pp2567891 探索 AI 与关键成果 之间的关系 探索 AI 与关键成果 之间的关系 Derek DeBellis Derek DeBellis 定量用户体验研究员，Google Cloud DORADORA 34 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能已成为软件开发的新常态人工智能已成为软件开发的新常态 短短三年间，短短三年间，AI AI 的采纳和使的采纳和使用经历了惊人转变。用经历了惊人转变。在 2022 年，开发者使用 AI 可能还令人惊讶，但如今，90%的技术专业人员在工作中使用 AI。在 AI 采纳与使用章节显示，AI 的采纳几乎已成普遍现象，这一趋势远超我们的数据。2025 年 Stack Overflow 开发者调查发现，84%的开发者正在使用或计划使用 AI 工具进行开发，比前一年的 76%有显著增长。1 日常使用也很普遍，47%的受访者每天使用 AI 工具。Atlassian 的 2025 年 DevEx 状态调查进一步印证了这一趋势，报告称几乎所有开发者（99%）现在都通过使用 AI 工具节省时间。2 个人的热潮在企业战略中也得到了呼应。LinkedIn 企业传播部 2025 年的一份报告显示，88%的企业领导者表示，加速 AI 采纳是优先事项。麦肯锡的一项调查发现，78%的受访者表示，他们的组织至少在一个业务职能中定期使用人工智能。4 这一优先事项也反映在支出上：斯坦福 2025 年 HAI 人工智能指数报告称，2024 年全球企业在 AI 上的总投资达到 2523 亿美元，比前一年增长 26%。5 或许最能说明这一最新现实的是企业招聘所需的技能：美国提及生成式人工智能技能的职位发布量仅在 2023 年就增长了 323%。6 探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 35 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能采纳带来了什么影响人工智能采纳带来了什么影响 鉴于这股采纳热潮，组织必须弄清楚是否也带来了相应的收益。广泛采纳并不自动等于广泛价值。我们需要认识到，采纳过程可能是混乱的，既可能受炒作和“错失恐惧症”（FOMO）的驱动，并非源于深思熟虑的战略。采纳还可能受到组织系统的限制和约束，正如我们在 2024 年 DORA 报告中得出的结论：AI 虽然带来了许多令人期待的结果，但也增加了软件交付的不稳定性，并降低了软件交付的吞吐量。同一份 2024 年 DORA 研究发现，每当 AI 采纳率提高 25%，软件交付吞吐量会下降约 1.5%，而软件交付不稳定性则增加约 7.2%。我们的研究并非唯一指出这些复杂性的研究。例如，Model Evaluation&Threat Research（METR）的一项最新研究表明，感知与现实之间存在显著错位：即使开发者因 AI 工具开发效率降低了 19%，他们仍认为这些工具让自己效率提高了 20%。类似地，其他第三方研究也开始指出 AI 对认知和幸福感的潜在影响，进一步强调作为一个行业，我们仍处于理解人工共智能应用真实影响的早期阶段。然而，当开发者被要求根据 SPACE 框架的各个维度评估 AI 时，他们报告的结果大多是积极影响，负面影响很少。我们在 AI 采纳与使用章节中的大多数受访者也表示，AI 对他们的代码质量和生产力产生了积极影响。这些相互矛盾的信号表明，我们需要开展更多基于证据的研究，以评估 AI 对产品开发的真实影响，尤其是在 AI 投资和采纳规模如此庞大的情况下。我们认为，开发者社区和雇主应设定切合实际的期望，而获得对 AI 实际影响的清晰认识，是负责任地管理这些期望的第一步。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 36 意见反馈：添加微信 pp2567891 衡量人工智能采纳程度衡量人工智能采纳程度 为了理解 AI 采纳程度如何影响关键结果，我们需要具备衡量 AI 采纳程度情况的能力。今年，我们设计了 AI 采纳的衡量方法，并遵循以下基本原则：包容性（Inclusive）：衡量标准不应偏向任何特定角色（或系统性地导致除 AI 采纳之外的其他因素得分高或低）。例如，软件开发人员不应仅因为使用 AI 编码就自动获得更高分数。该指标需要捕捉对 AI 的普遍态度，而不依赖于个人的具体工作职能或其他无关因素。数据驱动（Data-informed）：与往年一样，我们让数据先行，即使我们有强烈的假设。此过程的一部分包括开展探索性因子分析，以减少先验假设的约束。理论驱动（Theory-driven）：我们对 AI 采纳的概念化和测量应与公认的 AI 使用普遍共识以及我们的定性研究保持一致。分析结果表明，这三个调查问题的回答高度一致，说明存在一个潜在的单一概念，使这三个变量协同变化。我们认为，该因素涵盖了三个概念上相互关联的维度：其一为行为维度（即使用情况），其二为依赖维度（即人工智能融入个人工作流程的深度），其三为关键的态度维度（即信任程度）。这一划分既与相关文献研究结论一致，也与我们的定性研究结果相符。我们认为，这一因子捕捉了三个概念上紧密相关的维度：这种关系很可能存在反馈循环：信任是使用的前提，而使用又是建立信任的机制。这种循环会形成一个强大的反馈回路：当用户开始信任系统并使用它时，使用频率的增加会进一步加深依赖和信任，从而形成一个采纳循环。确实，这种循环性使得将这些变量结合起来成为构建因子的理想选择，尤其考虑到我们的调查只是一个快照，而不是一个动态过程的视频。AI AI 的的采纳是一个心理过程，涉及态采纳是一个心理过程，涉及态度、意图和行为度、意图和行为。我们认为，这一因子捕捉了三个概念上紧密相关的维度：依赖维度（Reliance）依赖维度（Reliance）：在过去三个月中，你在工作中对 AI 的依赖程度。信任信任（态度维度态度维度 TrustTrust）：）：在过去三个月中，你对 AI 生成输出质量的信任程度。反射反射性性使用维使用维（Reflexive Reflexive useuse）：你在工作中遇到问题或任务时，使用 AI 的频率。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 37 意见反馈：添加微信 pp2567891 将这一衡量标准与结果联系起来将这一衡量标准与结果联系起来 建立 AI 采纳度量标准后，我们可判断不同 AI 采纳水平是否导致结果差异；基础形式为：当比较两个具有相同特质、环境和流程的人时，平均而言，AI 采纳率较高的人会报告数字更多或更少的结果。22 当然，几乎没有任何个人、团队或组织是“平均”的，但探索这些平均效应可以揭示出一些普遍模式。这些模式有助于为DORA AI 能力模型章节中的更细致分析提供背景，在该章节中我们探讨了 AI 采纳在哪些条件下最有益（或最不利）。我们每年都会尝试选择和构建一些结果指标，以代表阅读报告的技术人员的目标。简而言之，我们希望用技术专业人员关心的方式来评估实践活动。我们每年都尝试筛选并构建能代表报告读者目标的结果指标。简而言之，我们希望以技术专业人士关注的核心要素为尺度，评估各类实践方法的价值。以下是我们今年研究的结果指标：组织效能组织效能 这是衡量组织整体成功的高层次指标，依据盈利能力、市场份额和客户满意度等特征。团队效能 团队效能 衡量个人所在团队的协作能力和有效性。产品效能 产品效能 衡量团队所构建产品或服务的成功与质量，包括帮助用户完成重要任务、保障信息安全以及性能指标（如延迟）。软件交付吞吐量软件交付吞吐量 表示软件交付过程的速度与效率。详见理解你的软件交付效能章节。软件交付不稳定性软件交付不稳定性 反映软件交付过程的质量与可靠性。详见理解你的软件交付效能章节。代码质量代码质量 反映个人对其主要应用或服务所使用代码质量的评估。个人效能个人效能 衡量个人对自己在工作中的有效性和成就感的自我评估。有价值的工作有价值的工作 衡量个人认为自己花在有价值、值得做的工作上的时间比例。摩擦摩擦阻力阻力 衡量工作中受到阻碍的程度。摩擦越少通常被认为是积极结果。职业倦怠职业倦怠 衡量与工作相关的疲惫感和消极态度。职业倦怠越少通常被认为是积极结果。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 38 意见反馈：添加微信 pp2567891 今年的研究结果今年的研究结果 图 28 展示了 AI 采纳与这些结果之间的关系。23 我们估计，在两个拥有相同特征、环境和流程的人之间，AI 采纳程度更高的那个人会报告以下情况：24 更高水平的个人效能 更高水平的软件交付不稳定性 更高水平的组织效能 更高比例的时间用于有价值的工作 更高水平的代码质量 更高水平的产品效能 更高水平的软件交付吞吐 更高水平的团队效能 相似程度的职业倦怠 相似程度的工作摩擦 本章节接下来的部分将尝试通过假设这些结果背后的潜在原因，来解释这一模式。为了构建这些假设，我们将参考已有文献、我们的定性研究、领域专家的观点，以及我们从 DORA 社区中获得的经验。更多细节请参见“方法论”章节。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 39 意见反馈：添加微信 pp2567891 自自 2024 年以来保持稳定的年以来保持稳定的 积极关联积极关联 顽固的结果提醒我们，顽固的结果提醒我们，AI 是嵌套是嵌套 在一个更大的系统中的在一个更大的系统中的 一些结果持续呈现出与 AI 之间不太理想的关系模式：与“工作摩擦”无明显关系 与“职业倦怠”无明显关系 AI 与“软件交付不稳定性”的增加相关联 我们认为这些效应之所以“顽固”，更多是因为个体所处的系统、流程和文化环境所致。目前来看，AI 的应用主要集中在“键盘端”，这可以解释为什么代码质量和生产力有所提升，但摩擦、职业倦怠和不稳定性却没有改善。这些问题可能超出了个体的控制范围，更直接地与组织的结构和运作方式相关。我们将这些结果视为“社会技术系统”（即流程与文化结合体）的属性和后果。尽管 AI 带来了诸多益处，但如果周边的系统和文化不发生改变，摩擦依然存在、职业倦怠依然平稳、交付不稳定性依然上升。自去年报告以来，多个结果继续与 AI 采纳保持积极关联。我们来列举一下：更高水平的个人效能 更高水平的代码质量 更高水平的团队效能 更高水平的组织效能 这些持续的积极关系已经变得越来越常见。我们在此将它们视为基准现象，而非头条新闻，因为它们与去年的结果一致，也符合许多技术从业者的实际体验。这些积极影响背后可能存在无数机制，其中许多可能与具体的组织、团队、环境和情境密切相关。AI 可以通过以下方式帮助个人：处理模板代码和其他重复性结构 快速提供合理的选项 输出高度针对问题的解决方案 汇总和整合大量分散的信息 完成更高阶的任务，如设计、规划和分析 这些个人层面的提升可能会相互叠加小的成功在多人和小的成功在多人和多个周期中不断积累多个周期中不断积累最终惠及整个团队和组织。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 40 意见反馈：添加微信 pp2567891 摩擦摩擦阻力阻力 虽然自动化重复性任务的工具看起来是简化工作流程的明确途径，但我们的数据表明，职场中的“摩擦”问题远比完成机械性任务复杂得多。正如我们之前指出的，一些研究认为摩擦是源于个体之外的流程问题。2019 年，微软识别出影响员工“拥有美好一天”的流程问题，包括：基础设施问题，例如“不稳定且缓慢的系统和工具”过时的文档 行政负担 时间压力 重复性任务 他们的结论之一是，管理者应“优先考虑并针对性地改进流程和工具”。例如，即使 AI 能帮助提高编码效率，如果流程效率低下，尤其是在无法应对变更量增加和新的工作方式时，这种优势可能会被抵消。举例来说，如果变更量增加，但没有相应的流程演进（如更完善的验证机制、角色定义或“黄金路径”），则可能导致验证和协调成本上升。然而，我们并不认为摩擦完全是系统性问题。对个体而言，摩擦并不会消失，而是发生了转移：从手动操作转向决策与验证，例如提示词迭代、结果审查，以及评估那些看起来几乎正确的代码。这种转变可能导致总体摩擦水平并未明显下降，尽管输出更具影响力，且部分机械性任务已实现自动化。职业倦怠职业倦怠 虽然我们可能会认为提高生产力的工具能够缓解职业倦怠，但我们的研究发现，职业倦怠对技术解决方案具有顽固的抵抗力。职业倦怠很可能受到员工所处工作文化的深刻影响。多年来，我们在自己的数据中也观察到了这一点。职业倦怠与领导力、优先事项的稳定性以及“生机型文化”密切相关。2017 年的一项元分析发现了一些反复出现的倦怠前因，包括：工作支持度低 缺乏工作公平性 奖励机制不足 工作不安全感 即使 AI 能够减少职业倦怠，其效果也可能被文化的强大影响所掩盖。此外，我们的定性研究也出现了一些明确信号，与“工作强化”相关的文献一致，表明在某些组织中，AI 辅助开发工具所带来的“能力提升”反而引发了更高的工作产出预期。在这些情况下，即使 AI 提高了个人效能，工作需求与资源之间的平衡仍未改变。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 41 意见反馈：添加微信 pp2567891 “软件开发确实因为 AI 而发生了变化，我从今年开始就明显感受到了。去年其实并没有太强烈的感觉。但我认为，随着 MCP（模型上下文协议服务器）的创新，以及能够与模型一起编程，这确实在很多方面带来了变化，比如功能发布、功能开发的时间线，以及在一定时间内可以完成的工作。现在，利益相关方期望产品能更快地完成更多工作。因此，项目的截止时间变得更紧，工作方式也确实发生了变化。这让我有些担忧，因为我觉得他们被领导层，尤其是产品领导层，设定了一个非常紧迫的交付期限。软件交付不稳定性软件交付不稳定性 如果说 DORA 十一年来给我们带来了什么启示，那就是：一个组织的技术实践和流程与软件交付效能密切相关。缺乏这些基础能力可能会完全抵消 AI 所带来的任何收益。例如，一个已经采纳了 AI 的团队，如果没有建立强大的软件交付流水线，且高度依赖其他团队来完成交付，仍然可能会经历交付不稳定。而我们的数据表明，AI 的采纳不仅未能解决不稳定性问题，当前反而与交付不稳定性的增加相关联。也许这些技术能力比以往任何时候都更加重要，甚至需要更严格地遵循其原则。然而，也可能仅靠这些还不够。或许证据指向一个更具颠覆性的结论：这些技术能力和衡量方式已不再足够。它们必须为 AI 时代进行演进、被替代，或得到补充。有人可能会认为，为了获得 AI 辅助开发所带来的吞吐量提升，交付不稳定性是可以接受的代价。其逻辑是，AI 辅助交付的速度和数量可以削弱不稳定性的负面影响，比如通过快速修复 bug 和更新，从而将对终端用户的影响降到最小。然而，当我们将视角从纯粹的软件交付指标扩展出去时，这种观点就站不住脚了。为了验证这一说法，我们检查了 AI 采纳是否能减弱交付不稳定性对那些历史上受其影响的结果的伤害。我们没有发现任何缓解效应的证据。相反，交付不稳定性仍然对关键结果（如产品效能和员工职业倦怠）产生显著的负面影响，这最终可能抵消吞吐量提升所带来的任何收益。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 42 意见反馈：添加微信 pp2567891 去年模式的变化表明正在去年模式的变化表明正在 适应性调整适应性调整 我们观察到与 2024 年的发现相比出现了一些变化：AI 与“有价值工作时间”的关系从负面转为正面 AI 与“软件交付吞吐量”的关系从负面转为正面 AI 与“产品效能”的关系从中性转为正面。这些变化表明人员、团队和工具已经完成适应性调整。人们又多了一年时间来学习如何使用 AI，组织和团队也有了一年时间进行重构，而 AI 公司则有了一年时间来开发更好的模型和使用体验。我们可以从工具本身开始说起。在许多基准测试中，AI 工具正在变得更强大。过去，要在自己的数据上微调一个预训练模型是一项复杂任务，需要深厚的机器学习专业知识，但现在，许多平台已经创建了简化的工作流程。云服务提供商也开发了强大的工具，使你可以将私有的、专有的数据源（如客户数据库、内部文档和代码库）连接到微调流程中，而无需将这些数据暴露在公共互联网或基础模型提供商面前。与此同时，组织使用 AI 的方式也在不断演进，这可能为 AI 在代码审查、测试生成、调试、代码重构、文档编写和错误修复等关键任务中提供了额外能力和保护机制。个人和团队也可能开始理解 AI 在何时、何地、如何最有用。例如，人们可能正在学习将枯燥、重复的任务交给 AI，从而将更多时间用于解决问题、设计和创造性工作。这可以解释为什么 AI 的采纳开始预测（与去年的发现相反）更高比例的“有价值工作时间”。确实，如果 AI 能处理编码流程中的一些繁重工作（如脚手架搭建、模板代码、常规转换），开发人员可能会有更多时间专注于代码部署，从而提高软件交付吞吐量，并最终改善产品效能。我们也可能正在观察组织系统正在适应，形成更有利于 AI 的环境，从而使个人和团队能够更好地利用 AI，并让其带来的益处扩展到团队、产品和整个组织。我们在DORA 人工智能能力模型和AI 之镜章节中探讨了一些可能的系统约束，这些约束可能有助于解释上述现象。合理的疑问是：为什么某些效应受到了适应性的影响，而另一些却没有（例如软件交付不稳定性）。调查数据并不能很好地回答这个问题。这很可能是由于人们关注的重点不同、某些约束的显著性不同，以及某些问题本身的挑战性不同。这些因素可能导致不同的学习曲线。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 43 意见反馈：添加微信 pp2567891 结论结论 如果它能帮到我，或者能在 30 分钟内完成一项本来需要我两个小时甚至更久的工作，那就很好，因为我现在有了这段时间，可以去做其他事情。我可以做些不同的事，或者干脆做更多的事。所以，它也在某种程度上帮助我更快地在职业上取得进展，对吧？因为你也在更快地学习新东西。”在不同层面上，AI 对大多数结果都产生了积极影响，但也存在一些显著的例外：它与“职业倦怠”和“摩擦”之间没有可衡量的关系，并且仍然与“软件交付稳定性”呈负面关联。将 2025 年的一些发现与去年的数据进行比较，我们可以感受到大语言模型、工具和工作流程正在随着人们和组织系统的互动而不断演进。人们已经找到了使用 AI 的方法，将精力转向他们认为更有价值的工作；我们也开始看到 AI 的采纳正在推动更高的软件交付吞吐量和更好的产品性能。值得注意的是，AI 并没有让技术人员的所有问题都变得更好。一些问题的顽固持续存在包括交付不稳定性的上升、摩擦和职业倦怠的持平这不仅是工具本身的局限，更是系统未能围绕 AI 进行适应的结果。这些效应的持续存在，与其说是 AI 的失败，不如说是个体所处组织系统的负担也可能是这些系统未能适应新范式的表现。我们相信，AI 的价值不会仅仅通过技术本身被释放，而是要通过重新构想它所嵌入的工作系统来实现。我们在DORA 人工智能能力模型和AI 之镜章节中对此进行了进一步探讨。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 44 意见反馈：添加微信 pp2567891 A 对专业开发者的社会认知影响对专业开发者的社会认知影响 Daniella Villalba,Daniella Villalba,博士博士.用户体验研究员，Google Cloud DORA 的核心关注点是那些从事软件开发的人。开发者所处的工作环境在他们的工作体验中扮演着关键角色。随着组织重新调整优先事项、领导者寻找新的创新方式，以及 AI 越来越多地融入工作流程，AI 将深刻改变这一环境。AI 有潜力改变开发者所从事的工作类型以及他们所解决的问题范畴。历史表明，技术进步可以深刻改变人们的思维模式。比如在 Uber 出现之前，付钱给陌生人乘坐他们的私家车几乎是不可想象的。但如今，美国和加拿大约有 3100 万人每月至少使用一次该服务。专业开发者正处于这场由 AI 驱动的变革的前沿，我们的目标是记录他们在这一过程中所经历的变化。我们选择研究六个社会认知概念，以探索 开发者如何看待自己与工作的关系：真实的自豪感（Authentic pride）工作的意义（Meaning of work）认知需求（Need for cognition）存在性连接（Existential connection）心理所有权（Psychological ownership）技能重排序（Skill reprioritization 探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 45 意见反馈：添加微信 pp2567891 真实的自豪感真实的自豪感 自豪感是一种基本情绪。当我们将某项成就归因于自身可控的行为时，就会感到自豪。例如，一个人在跑完马拉松后感到自豪，因为他知道自己为此付出了大量训练。这种掌控感和成就感让我们对自己感到满意，尤其是在掌握技能或完成困难任务时。那么，为什么要在 AI 的背景下衡量自豪感？因为存在两种相反的假设，每种都具有重要意义：1.人们可能会过度依赖 AI，将工作自动化，从而减少努力获得成就的空间；2.或者，AI 可能释放人们的时间，让他们专注于更有价值的工作，并因此感到自豪。我们的研究支持第二种假设：更高的 AI 采纳程度与更高水平的真实自豪感相关联（见图 29）。数据还揭示了一个清晰的机制：AI 采纳程度越高，个体花在有价值工作上的时间越多，而那些认为自己工作有价值的人报告的自豪感也更高。这些发现表明，开发者学会将重复性任务移交 AI 后可能获得潜在益处：他们能掌控最宝贵的资产时间，进而自由投入真正重要的项目与创意。工作的意义工作的意义“工作的意义”指的是人们希望自己的职业生涯能用于做一些真正重要的事情。研究表明，从工作中获得意义感的人拥有更高的幸福感和工作满意度。1.我们希望探讨 AI 的采纳是否影响专业开发者对其工作的意义感认知。我们提出了两个假设：AI 通过自动化繁重任务，提升开发者从事有价值工作的时间，从而增强他们的意义感；2.AI 干扰了开发者参与核心任务的能力，从而削弱了他们的意义感。结果显示：AI 的采纳对开发者是否认为工作有意义没有明显影响。这可能是因为我们仍处于转型的早期阶段，尚未观察到明显变化。认知需求认知需求 AI 的出现为人们提供了减轻认知负担的快捷方式。一些学术研究表明，学生开发者在想“关闭大脑”时会使用 AI。虽然有些人非常享受思考和解决问题的过程，但 AI 的“即刻答案”可能会削弱这种乐趣。复杂问题现在可以瞬间解决，这可能让部分人对“动脑”失去兴趣。然而，我们的研究发现：AI 的采纳并未改变开发者对参与认知活动的需求。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 46 意见反馈：添加微信 pp2567891 存在性连接存在性连接 “存在性连接”是指在自己的内心世界与他人的世界之间建立联系的感觉。哲学家威廉詹姆斯曾指出，这种认知鸿沟使我们难以真正理解他人的体验。这个概念体现了我们与他人建立深层次人际联系的能力，让我们在观点上不再感到孤独。我们之所以研究开发者的“存在性连接”，是因为 AI 的兴起可能会改变人们在工作中的互动方式。AI 能提供即时、个性化的答案，这可能减少开发者向同事寻求帮助的需求。虽然这提高了效率，但也可能导致交流减少，协作解决问题的机会变少。我们曾担心，更多依赖 AI、减少人与人之间的互动，可能会削弱职场关系，让人感到更加孤立。然而，我们的研究未发现 AI 采纳与开发者的“存在性连接”之间存在关联。这可能意味着目前还处于技术变革的早期阶段，尚未显现出影响。也可能是 AI 替代某些人际互动的同时，也创造了新的连接机会，比如帮助我们共享并扩展更广泛的集体知识基础。心理所有权心理所有权“心理所有权”是指即使某物并不真正属于你，你仍然会觉得它是“你的”。这种感觉可以针对有形物品，也可以针对无形概念，比如自己的想法。许多开发者对自己编写的代码有强烈的归属感，我们想了解 AI 辅助编程是否会削弱这种个人所有感。我们的研究结果显示，有 78%的概率表明：AI 的采纳不会降低开发者对其工作的个人所有感。换句话说，当开发者使用 AI 辅助编程时，他们并不认为代码“不是自己的”。这支持了一个观点：当前的 AI 工具更像是高级助手，而不是共享成果的协作者。因为 AI 被视为一种工具，而非共同创作者，开发者已经将其心理上整合进工作流程，就像使用编译器或代码检查工具一样。不过，也存在 21%的可能性表明 AI 会降低个人所有感（见图 30）。当开发者独立编写代码时，他们清楚自己是创作者；而当 AI 介入编程过程时，可能会模糊“谁在写”的界限，从而降低他们的投入感和控制感这两者是产生心理所有权的关键心理路径。探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 47 意见反馈：添加微信 pp2567891 技能重排序技能重排序 随着开发者越来越多地与 AI 协作，关于这种合作如何改变不同技能的重要性排序的讨论也在不断增加。我们希望研究 AI 的采纳是否影响开发者对哪些技能在工作中更重要的看法。我们假设：与 AI 相关的技能以及以人为中心的技能，可能会被认为比传统的编程技能更重要。我们请参与者对以下八项技能按重要性进行排序。1.编写技术文档 2.解决问题的能力 3.提 示 工 程（Prompt Engineering）4.编程语言语法记忆 5.阅读和审查代码 6.团队合作与协作 7.理解团队的代码库 8.编写代码 结果显示，结果显示，AI AI 的采纳确实影的采纳确实影响了响了“提示工程提示工程”的重要性的重要性认知。同时，认知。同时，AI AI 的采纳也提的采纳也提高了高了“编程语言语法记忆编程语言语法记忆”的重要性认知。的重要性认知。这个发现非常有趣，值得进一步研究，因为人们原本可能认为，在 AI 时代，语法记忆会是最先被视为“过时”的技能之一。最令人惊讶的是：AI 的采纳并未影响其他任何技能的重要性认知。我们尚不能对这些数据得出明确结论，因为可能存在多种解释。这些结果可能表明开发者正处于适应 AI 驱动工作流程的阶段，或者他们仍然认为自身的专业技能在未来仍不可或缺。总结与建议总结与建议 综合来看，这些发现表明：AI 的采纳尚未显著改变开发者的工作体验。我们将继续积极监测这一领域的变化。与此同时，我们建议组织给予开发者更多自由，让他们专注于自己认为有价值的工作。继续创造机会，让开发者学习如何有效利用 AI，从而将繁重任务交给 AI，腾出时间专注于更有意义的工作。为了防止心理所有权的潜在下降，我们建议开发者将 AI 视为为他们服务的工具。即使这项技术变得越来越自主，也必须让开发者始终意识到：他们才是掌控方向的人。1.我们采纳了经过学界验证的真实自豪感测量量表。Tracy,Jessica L.,Joey T.Cheng,Richard W.Robins,and Kali H.Trzesniewski.真实与傲慢的自豪感：自尊与自恋的情感核心.自我与同一性，第 8 卷 2-3 期(2009):196-213 页.2.Steger,Michael F.,Bryan J.Dik,and Ryan D.Duffy.“测量有意义的工作：工作意义量表(WAMI).职业评估杂志 2012,20 卷，第 3 期.322337 页.3.Schmidt,Dusana Alshatti,et.al.高等教育中人工智能的融合：学术创新的认知、挑战与策略，计算机与教育开放期刊，第 9 卷(2025).https:/ 4.Cacioppo,John T.,and Richard E.Petty.认知需求，人格与社会心理学杂志1982 年第 42 卷第 1 期，116131 页 5.Pinel,Elizabeth C.,Anson E.Long,Erin Q.Murdoch,and Peter Helm.，心灵的囚徒：存在性孤独的识别与理解，人格与个体差异105 卷（2017 年）：54-63 页 6.Peck,Joann,and Suzanne B.Shu.心理所有权与占有感，载柯蒂斯P.豪特维特等编消费者心理学 SAGE 手册（塞奇出版社，2009 年），探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 48 意见反馈：添加微信 pp2567891 探索 A I 与关键成果之间的关系 DORADORA 49 意见反馈：添加微信 pp2567891 DORA 人工智能 能力模型 DORA 人工智能 能力模型 Kevin M.Storer，博士.Kevin M.Storer，博士.用户体验研究员 r,Google Cloud Derek DeBellis Derek DeBellis 定量用户体验研究员 Google Cloud Nathen Harvey Nathen Harvey DORA 负责人，Google Cloud DORADORA 50 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能能力 人工智能能力 DORA 长期以来不仅致力于描述软件交付的现状，更致力于帮助组织基于数据做出决 策，以应对不断变化的开发工具、方法及技术环境。人工智能正深刻改变软件开发格局。虽然技术的飞速进步带来了诸多令人振奋的可能性，但也引发了关于软件开发应如何演 进才能最好地适应当前形势的新思考。因此，今年我们不仅关注谁在采纳 AI及如何使用 AI，更深入探究了在何种条件下，AI 辅助的开发者能获得最佳成效。我们将这些发现整合为首个 DORA 人工智能能力模型。该首版模型中的七项 AI 能力被证实能放大AI 技术采纳的效益。研究显示，这些能力涵盖组织的技术及文化层面，投资发展这些领域有助于释放 AI 工具的潜能。与 DORA 核心模型相同我们将通过持续研究对 DORA 人工智能能力模型进行验证、修订和完善。我们热切期待与 DORA 社区分享未来的迭代成果。基于 78 次深度访谈、领域权威专家的专业意见及既往 DORA 研究，我们通过假设性推演构建了广泛的能力维度模型，旨在 提升 AI辅助开发团队的工作成效。经过多轮论证与优先级评估，本年度调研最终选定 15 项候选能力作 为初始评估指标。其中七项 AI能力展现出与 AI 应用显著的协同 效应当团队将这些能力与 AI技术采纳相结合时，人工智能在关键成果领域的影响效力显著增强。这七大能力构成了我们新模型的核心这七大能力构成了我们新模型的核心 D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 51 意见反馈：添加微信 pp2567891 明确且已共识的人工智能立明确且已共识的人工智能立场场 “所谓清晰且充分传达的 AI政策立场，是指开发者能够明确理解并知晓组织对其使用 AI 辅助开发工具的官方立场及许可范围。我们对清晰传达 的AI政策立场的衡量标准是单一维度指标，包含四项独 立评估要素，用于衡量受访者对于以 下方面的感知：1.在工作中使用AI的需求程度；2.所在组织支持开发者尝试AI 技术的程度；3.明确获准使用AI工具的范围；4.所在组织AI政策与自身工作的相关程度。由此可见，一个拥有清晰且已传达的人工智能立场的组织，会积极鼓励并期望其开发者运用 AI 技术，支持其开发者在工作中尝试使用人工智能技术，并明确规定哪些AI工具允许使用及其AI政策对员工的适用范围。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 52 意见反馈：添加微信 pp2567891 我们以高度确定性发现：AI技术采用的积极效益取决于组织是否具备明确且已共识的人工智能立场。当组织满足该条件时：1.人工智能对个体效能的积极影响将显著增强；2.人工智能对报告的组织效能的积极影响被放大；3.人工智能对摩擦的中性效应转变为有益效应，并显示可减少摩擦；在确定性较低的情况下,我们还发现：当存在明确且共识到位的人工智能立场时:1.人工智能对软件交付吞吐量的积极影响会被放大。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 53 意见反馈：添加微信 pp2567891 在我们今年开展的深度访谈中，开发人员普遍且一致地表示，他们对所在组织在软件开发中使用人工智能的立场缺乏清晰认知与了解。重要的是，这种认知缺失可能表现为：1)开发者行为过于保守，因担心超出组织可接受使用范围而未能充分利用人工智能；2)开发者行为过于放任，以超出组织可接 受范围的方式不当使用人工智能。这两种情况都不理想。这两种情况都不理想。因此，我们曾分享过这些定性见解 并得出结论：当组织对人工智能在软件开发中的预期与可接受性确立明确的立场并有效传达时：1.1.有助于培养开发者对 Al的信任度；2.有助于培养开发者对 Al的信任度；2.在开发者对数据隐私存在无根据或源于误解的担忧时缓解其顾虑；3.在开发者对数据隐私存在无根据或源于误解的担忧时缓解其顾虑；3.推动 AI 辅助开发工具在整个组织范围内的规模化应用。推动 AI 辅助开发工具在整个组织范围内的规模化应用。最新调研结果印证了我们的建议即组织应着力明确其对人工智能辅助开发的立场，并将该立场传达给软件开发人员；同时，这些结果也证明了采取这一做法。能为个人、团队及组织带来可衡量的积极效应。值得注意的是，该 AI 能力评估的是企业对软件开发中 Al 应用立场的清晰度与认知度而非具体政策内容本身。这意味着各组织和团队可根据其行业特性、职能定位及数据基础设施等独特需求，自主决定适合的 Al 应用策略。只要企业能清晰阐述其 AI 应用立场并充分传达给开发者团队，就能在软件开发流程的 AI 化转型中获得更显著的积极成效。“为什么我没有早点尝试AI呢?部分原因可能是不知道 团队和管理层会如何看待此事 的心理负担当时没人讨论这个话题。因此我并不担心会 因此惹上麻烦”。但另一方面也存在顾虑：我不太 确定这种做法是否会受到鼓励,也不确定公司是否希望我们 继续使用 Al。我也不想偷偷摸摸地使用人工智能。我们公司确实制定了 Al 政策，但其核心在于规范可输入的信息范围以保护客户机密，诸如此类的事项。不过我认为如果获得明确鼓励，我可能会将其应用于更多日常性开发任务。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 54 意见反馈：添加微信 pp2567891 健康的数据生态系统健康的数据生态系统 “健康的数据生态系统”指企 业内数据系统的整体质量。在我们的分析框架中，数 据生态系统健康度作为单一因子衡量，由三项独立指标构成，分别评估受访者对以下维度的感知：1.内部数据源的整体质量；2.内部数据源的可访问性；3.内部数据源的孤岛化或彼此割裂程度。据此可理解为：拥有健康数据生 态系统的企业，其内部数据应具 备高质量、易获取且高度整合的特征。我们高度确信：AI 技术采纳产生的积极效益取决于企业是否拥有健康的数据生态系统。当该条件满足时，AI 对组织效能表 现的正面影响将显著增强。人们常说，人工智能模型的性能取决于其训练数据的质量（即“数据质量决定模型优劣”。本研究表明，这一传统认知似乎同样适用于组织内部的局部层面。当组织投入资源创建并维护 高质量、可访问、统一的数据生态系统时，其所能带来的组织效能提升将超越单纯采纳 AI 技术所产生的效益。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 55 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能人工智能可访问的内部数据可访问的内部数据 “AI 可访问的内部数据”指AI 工具与组织内部数据源及系统实现连接的程度。该指标通过四个独立维度构成的单一因子进行测量，涵盖受访者以下方面的反馈：1.对工作中使用的AI工具可获取内部公司信息的感知度；2.对AI工具响应结果是否基于内部公司信息作为背景的感知度；3.向AI工具输入提示词时使用内部公司信息的频率；4.以及利用AI工具检索内部公司信息的频率。因此，具备 AI 可访问内部数据的 组织可理解为：员工观察到内部 数据可被AI系统获取，并主动使用 AI 工具访问和处理这些数据。我们高度确信地发现，AI 技术采纳 的积极效益取决于组织是否拥有 AI 可访问的内部数据。当满足此条件时：1.AI 对个体效能的积极影响将显著增强；2.AI 对代码质量的积极影响亦将显著增强。虽然基于通用知识库训练的AI 工具 有助于开发者提升效能并产出更高质量的代码，但本研究表明：当 AI 能够访问内部数据源，使开发者能为 AI工具提供企业特定上下文 时，AI 在实现上述目标方面能产生更大的影响。这也意味着，投入时间将 AI工具与内部系统连接的组织，可能比依赖通用基础模型提供非专业化知识的组织获得更优的结果。换言之，要最大化 AI 在个体效能和代码质量方面的效益，仅采购 AI 许可证远远不够，还需进行更深层次的投入。从某些角度看，这一发现并不意外若 AI 无法访问企业内部数据，其实际作用究竟能真正发挥多大？D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 56 意见反馈：添加微信 pp2567891 “我认为当前多数客户尚未达到能有效运行任何人工智能系统的阶段.他们甚至未实现数据 的规范化管理.数据分散在公司各处，缺乏统一存储系统或标准格式。”“若想应用人工智能，实际上需要大量数据工程工作绝非少量将数据重构为生成式人工智能系统 可处理的形态。”“我感觉许多公司根本未达到能有效运用该技术的阶段.”稳健稳健的版本控制实践的版本控制实践 健全的版本控制实践长期以来一 直是高性能软件开发团队的基石。这些工具提供了系统化的方法，用于管理代码及其他数字资产随时间推移所产生的变更。在生成式人工智能时代，代码生成的数量和速度急剧提升，这些实践的重要性愈发凸显。我们的研究表明，成熟的 具体而言，当回滚操作更频繁时，AI 对团队效能表现的积极影响将得到放大。成熟版本控制系统的核心价值在于其作为“心理安全屏障”的功能。该机制使开发团队能够自信地进行实验创新，因为他们深知若出现问题，可随时轻松恢复到稳定状态。最典型的例证便是对回滚功能的依赖性。快速且无繁琐操作地撤销变更不仅带来便利，更是提升开发速度与系统韧性的关键保障。版本控制习惯与 AI 技术采纳之间存在强大的协同作用，突显了这些实践对于最大化人工智能效益同时规避风险的关键意义。我们高度确信，AI 技术采纳的积极效益取决于受访者执行版本控制提交的频率。具体而言，在频繁提交的情况下，AI 对个体效能的积极影响会显著增强。此外，我们发现 AI 技术采纳的积极效益取决于受访者使用版本控制系统回滚功能以撤销或恢复变更的频率。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 57 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能生成代码的速度或许能让开发人员感觉工作效率更高。但是，正如我们在探索人工智能与关键成果的关系这一章节中所探讨的，使用人工智能使用亦伴随着更高程度的软件不稳定性。我们提出了一个假设：造成这一现象的原因，部分可能在于审查大批量代码的难度更高。因此，尽管依赖回滚机制并不能直接降低不稳定性，但我们推测其对 AI 辅助团队效能的积极影响，可能源于：在处理大批量代码时，以及面对这些代码可能引发的不稳定性时，能够快速撤销变更具有重要意义。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 58 意见反馈：添加微信 pp2567891 小批量工作模式小批量工作模式 “小批量工作模式6作为DORA 长期能力项，指团队将变更分解 为可快速测试评估的可管理单元的程度。该能力通过单一维度衡量，包含三项指标：1.受访者主要应用/服务最近变更提交的代码行数近似值；2.单个发布或部署中通常包含的变更数量；3.开发者完成单项任务所分配工作所需时长。在采纳小批量工作模式方面得分更高的团队，其每次变更提交的代码行数更少，每次发布的变更次数更 少，且分配的工作能在更短时间。对于优先采纳小批量工作模式的团队，个体效能提升幅度相对较小是符合逻辑的。更重要的是，我们认为个体效能本身不应必然成为追求目标。个体效能实则是实现更优组织效能、团队效能、产品效能以及提升开发者幸福感的手段。在此情境下，小批量工作模式既能提升报告的产品效能,又可降低人工智能辅助团队的感知摩擦。我们认为这些效益远超小批次工作对个体效能的潜在负面影响此外，作为 DORA 核心模型长期验证的优势，小批次工作模式的其他益处亦不容忽视。7 我们高度确信：人工智能采纳的积极效益取决于团队是否采纳小批量工作模式当团队采纳该模式时：1.人工智能对产品效能的积极影响会显著增强；2.人工智能对摩擦的中性效应转变为有益效应，并显示可减少摩擦反之我们也发现，在采纳小批量工作模式的团队中，人工智能采纳对个体效能的提升作用略有减弱。尽管这些结果存在差异，但我们认为整体而言，它们表明小批量工作模式对 AI 辅助团队具有净正向影响。观察到的现象 在小批量工作中 AI 对个体效能提升的增幅有所降低印证了我 们的基本理论：人工智能主要通过帮助开发者快速生成大量代码，从而增强其对个体效能的感知。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 59 意见反馈：添加微信 pp2567891 D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 60 意见反馈：添加微信 pp2567891 以用户为中心以用户为中心 以用户为中心的关注点”也是我们历年调查中持续采纳的衡量指标。所谓以用户为中心的关注点，指的是团队在思考其核心应用程序或服务时，对终端用户体验的重视程度。受访者的用户中心化关注程度通过单一因子测量，该因子包含三项李克特七级量表指标（Likert scale），用于评估受访者对以下陈述的认同程度：1.为用户创造价值是他们的核心关注点；2.用户体验是其首要任务；3.聚焦用户是业务成功的关键。我们长期认为，以用户为中心的聚焦能帮助团队厘清目标并形成统一战略方向，此时用户体验将发挥北极星般的指引作用。这一原则对 AI辅助开发团队尤 为重要；当团队以用户为核心时，AI 技术采纳能带来倍增效益；反之，若忽视用户需求，AI 应用则会产生负面效应。这些研究结果表明：鼓励采用 AI 技术的组织若能深度理解终端用户需求、目标及反馈,并将其融入产品路线图与战略规划，必将获得显著收益。同时它们也发出重要警示：若缺乏以满足终端用户需求为核心的导向机制，AI 采纳反而会损害团队效能表现。由此可见，具备用户中心化关注的 团队会优先考虑用户体验，并理解 其与业务成功的关联性。我们以高度确定性发现：人工智能采纳的效果取决于团队是否具备用户中心化的关注点。具体而言，当具备用户中心化的关注点团队采纳AI 技术时，AI 对团队效能表现的积极影响会显著增强。重要的是，我们还发现：若缺乏用户为中心关注点，人工智能采纳将对团队效能产生负面效应。综合来看，这些发现表明：投资培养以用户为中心的理念可为 AI 辅助团队的效能表现带来重要收益若未能做到这一点则可能适得其反。缺乏用户导向的核心理念，AI 采纳未必能帮助团队，甚至可能带来负面影响。“1000%这就是我在此坚守五年的原因这就是我在此坚守五年的原因我感受到自己在从事有意义的事业我感受到自己在从事有意义的事业,帮助普通帮助普通人。人。因此，即使只为一个人付出，对我而言也意义非凡。但在这里，我服务的是数百万因此，即使只为一个人付出，对我而言也意义非凡。但在这里，我服务的是数百万用户用户 当遭遇情绪低谷时，只要想到所做之事皆为此当遭遇情绪低谷时，只要想到所做之事皆为此 目标，这个念头便能极大改善目标，这个念头便能极大改善我的状态，并驱使我持续工作我的状态，并驱使我持续工作仅凭开发这个小功能，今年就能帮助十万用户。仅凭开发这个小功能，今年就能帮助十万用户。”D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 61 意见反馈：添加微信 pp2567891 “关键顿悟时刻在于认识到：临床医生需要的不是更多工具，而是减少信息干扰。我们“关键顿悟时刻在于认识到：临床医生需要的不是更多工具，而是减少信息干扰。我们 最最初的假设是：为临床医生提供更先进的功能才能创造价值。然而实际发现恰恰相反初的假设是：为临床医生提供更先进的功能才能创造价值。然而实际发现恰恰相反技术技术的简洁性与无感化才是真正的创新。相较于纯自动化系统，人机协同的混合模式在的简洁性与无感化才是真正的创新。相较于纯自动化系统，人机协同的混合模式在 准确准确性、共情力和信任度层面均展现出显著优势。性、共情力和信任度层面均展现出显著优势。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 62 意见反馈：添加微信 pp2567891 高质量高质量的的内部平台内部平台 理解高质量内部平台的价值一直是我们既往调研的重要组成部分本。“平台”指的是一组可在多个应用程序或服务间共享的能力集合，其核心目的是让这些能力在整个组织内部实现广泛复用。这些平台的质量通过单一评分进行量化该评分表明受访者认为其内部平台具备 12 项特征中的多少项。完整的高质量内部平台特征定义清单，请参阅附录。我们高度确信，AI 采纳的效 果取决于组织是否拥有高质量内部平台，具体而言，在具备 由此，优质内部平台既能通过开放所需功能提升效能，亦能 通过限制不良功能发挥作用。由于目前针对人工智能辅助开发工具的使用，我们尚未形成一套标准化的最佳实践，因此我们提出假设：在该领域，优质内部平台产生的影响可能以后者为主防止不当使用。这可以解释为何大量采用人工智能的团队会面临摩擦增加的现象，而这种摩擦对组织而言未必是负面结果。基于上述原因，且考虑到其对组织效能的增益作用，我们认为对于需要在人工智能辅助环境下成功开展软件开发工作的组织而言，设计和维护高质量的内部开发平台，是一项至关重要的能力。高质量内部平台的组织中，AI 对组织效能的积极影响会显著增强。相反，我们发现人工智能对受 访者所报告摩擦体验的中性效 应反而产生了危害。这表明，在拥有优质内部平台的组织中，受访者反而感受到更多摩擦阻力。尽管结果呈现矛盾性，但我 们认为总体而言，这些发现证明了优质内部平台对人工智能辅助团队具有净积极影响。虽然优质内部平台通过提供统一能力集提升个体效能使开发团队能轻松在此基础上进行构建，但其设立的标准也可能限定开发工具的使用边界。例如通过定义仅限内部使用的 API（应用程序编程接口），这类 API 的安全控制措施会比外部 API 更严格。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 63 意见反馈：添加微信 pp2567891 DORA 人工智能能力模型人工智能能力模型 实践应用实践应用 本章研究结果表明，在软件开发中成功利用人工智能并非简单采纳新工具即可实现。相反，组织必须培育特定的技术文化环境才能获得最大收益。D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 64 意见反馈：添加微信 pp2567891 基于 DORA 七项人工智能能力，以下是具体实践建议：明确且已共识的人工智能立场明确且已共识的人工智能立场 人工智能政策的模糊性会阻碍应用并滋生风险。制定并宣导明确的可使用工具及规范政策，以此建立开发者信任度。这种明确性为有效实验提供了必要的心理安全感，从而减少摩擦，并增强人工智能对个体效能和组织效能的积极影响。健康的数据生态系统健康的数据生态系统 人工智能对组织效能的裨益在健康的数据生态系统中将得到显著放大。加大对内部数据源的质量、可访问性及一致性的投入。当 AI 工具能够从高质量内部数据中学习时,其对组织的价值将同步提升。人工智能可访问的内部数据人工智能可访问的内部数据 将 AI 工具与内部系统对接，突破通用辅助功能局限，实现个体效能与代码质量的双重飞跃。这意味着不仅要采购 许可证，更需投入工程资源确保 AI 工具能安全访问内部文档、代码库及其他数据源。此举为 工具注入了企业专属场景认知，使其效能最大化。稳健的版本控制实践稳健的版本控制实践 AI 辅助编程虽能提升变更的体量与速度，但也 可能引发更多不稳定性。版本控制系统是关键 的安全网。应鼓励团队精通回滚与恢复功能的 使用，因为在 AI 辅助环境中，这一做法与更优 的团队效能表现密切相关。小批量工作 尽管 AI 通过大量生成代码能提升个体效能感知，但我们的研究表明这并非最关键指标。应聚焦 实际产出成果。推行小批量开发的规范，既能提升产品效能，又可减少 AI 辅助团队的协作摩擦。以用户为中心 采纳人工智能技术后，个人效能可能获得大幅提升。但如果开发者不关注用户需求，他们的快速推进 可能偏离正确方向。我们发现，采纳AI辅助开发工具可能对缺乏用户中心意识的团队产生负面影响。反之，将用户需求作为产品的北极星，能够引导 AI 辅助开发者瞄准正确目标，并对使用 AI 的团队效能 表现产生极其显著的积极影响。高质量的内部平台 高质量的内部平台是放大人工智能对组织效能表现积极影响的关键推动因素。这些平台提供必要的防护机制和共享能力，使人工智能效益得以在整个组织中安全高效地扩展。1.DORA 研究计划https:/dora.dev/research 2.培养开发者对生成式人工智能的信任度https:/dora.dev/research/ai/trust-in-ai 3.超越人工智能输出准确性的关切https:/dora.dev/research/ai/concerns-beyond-accuracy-of-ai-output 4.助力开发者采纳生成式人工智能：组织的四项实践策略 https:/dora.dev/research/ai/adopt-gen-ai 5.小批量工作模式”https:/dora.dev/capabilities/working-in-small-batches 6.DORA 研究计划.https:/dora.dev/research D O R A 人工智能能力模型 DORADORA 65 意见反馈：添加微信 pp2567891 平台工程 平台工程 EricEric MaxwellMaxwell Google Cloud，Technology 部门负责人 Benjamin GoodBenjamin Good Google Cloud，平台工程负责人 DORADORA 66 意见反馈：添加微信 pp2567891 我们的重要发现我们的重要发现 在 2024 年报告中，我们首次深入探讨了企业内部平台工程对软件交付方面有关效能的影响。研究发现，平台工程对组织效能和生产力的提升具备积极影响。但是，得到上述积极的影响是有代价的：随之而来的是，软件交付的不稳定性在增加，吞吐量也在降低。今年的研究不仅验证了平台工程的价值，更深入探究了一个成功的平台工程是如何进行运作以及如何创造价值。数据显示，平台工程绝非简单的工具堆砌，而是一种整体的全局性的体验，直接影响组织效能、员工幸福感以及组织利用变革性技术的能力。研究发现，用户将平台工程视为有机整体，其整体有效性比平台工程中任何单个功能的能力更重要。本章将详细阐述定义平台工程状态的关键模式，从普遍采纳和团队结构到平台工程作为创新和风险管理战略基础的关键作用。平台工程普遍被采纳：平台工程普遍被采纳：90%。专职平台工程团队是目前主流的组织模专职平台工程团队是目前主流的组织模式，占比高达式，占比高达 76v%。这一现状使领导力的。这一现状使领导力的核心挑战从技术应用转向对多团队协作体核心挑战从技术应用转向对多团队协作体系的有效治理。系的有效治理。一个优质的平台工程能够增强应用一个优质的平台工程能够增强应用 AIAI 对对组织效能的积极影响。因为当平台质量较组织效能的积极影响。因为当平台质量较高时，高时，AIAI 对组织效能的促进作用会更为显对组织效能的促进作用会更为显著。著。一个优质的平台工程如同力量倍增器，能一个优质的平台工程如同力量倍增器，能够显著提升组织效能、工作效率与团队幸够显著提升组织效能、工作效率与团队幸福感，实现多方共赢。福感，实现多方共赢。平台工程应被视为支撑卓越开发体验的有平台工程应被视为支撑卓越开发体验的有效载体。效载体。平台工程的核心功能是作为风险管理引擎，平台工程的核心功能是作为风险管理引擎，在保障安全的同时提升开发速度并支持实验在保障安全的同时提升开发速度并支持实验创新创新-即便这可能意味着软件交付稳定性会即便这可能意味着软件交付稳定性会出现轻微但可预见的波动，但这正是为实现出现轻微但可预见的波动，但这正是为实现更高整体效能而作出的可控权衡。更高整体效能而作出的可控权衡。平台工程 DORADORA 67 意见反馈：添加微信 pp2567891 平台工程的生态格局呈现三大特征：平台工程的生态格局呈现三大特征：无处不在的普及性、高度复杂的系统性，无处不在的普及性、高度复杂的系统性，以及由团队主导的驱动模式以及由团队主导的驱动模式 整体体验才是决定性因素整体体验才是决定性因素 当前，绝大多数企业已部署本地化的平台工程，这表明行业讨论的焦点已从是否需要平台转向如何构建平台。数据显示，高达 90%的企业已应用至少一个平台，其中 29%的企业正采纳多平台并行的运作模式。如今，76%的企业已设立至少一个专职平台工程团队，超过四分之一的受访者（29%）所在企业拥有多个平台工程团队。这种多平台与多团队并存的常态，与其说是工具冗余的体现，不如意味着企业正告别一刀切的模式，转而构建联盟式专业平台与团队，以适配不同的业务领域和技术栈。管理层面临的挑战已从单纯搭建平台升级为治理多元平台的复杂生态系统。与应用程序类似，平台建设同样需要引入 DORA 研发效能模型中的松散耦合团队能力通过为各团队确立清晰的权责边界与协作接口，确保平台生态持续优化开发者体验，而非制造新的组织壁垒。我们邀请受访者根据平台各项功能的实现效果进行评分。例如：该平台能有效协助我构建和运行安全的应用程序及服务。调研发现存在明显的体验差距：平台在提升系统可靠性与安全性等核心技术功能方面获得较高评价，但在反馈响应机制和任务自动化水平等用户体验维度的表现稍显不足。平台工程 DORADORA 68 意见反馈：添加微信 pp2567891 用户为中心是避免内部开发者平台建设常见陷阱的关键方法，例如：开发者对平台的整体印象无论是将其视为得力助手还是矛盾来源都会显著影响其对每个具体功能的评分。各功能项得分的紧密聚集表明，受访者并非将平台视为零散部件的简单堆砌，而是将其作为一个有机整体来体验。这种体验差距很可能折射出技术先行的平台建设模式。数据表明，若不能妥善解决用户体验问题，平台便无法释放其全部价值。将平台视为产品的思维模式即把内部开发工具当作产品来运营，将开发者视为核心用户能持续确保以用户为中心，这正是 2024 年报告的重要发现。建好自然有人用建好自然有人用 的误区：的误区：某个团队仅凭主观猜测开发者的需求构建平台，未进行用户调研、访谈或需求验证。他们完全专注于技术实现，假设平台价值会不言自明。失败根源失败根源：此类平台最终沦为鬼城，因为它既未解决开发者的实际痛点，也无法融入其现有工作流程。产品化解决方案产品化解决方案 以开发者同理心和需求挖掘为起点。平台团队持续与用户互动，深入理解其核心挑战，确保构建的功能是用户真正需要且愿意使用的。工单运维陷阱工单运维陷阱 平台团队像基础设施自动售货机般运作：既缺乏愿景规划也没有发展路线图，工作完全被动响应开发者源源不断的工单（例如请配置数据库搭建CI/CD 流水线）。失败根源失败根源 这种模式既形成流程瓶颈，又给平台团队和开发者带来重复劳动。团队疲于处理零散需求，永远无法腾出精力构建 连贯 的自助服务能力。产品化解决方案产品化解决方案 聚焦建设具有清晰路线图的自助化平台。通过提供自动化、可复用的标准化工具，赋能开发者自主配置资源，从根本上消除工单排队现象。象牙塔式平台陷阱象牙塔式平台陷阱 平台团队以高高在上的姿态单方面规定平台架构与工具标准，通过刚性规范强制执行，缺乏协作机制与反馈闭环。他们扮演的是技术守门人而非开发者赋能者的角色。失败根源失败根源 这种方式会让开发者产生被动感，往往催生影子 IT或非正式解决方案来规避平台限制，最终违背平台建设初衷。产品化解决方案产品化解决方案 设立平台产品经理角色，主动收集反馈并将开发者视为客户。平台设计重在赋能而非限制，提供便捷易用的标准化路径（Paved Roads），鼓励自愿使用而非强制服从。平台工程 DORADORA 69 意见反馈：添加微信 pp2567891 在分析各项平台能力之间的关联时，所有能力都呈现出程度相近的相关性。但其中有两项能力表现尤为突出：首先，与积极用户体验相关性最强的能力是为任务提供清晰反馈。当平台能在任务成功或失败时给出明确反馈，用户将获得自主操作、主动排障和推进后续步骤的能力，无需自行梳理信息或猜测解决方案。其次，界面简洁直观的相关性相对较弱：虽然清晰的界面能提升主观印象，但这并不直接转化为平台的实际效能。尽管任务反馈清晰度和界面简洁性与其他能力项高度关联，但这两项在用户评价中仍排名靠后。这表明，孤立地优化单一能力是一项存在缺陷的策略。要提升平台的感知质量，团队必须将其视为完整的内部产品，着力优化开发者全链路体验。如果平台仅技术卓越却缺乏用户导向（参见 2024 年DORA 报告），便不能被视为成功。平台工程 DORADORA 70 意见反馈：添加微信 pp2567891 效能、幸福感与风险管理的效能、幸福感与风险管理的 乘数效应乘数效应 卓越的平台工程如同力量倍增器，能直接转化为更高的效能与生产力。随之而来的稳定性波动，恰恰可能是健康高速演进系统的特征只要这种波动不影响产品效能，就属于可控范围内的良性代价。尽管稳定性有所波动，效能却持续提升这体现了一种风险补偿效应：平台使故障恢复变得快速且低成本，团队因此被赋能进行更多实验，为了追求效率而接受更高比率的可控轻微故障。小幅度的稳定性波动，应被视为平台驱动显著效能提升的可控权衡。相较于交付吞吐量的有限增长和交付稳定性的适度下降，产品效能的改进往往能创造更大价值。投资高质量平台如同掌握战略杠杆，能够带来广泛而深远的回报。卓越的平台工程如同力量倍增器，能直接转化为更高的效能与生产力。随之而来的稳定性波动，恰恰可能是健康高速演进系统的特征只要这种波动不影响产品效能，就属于可控范围内的良性代价。“总体思路是尽可能实践持续交付只要代码入库主干分支就立即部署，加入基础测试环节用于问题拦截，但核心原则是快速部署。这种模式在多数情况下运行良好，因为即使部署过程中出现故障，系统仍设有多重保障机制防止服务中断。因此单次部署可能失败需要紧急修复，但整个系统始终保持稳定运行。”平台工程 DORADORA 71 意见反馈：添加微信 pp2567891 核心战略：核心战略：平台工程是释放平台工程是释放 AI 潜能的关键潜能的关键 “Wayfair 公司发现，最大收益不仅来自更快发现故障，更在于降低修复故障所需的工作量。将 AI 嵌入 CI/CD 流程后发现：当针对性、可解释的建议和自动修复方案能无缝集成到开发者日常工具中时，他们的使用参与度最高。”应用 AI 对组织效能的积极影响，根本上取决于内部平台的质量水平。当平台质量较低时，AI 应用对组织效能的促进作用微乎其微；而当平台质量较高时，其提升效应则变得显著而强劲。这一关键发现，值得所有 AI 领域投资者高度重视。平台工程 DORADORA 72 意见反馈：添加微信 pp2567891 平台工程时代的三大战略要务平台工程时代的三大战略要务 一个高质量平台在放大 AI 对组织效能的影响时发挥双重作用：首先，它作为 AI 效益规模化扩张的分发与治理中枢层，将 AI 的价值从个体生产效率提升转化为组织级系统改进。若缺乏此基础，AI应用将止步于零散的局部优化。平台通过集中化管理上下文环境，抽象化 AI 规模化应用中的复杂环节，使 AI 效能得以充分释放。但值得注意的是，AI 技术正快速演进，需警惕对 AI 实践、工具和方法进行过度标准化，否则可能限制其积极影响及适应技术变化的能力。其次，平台在非 AI 场景中作为风险缓冲器的作用，同样适用于 AI 领域。平台应被用于创建容错空间，允许个人在安全边界内学习与实验。这种实验性安全空间将促使平台及平台团队持续进化，更好地适配新模型、交互模式及应用开发范式。此外，无论代码由人工编写还是 AI 生成，平台均会实施统一的自动化测试与部署流程，从本质上确保应用程序和服务的所有变更安全可控。若仅投资 AI 技术却未同步建设高质量平台，组织层面将难以获得显著回报。要真正发挥AI 的竞争优势，领导者必须将平台工程视为基础性战略赋能因素。践行全局体验观践行全局体验观 你无法通过改进某一个功能来修复一个糟糕的平台。应将你的平台视为完整的产品，聚焦从反馈闭环到自动化流程的开发者全链路体验。将平台工程打造为将平台工程打造为 AIAI 战略基战略基石石 平台工程是释放 AI 组织价值的战略前提。更是将 AI 投资转化为真实竞争优势的引擎。以平台工程为尺度校准风险以平台工程为尺度校准风险偏好偏好 卓越的平台工程通过降低失败成本与实现快速回滚，重塑组织与风险的关系。需清醒认知平台工程在提升研发速度与伴随的稳定性波动之间的可控权衡，明确平台工程并非消除局部风险，而是构建风险缓冲机制。1.Accelerate State of DevOps 2024.https:/dora.dev/dora-report-2024 2.“Loosely coupled teams.”https:/dora.dev/capabilities/loosely-coupled-teams 3.Accelerate State of DevOps 2024.https:/dora.dev/dora-report-2024 平台工程 DORADORA 73 意见反馈：添加微信 pp2567891 价值流管理（VSM）价值流管理（VSM）RobRob EdwardsEdwards 应用交付主管，Google Cloud DORADORA 74 意见反馈：添加微信 pp2567891 如何实现重点改进：如何实现重点改进：价值流管理的原则价值流管理的原则 每个组织都面临着加快创新的压力。我们都在采纳 AI、自动化流程、构建平台，并以极快的速度发布功能。但我们真的变得更好了吗？或者，我们只是在创建不提供价值的功能方面变得更快，在耗尽我们的团队工作量的方面变得更快，在引入系统复杂性方面变得更快？今天最大的风险不是落后，而是将大量投资投入到混乱的活动中，而这些活动并没有起到作用。十多年来，DORA 的研究始终以一个核心理念为指导：效能最卓越的组织并非仅仅采用新工具，而是成为价值交付体系的行家。这些组织具备一项经实践验证的能力“持续优化自身的优化能力”。它们能够理解自身的工作流程，识别真正的制约因素，并有的放矢、聚焦重点地调配资源。今年，我们已经证实，能否详细梳理并管理自身的价值流的能力是真正将混乱的活动与集中的改进区分开来的能力。在 2025 年的研究中，我们发现，那些致力于理解自身价值流的团队，会将更多的时间投入到有价值的工作中。更重要的是，我们发现：价值流管理（VSM）是将人工智能投入转化为竞争优势的“力量倍增器”，它能确保这一强大的新技术用于解决真正关键的问题，而非仅仅制造更多混乱。价值流管理（VSM）是一套对“从创意产生到交付客户”的工作流进行可视化、分析与优化的实践方法。它并非一套复杂繁琐的流程，而是由四项原则构成的体系 这些原则旨在帮助组织获得必要的清晰度，从而将改进重点聚焦于最关键的领域。有关如何进行价值流映射练习的详细分步指南，请参阅 DORA 价值流管理指南。1 价值流管理 DORADORA 75 意见反馈：添加微信 pp2567891 从混乱的思绪到共享的图谱从混乱的思绪到共享的图谱 想要理解一个复杂的系统并非易事。对任何人来说，记住所有复杂的细节都会极大地消耗脑力，这也会阻碍对整体情况的理解。当一个团队共同绘制出一个系统时，所有细节都会从每个人的脑海中提取出来，进入一个共享空间。突然间，系统的结构以及任何隐藏的模式都变得清晰可见。这种可见性让人们更容易就哪些部分有效、哪些部分无效进行真正有意义的讨论。从本质上讲，这正是价值流映射（VSM）的核心所在。这种实践本身关乎规划整个软件交付生命周期，从最初的概念一直到交付给客户。这张图涵盖了一切：产品探索、设计、开发、测试、部署和运维。创建这种共享的呈现方式可以让团队对工作流形成集体理解，从而更容易发现阻碍工作的真正瓶颈和效率低环节。将整个系统从概念映射到客户交付是目标，但您不必一次性解决所有问题。关键是从你能产生最大影响的地方开始。在深入研究之前，应先从宏观层面审视工作流程，找出主要制约因素 这样做是为了避免将精力用于优化流程中并非真正瓶颈的部分。例如，如果你的团队最大的挑战在于产品探索，那么这可能是一个更有效的起点。尽管如此，仍有一个高效且经实践验证的起点，也是 DORA多年来一直采用的起点 即“从代码提交到生产环境部署”这一范围。我们选择从该环节入手，是因为流程的这一部分最容易实现标准化，也最便于通过调整提升效率。更重要的是，这一阶段通常是团队自主权最高的阶段，因此他们能够立即实施具有重要影响的改进措施。这与探索阶段的工作形成鲜明对比 在探索阶段，核心目标是围绕“有效性”进行优化。成功完成这一核心流程能带来立竿见影的成果，进而积累推动变革的动力与可信度 而这些正是影响更广泛的产品探索与客户反馈体系所必需的条件。价值流管理 DORADORA 76 意见反馈：添加微信 pp2567891 专注于流动，而不仅仅是速度专注于流动，而不仅仅是速度 一旦你绘制好了价值流图，真正的目标就是让工作流畅且可预测地进行。要做到这一点，就需要从关注局部效率转向优化整个系统。你应该从衡量重要的事情开始。跟踪关键指标，如交付周期、处理时间以及增值与等待时间的比率。这些数字为您提供了关于真实限制的数据，并提供了一个清晰的基线，因此您将知道您的改进是否真的有效。这种系统层面的视角对于确定应用新解决方案或新技术的最佳切入点至关重要。例如，一个团队可能通过映射发现，代码审查是一个显著的瓶颈。有了这一见解，他们可以决定应用 AI 来改进代码审查流程，而不是用人工智能简单地生成更多代码这只会加剧瓶颈问题。真正的成功在于利用 AI 改进代码审查流程本身，清除系统中的实际障碍。这就是关注流程的意义所在：你要解决整个系统最大的问题，而不仅仅是加快单个步骤的速度。营造持续改进的文化营造持续改进的文化 价值流图（VSM）并非一次性的工作，而是一个持续改进的循环。定期回顾团队绘制的价值流图，并将其作为每次改进讨论的起点。培养一种让团队有能力进行实验、学习和适应的文化是至关重要的。2 这意味着要制定明确的目标，但也要为团队提供自主权，让他们知道如何实现这些目标。团队需要拥有开展试验、学习与调整的自主权，且无需担心因此受到惩罚。同时，鼓励团队将所学经验与组织内其他成员分享，也同样至关重要。通过这种方式开展价值流管理（VSM），并记录每一次迭代改进的过程，你将构建一份能动态反映进展的历程档案。随着时间推移，你可以回顾这些记录，清晰梳理出每一项变革如何逐步提升团队为客户交付价值的能力 形成一套完整且有据可依的发展脉络。“此外，还存在这样一种复杂性，比如会思考这需要投入多少工作量？最终要花费多长时间？该如何估算这些呢？这类问题。这类情况始终存在不确定性，而且（我们）会有种失控感：我们能否根据实际需求实时调整方案并完成工作？还是说，每次我们想做些调整 比如修改一条防火墙规则 都得走一个两三周的流程？类似这样的情况还有很多。（现有）流程在很多方面都可能拖慢我们的工作进度。我认为，尤其是那些资历较深的员工，他们在其他大公司工作过，对这种情况非常熟悉。”以卓越的技术为基础进行构建以卓越的技术为基础进行构建 没有卓越的技术基础，就不可能实现快速、顺畅的流动，而这一基础通常是一个设计完善内部平台。通过为开发者提供测试和交付等功能的“康庄大道”，优质的内部平台能够简化复杂性，使高效能的工作模式具备可扩展性。强大的技术基础和组织效能之间的关系将在平台工程一章中详细介绍 价值流管理 DORADORA 77 意见反馈：添加微信 pp2567891 这在我们这在我们 2025 年的调查结果中年的调查结果中 是如何体现的是如何体现的 多年来，DORA 一直倡导使用像价值流管理（VSM）这样的实践来创建快速的工作流。但是这个建议仍然有效吗，特别是在 AI 被广泛采纳的情况下？今年，我们想验证我们长期以来关于价值流管理（VSM）益处的假设。我们的研究结果证实，采纳 VSM 原则的组织看到了显著的、可衡量的好处。首先，我们的研究证实，价值流管理实践对效能具有直接且显著的影响。我们发现了以下强有力的证据：VSM VSM 驱动团队效能。驱动团队效能。持续审查和改进其价值流的团队报告了显著更高的效能。VSM VSM 带来更有价值的工带来更有价值的工作。作。这些团队将更多的时间花在对组织及其客户至关重要的工作上。VSM VSM 提高了产品效能。提高了产品效能。最终，这种对价值流的关注转化为更好的产品结果，这可以说是最重要的结果。这些数据传递出一个简洁且贴近实际工作场景的结论：当团队协作梳理并理解自身的价值流时，他们会将更多时间投入到真正重要的工作中。若团队对整个价值流形成了清晰且统一的认知，便能将精力聚焦于最关键的事务，进而将这种认知层面的清晰度转化为具有实际意义的影响。这种认知层面的清晰度是解锁人工智能等新技术的关键。它让团队能够制定策略，而不只是用工具去解决问题。你不再只是优化某个小步骤，而是在消除系统最大瓶颈中的阻碍。这一信念使我们为今年的研究制定了一个关键假设：VSM VSM 能将人工智能转化为能将人工智能转化为组织优势：组织优势：我们假设 VSM调节了 AI 采纳与组织效能之间的关系。拥有成熟VSM 实践的团队可以将 AI带来的生产力提升用于解决系统层面的问题，确保个人改进转化为更广泛的组织成功。如果没有 VSM，AI 可能会带来局部的效率提升，而这些提升会被下游瓶颈完全抵消，无法为整个组织创造真正的价值。价值流管理 DORADORA 78 意见反馈：添加微信 pp2567891 结论结论 我们的分析证实了这一假设。虽然 AI 的采纳本身显示出适度的影响，但在具有强大 VSM实践的组织中，这种影响被显著放大。这证实了 VSM 是充分发挥 AI投资价值的关键推动因素。通过确保团队层面与个体层面的生产力提升聚焦于系统层面最关键的制约因素，VSM 帮助将局部改进转化为有意义的组织影响。本研究不仅是一项观察结论，更是一份行动挑战。要打破这种无序忙碌的循环，第一步看似简单却并非易事：问问你的团队“我们能否在白板上 画 出 软 件 交 付 的 价 值流？”如果答案是否定的，或者如果图画揭示的问题多于答案，那么您就找到了行动的起点。这样一次对话，正是开启“持续改进”之路的开端。1.“如何使用价值流映射来改善软件交付：价值流映射指南。”ttps:/dora.dev/guides/value-stream-management 2.“如何改变你的组织.”https:/dora.dev/guides/how-to-transform 3.“工作在价值流中的可见性。”https:/dora.dev/capabilities/work-visibility-in-value-stream 4.“视觉管理”https:/dora.dev/capabilities/visual-management 价值流管理 DORADORA 79 意见反馈：添加微信 pp2567891 AI 之镜：AI 如何反映和放大组织的 真正能力 AI 之镜：AI 如何反映和放大组织的 真正能力 Eirini KalliamvakouEirini Kalliamvakou，博士，博士.首席执行官办公室研究顾问，GitHub DORADORA 80 意见反馈：添加微信 pp2567891 超越工具来推动人工智能的影响超越工具来推动人工智能的影响 去年的 DORA 报告发现，使用人工智能（AI）的团队在软件交付中表现出更低的吞吐量与更高的不稳定性。这一超出预期的研究结果引发了激烈讨论 一项旨在提升工作效率的技术，为何会与更缓慢、更不稳定的交付结果相关联？今年，情况略有变化。AI 的采纳现在已经帮助吞吐量上升，但不稳定性仍然存在。这种“既有进展又有阻碍”的局面，促使我们进行更深入的研究 不再局限于简单的“是否使用 AI”这类二元对比，转而探索真正决定 AI 影响的关键因素。我们的研究发现指向了一个比工具与技能更核心的因素：人工智能所处的环境，才是决定其影响的关键。今年最令人兴奋的研究成果之一是 DORA AI 能力模型。人工智能的使用对吞吐量、代码质量、团队和组织效能等结果的影响，一直会因七项核心能力而得到增强：1.明确且已共识的人工智能立场 2.健康的数据生态系统 3.AI 可访问的内部数据 4.稳健的版本控制实践 5.小批量工作 6.以用户为中心 7.高质量的内部平台 这些系统性条件，反映了一个组织如何构建工作体系、为团队提供支持，以及如何调整自身环境以适配现代化开发实践。这些能力可帮助判断人工智能（AI）工具的应用能否转化为具有实际意义的成果，因此 它 们 被 视 为 “增 强 因素”。而这些能力均作用于团队层面与组织层面，这一特点也进一步印证了我们在看待人工智能在软件交付中的角色时，需要做出的一项关键认知转变。我们的研究发现，人工智能（AI）对效能的影响，取决于其工作所处的系统环境。例如，一个与人工智能工具相集成的健康数据生态系统，能够创造有利条件，推动人工智能的价值从个体生产力提升，进一步拓展至组织层面的跨越式发展。若缺乏这些为人工智能使用者铺路、助力其成功的基础性工作，人工智能的价值可能会陷入停滞、进入平台期，或呈现分布不均的状态。要利用这一洞见，我们应将关注焦点从“个体如何使用人工智能（AI）”，转移到“组织如何围绕人工智能设计配套系统”上。A I 之镜 DORADORA 81 意见反馈：添加微信 pp2567891 组织是系统，而非个人的总和组织是系统，而非个人的总和 要理解如何将 AI 的影响力从个人生产力提升扩展到组织层面的收益，我们需要从系统的角度进行思考。组织不太像是个体和工具的集合，而更像是由相互依存的部分组成的网络。工作通过团队、流程、政策、基础设施和共同规范来流转。虽然个人能力在决定结果方面起着关键作用，但整体 效能源于所有这些部分的互动方式。这一理念是系统思维的核心 系统思维作为一种认知视角，深刻影响着高效能组织的发展方式。W.爱德华兹戴明是现代质量管理的创始人之一，他认为大多数效能问题不是源于人，而是源于系统。正如他的名言所说，“糟糕的系统每次都会击败优秀的人。”在一个系统中，改善一个部分并不能保证总体上更好的结果。事实上，如果系统的其他部分不能适应，局部改进可能会受阻、稀释甚至逆转。也是约束理论的核心观点。任何系统都存在一个限制因素 即制约因素 它决定了系统能够交付的价值总量。若将精力集中在制约因素之外的其他方面，或许会让人感觉自己在高效工作，但这并不能切实改善价值流。这一点对人工智能的应用具有启示意义。当开发人员使用AI 工具更快地编写代码时，这些代码仍需经过测试与审核队列，随后进入集成与部署流。除非为开发者的新工具和更快的速度更新相关工作流程，否则整体交付速度不太可能发生显著变化。该系统的设计无法承载这些成果，更不用说放大它们了。我们此前已见过类似情形。在向云计算转型的过程中，那些仅迁移基础设施、却未重新思考架构与交付实践的企业，最终获得的回报十分有限。然而，那些为云原生工作流重组其应用程序、团队和运营的组织能够释放真正的价值。敏捷和 DevOps 实践也是如此：只有在角色、反馈循环和团队边界发生深刻变化时，才能兑现其承诺的价值。只有当围绕新技术和工具的系统随之发展时，这些新的、强大的技术和工具才能产生相应的变革性成果。.这就是为什么人工智能的应用需要被视为一项转型工作。如果组织希望加快速度、进行更多试验，并改变开发者的时间分配方式，就需要重新审视工作本身的流程。下游系统（如集成、测试、部署和合规性）是否具备足够的灵活性与响应能力，以跟上 AI的速度？决策结构是否跟上了工作节奏？团队是否获得了相应激励，从而主动进行任务委派？大规模验证AI输出，并以新的方式共享知识？如果没有对工作流程、角色、治理机制和文化预期进行针对性调整，在整体未变的系统中，AI 工具很可能仍然是孤立的，这无疑是一种错失的机遇。要扩大人工智能的影响范围与效果，组织应投入资源重新设计自身系统。具体而言，这意味着要识别系统中的制约因素、优化工作流转效率，并创造有利条件，使局部效率的提升能够转化为组织层面的发展动力。这种转变可能会是什么样？A I 之镜 DORADORA 82 意见反馈：添加微信 pp2567891 转型有两种方式：增强和演进转型有两种方式：增强和演进 当组织致力于挖掘人工智能的全部价值时，我们可以从两条互补的路径来思考转型。一条路径侧重于增强现有系统，以消除阻碍并支持人工智能工具带来的效能提升。另一条路径则设想人工智能如何为全新的工作方式打开大门。增强：为承接增强：为承接 AI AI 带来的效能带来的效能提升做好准备提升做好准备 当开发者开始使用 AI 工具并感受到工作效率提升，但团队在吞吐量或交付速度上却没有看到相应增长时，系统本身可能就是限制因素。增强意味着识别并解决这些摩擦点，以便个人的加速能够向下游传导。代码审查和验证：代码审查和验证：考虑人工智能可以在哪些环节加快现有步骤的推进速度并提升其清晰度。比如，由人工智能生成的首轮评审结果能快速发现问题，减少在常规反馈上花费的时间；通过结构化人工智能的输入内容，使其突出风险点或汇总代码差异，也能让人工评审更便捷、更高效。持续集成和部署流水线：持续集成和部署流水线：人工智能生成的代码流转速度很快你的系统能否跟上这一速度？持续集成和部署流水线可能需要改进，以减少等待状态并实现更高频率的交付。借助人工智能实现的质量检查可分层嵌入流程，无需添加人工关卡，在不牺牲质量保障的前提下改善流程。数据基础设施：数据基础设施：人工智能能力模型指出了投入资源更新数据基础设施的价值。首先，当 AI 模型和工具与内部数据连接时，其在生产力与代码质量层面的价值会得到增强3。这里的内部数据包括代码仓库、工作跟踪工具、文档，甚至是决策日志和沟通工具。为人工智能工具补充这些高价值背景信息，能够提升其输出结果的质量。与背景信息的重要性相关联的是第二项研究发现：当数据生态系统处于健康状态（即数据可被人工智能获取、且具备准确性与完整性）时，人工智能对组织效能的价值贡献会更大4。安全与隐私协议：安全与隐私协议：随着人工智能如今参与到开发和运营工作流中，安全实践必须随之演进。这包括工具使用的安全性、更新相关政策，以及引入具备 AI 感知能力的监控系统，这些系统在不造成瓶颈的情况下维持信任。将这些流程的部分环节自动化有助于团队保持效率。变革管理和文化调整：变革管理和文化调整：与所有组织转型一样，人工智能的采纳需要愿景、支持和沟通-这些都是变更型领导力的核心特质5。领导者应清晰阐述人工智能转型的长期目标（无论是创新突破、效率提升，还是质量优化），并通过培训赋能、共享实践规范及合理预期管理，为转型过程提供支撑。文化同样发挥着重要作。团队需要获得进行实验、犯错、提升熟练度以及分享所学知识的许可。对“验证 AI 输出”“委派 AI 任务”“优化提示词”“协调 AI 智能体”这类行为给予奖励，能清晰传递出在人工智能加速发展的环境中成功应有的样子这一正确信号。A I 之镜 DORADORA 83 意见反馈：添加微信 pp2567891 AI-native 交付管道：AI-native 交付管道：人工智能能够能够持续分析代码，以发现漏洞、安全隐患及违反团队规范的问题。它可以提出测试建议，甚至动态生成测试用例。在具备合适数据与集成条件的情况下，AI 还可以在部署风险和性能退化发生之前对其进行预测。AI-native 数据系统：AI-native 数据系统：人工智能可以通过组织、标记、清理和分析数据来帮助维护自身运行环境。这不仅能增强洞见生成的可靠性，并更快地迭代基于数据的决策。它还能揭示团队工作的模式，为运营改进提供新的调控手段。AI-native 安全：AI-native 安全：人工智能可以通过更早地检测威胁、识别异常行为，甚至自动化部分事件响应过程，来提升安全团队的能力。对于通常面临资源不足问题的安全团队而言，人工智能的作用在于缓解其工作压力，同时缩短响应时间。AI-native 协作模型：AI-native 协作模型：智能体工作流（agentic workflows）与协同集群（swarming）等新兴实践，正开始重塑人类与 AI 的协作方式。其中，智能体工作流将任务分配给具备自主能力的 AI 智能体；而协同集群则能让团队与 AI 围绕复杂问题动态协作、聚力解决。虽然还为时尚早，但这些模式暗示着新的、更具适应性的合作模式。像持续人工智能（Continuous AI）6 这样的新兴趋势说明了 AI 原生适配工 作 流 如 何 长 期 持 续 下 去。Continuous AI 将 AI 系统视为开发流水线的一个具有动态生命力的组成部分和团队流程的参与者。Continuous AI 持续感知项目场景中发生的各类事件，在自主运行的同时保持协作属性，促进团队互动并与团队一起调整方向。实现这一模式的关键在于，需为人工智能系统或智能体持续更新相关的上下文信息，并不断从准确性、实用性与成本三个维度对其进行评估。这一机制能确保人工智能与组织不断演进的架构、实践及优先事项保持一致，从而在环境发生变化时，保障其输出结果始终具备相关性与高质量。在增强和演进中，二者的共同核心在于“针对性设计”。仅部署人工智能工具无法实现转型；而当 AI 部署与务实且具前瞻性的系统级变革相结合时，人工智能的采纳便能成为重塑软件构建、交付与安全保障方式的催化剂。演进：演进：为人工智能所能实现的一切进行设计。除了增强现有系统，人工智能还为设计全新工作流提供了契机 这些工作流是与人工智能运行方式原生适配的全新方法。A I 之镜 DORADORA 84 意见反馈：添加微信 pp2567891 从哪里开始：从哪里开始：人工智能转型的实践步骤人工智能转型的实践步骤 一个组织越早将人工智能的应用视为一项转型工作，就越能掌控转型的推进过程。尽管技术迭代速度很快，但真正的区别在于各组织如何有效快速地作出响应。在旧流程围绕新工具固化之前启动转型，意味着组织可以塑造其系统的未来，而不是被动继承它们。一个顺理成章的首要步骤是审视当前实际的工作流转方式。在实践中，这意味着要建立对“想法从产生到客户交付的全过程”的共享可见性。这个过程，通常被称作为价值流管理，可以帮助团队可视化交付的每个阶段，从编码、代码评审到测试、部署及生产环境运行。如果做得好，梳理价值流可以揭示协调成本在何处累积、延迟和返工在何处频繁发生，以及系统在何处抵消或阻碍人工智能工具带来的效率提升。这有助于聚焦“约束理论”所指出的那些最能释放价值的关键因素。A I 之镜 DORADORA 85 意见反馈：添加微信 pp2567891 要启动工作流映射，组织可组建小型跨职能工作组，成员包括参与日常软件交付运营的实践者，如工程师、产品经理、数据工程师、运维人员和安全人员。这些小组最适合从内部梳理系统，找出协作中的问题和瓶颈，并确定人工智能可以发挥变革性作用的领域。这类工作若能获得管理层支持，其成效将最为显著。管理层的支持不仅是战略重要性的信号，还能确保工作获得必要资源，并为“从发现问题到采取行动”搭建清晰路径。这些工作组的任务是提出战略性建议：系统应在哪些方面调整以适配 AI？AI 可在哪些环节优化流程或赋能角色？需培养哪些能力才能释放长期价值？在某些情况下，引入外部协调者或顾问有助于指导上述工作推进、提供行业基准参考，并确保讨论始终聚焦于“能带来更广泛改进的系统性机遇”。要让变革落地生根，认知与洞见必须源于组织系统内部人员。当实践者主导探索过程，且领导层承诺为实现目标提供支持时，推动实质性转型的必要条件便会逐步形成。至关重要的是，开展这项工作必须运用系统思维。正如前面所讨论的，组织是复杂的系统，仅改进其中一个节点（比如加速代码生成）并不会提升整体效能，除非相邻的组成部分同步演进。DORA 人工智能能力模型有助于理解：哪些组织层面的干预措施能够放大人工智能的效益。例如，某工作组可能会发现：尽管人工智能工具能够提供有价值的建议，但其生成的响应往往会遗漏关键背景信息，例如团队约定、架构演进历史或过往事件记录等。这对许多组织来说可能并不奇怪，因为这些信息通常隐藏在不同的系统和非正式的知识渠道中。作为应对方案，工作组可能会建议：以结构化、安全的方式，将内部文档、决策记录及历史工单等信息对人工智能模型开放。他们还可能提议构建相应工作流。A I 之镜 DORADORA 86 意见反馈：添加微信 pp2567891 在开发或评审环节自动提供这一上下文，减少开发者用于搜索的时间，同时提升 AI 输出结果的质量。或者，该工作组可能会探索人工智能的另一应用方向，如何利用 AI 来识别过时的文档、总结冗长的项目讨论，以及检测系统实际运行情况与文档所声称的内容之间的不一致之处。这样做有助于将零散的知识转化为结构化的、可操作的资产。除了流程变革，这些工作组还能凸显对新技能和新角色的需求。随着开发者将更多工作交由人工智能工具处理，验证、编排和工作流设计等任务变得愈发核心。组织将需要定义这些角色的具体定位，如何支持他们，以及如何相应地调整激励措施。这包括提供有针对性的培训 此类培训不应局限于工具层面，还应涵盖人工智能如何改变开发工作本质的内容。这些变革不会自动发生，也不会一蹴而就。它们需要有明确的目标导向、清晰的责任归属，以及持续的支持。但值得注意的是，这些变革并非要求从一开始就做到尽善尽美。当组织从小处着手、有目的地投入资源，并在各角色间建立共同的责任机制时，便能逐步积累变革动能。通过一步一个脚印、逐项构建能力，转型最终将落地生根。“文化转型与工具建设同等重要。要取得成功，不仅需要引入自动化技术与衡量指标，还需围绕共同目标与责任归属，推动团队达成共识。”。A I 之镜 DORADORA 87 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能：镜子与倍增器人工智能：镜子与倍增器 人工智能有潜力重塑软件的构建方式，但它本身并不能改变组织系统。它所做的，往往是非常迅速地反映出这些系统的实际运作方式。在协同良好的组织中，人工智能能放大工作流的效率。而在架构松散的组织中，它会暴露痛点。那些拥有完善实践方法、灵活工作流程和共享背景信息的团队，往往能迅速看到成效。而对于依赖脆弱流程和隐性知识开展工作的团队而言，可能会发现这类短板比以往任何时候都更为明显。这就是为什么 AI 既是一面镜子，又是一个倍增器。它揭示了有效性的方面，加速了已经在进行的事情，但也凸显了需要改变的地方。对于做好准备直面自身现状的组织而言，人工智能呈现的“映射结果”将成为一份行动指南。正如我们在过去其他变革中所看到的，那些愿意将AI采纳视为一个主动推动自身演进的组织，终将成为最大受益者 他们不仅能从 AI 工具中获益，更能从 AI 赋能的变革中收获价值。1.世贸爱德华戴明研究所 https:/deming.org 2.限制理论”https:/en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_constraints 3.el 4.I 同上 5.“变革型领导”.”https:/dora.dev/capabilities/transformational-leadership 6.“持续的 AI l.”https:/ A I 之镜 DORADORA 88 意见反馈：添加微信 pp2567891 人工智能：技能发展的挑战与机遇人工智能：技能发展的挑战与机遇 Matt Beane,Matt Beane,博士博士.加州大学圣巴巴拉分校副教授 斯坦福大学和麻省理工学院数字研究员 在技能发展方面，软件与其他职业相似。专业知识应该从高级员工流向初级员工，理想情况下，新的观点和技能应该涌现出来。资深开发人员的职责远不止于审核代码提交请求（pull requests），他们还会指导初级开发人员如何从架构层面思考问题。结对编程并非仅仅是为了发现漏洞，更在于为了传递那些难以通过文档记录的隐性知识。在理想情况下，“三级梯队模式”初级、中级、高级开发人员的层级结构 能帮助开发人员通过联合解决问题来获取技能，而非依赖正式培训。我们需要研究人工智能部署对这个理所当然的过程的影响。我的职业生涯一直致力于研究智能自动化与技能之间的关系，研究覆盖 31 种以上的职业。结果表明，智能自动化的默认使用改变了传统的学徒模式，使新手参与对其发展至关重要的动手工作的机会减少。专家能够自主完成工作，因此他们会直接使用智能自动化工具。少数资历较浅的人尽管存在这种参与障碍，还是设法学会了，但大多数人都举步维艰。自 2023 年以来，我只研究人工智能在复杂任务执行中的应用，最近主要研究其在软件工程中的应用。从初步研究结果来看，上述模式同样明显存在。但也有一些有趣的例外，且我们仍需对此展开更深入的研究。就像过去的其他突破性技术一样。从印刷机到个人电脑到互联网类似。人工智能的开发与部署正以史无前例的速度推进。而人类能力将如何适应这些变化，目前尚无定论。然而，目前许多人关注的焦点仍是衡量与人工智能相关的生产力。我们会追踪 AI 的采纳率、生成的代码行数、合并的代码提交请求（pull requests）数量等指标，但却不会追踪那些能反映技能发展的指标，例如，随着时间推移，开发人员在代码语言运用或风格表达上的多样性。最好的组织将协同优化员工的生产力和技能发展。事实上，在我的一些研究中，只有坚持同时发展技能，才能提高生产力。对这两项指标同时进行衡量与推动，才是实现可持续效能的关键路径。人工智能是软件开发未来不可或缺的一部分，其中包括技能培养。例如，我们可借助 AI 分析开发人员与 AI 的交互过程，将其与版本控制交互数据相关联，进而关联到技能发展情况与关键工作成果。这种分析方式在过去成本过高、难以实现，但如今用于数据标注的 API 成本正快速下降。借助 AI，我们能够获取所需的洞察，从而重构工作流程，并为开发人员提供指导，帮助他们保持学习优势 同时也助力他人实现同样的目标。当前，AI 的默认使用模式虽能带来突破性的生产力提升，却对大多数开发人员的技能发展造成阻。为了保持我们的创新优势-无论是个人还是集体-我们需要使用 AI 本身来同时衡量技能发展和生产力。A I 之镜 DORADORA 89 意见反馈：添加微信 pp2567891 度量框架 度量框架 Sarah DAngelo,Sarah DAngelo,博士博士 用户体验研究员,Google Ambar MurilloAmbar Murillo 基础设施用户体验研究员 Google AI&Infrastructure Sarah Inman,Sarah Inman,博士博士 用户体验研究员 Google Kevin M.Storer,Kevin M.Storer,博士博士.用户体验研究员，Google Cloud DORADORA 90 意见反馈：添加微信 pp2567891 选择适合组织目标的度量框架选择适合组织目标的度量框架 对软件开发过程进行度量，有助于推动产生切实有效的变革。然而，这是一项复杂的任务，启动阶段往往令人却步，因为它涉及到理解您应该度量什么，并确定哪些内容是具备度量条件的。最重要的一点是，您希望通过度量来推动组织中的变化。为此，我们建议您使用框架来指导您的度量策略。度量框架将一个广泛的主题（例如，开发人员体验）分解为可以度量的不同视角（例如速度或满意度）。当行业与学术界讨论软件开发各维度的度量方法时，常会引用各类框架作为参考：例如SPACE1、DevEx2、HEART、3和 DORA 的软件交付指标。选择一个框架来度量软件开发可能是一个困难和令人困惑的过程，但其实并非如此。第一步是明确度量工作需服务于哪些目标、为哪些决策提供依据，因为不同的框架在总体目标上有所不同。例如，软件开发中的常见框架 其关注重点分别为度量开发人员体验、产品卓越度与组织效能。这些核心目标各自采用略有不同的视角，帮助理解软件开发过程（参见图 52）。度量框架 DORADORA 91 意见反馈：添加微信 pp2567891 要确定哪种框架最适合您的组织的目标，可将框架视为度量工作背后的“目的”。它们能帮助你明确为何要开展度量工作，并根据度量结果为你采取的行动提供指导。框架为数据解读提供了视角，确保各项工作与组织目标保持一致。在选择框架时，可考虑以下问题：为何是现在？是否发生了某些变化，促使你产生度量的需求？如何根据洞察采取行动？通过度量，能否推动某些决策的制定或改进工作的实施？现在，你要度量的“内容”是实际的指标，也就是构成核心框架的关键概念，例如交付速度指标或应用普及率指标。通常，你可以采纳两种不同的数据收集方法。如下的数据收集的“方式”，将帮助你获取所需指标。自我报告数据自我报告数据 自我报告数据指直接从开发人员那里收集有关其体验的信息。具体可通过以下方法实现：调查问卷：通过设置问题，收集开发人员对工作各方面的看法、满意度水平及认知情况。访谈与焦点小组：通过一对一访谈和小组讨论，深入探究特定体验与主题相关的信息。日志研究：收集开发人员在实际场景中与工作活动、想法及体验相关的实时数据。自我报告数据的优势在于，它能够捕捉那些难以通过自动化方式量化的主观体验与概念，例如满意度、幸福感或感知有效性。自我报告数据的另一项关键优势是，它通常不需要对开发人员的工具链进行大规模部署，也无需实现深度可观测性。然而，自我报告数据在标准化程度、团队间可比性，以及面向大型组织的可扩展性方面确实存在挑战。其固有的主观性意味着，对数据的解读可能存在差异；同时，这类数据也更容易受到偏差影响（包括回忆偏差与社会期望偏见）。基于日志的度量数据基于日志的度量数据 基于日志的度量数据是从开发人员使用的工具与系统中自动收集而来的。这类数据可包含以下几种指标类型：数量类指标：用于统计特定产物的数量。例如，提交次数（代码提交）或用户数量。时间类指标：用于记录开展特定活动所消耗的时间。例如，编码耗时或代码评审耗时。频率类指标：用于度量特定时间窗口内的事件发生率。例如，月度部署次数，或每位开发人员的每周拉取请求（PR）数量。基于日志的度量数据，其主要优势在于能够大规模提供持续度量的标准化数据。这类数据可清晰呈现各项活动与产出的详细情况。然而，这类数据的获取需要对开发人员的工具链具备足够的可观测性，这意味着必须配备必要的集成组件与数据收集机制 而这一点可能会抬高其应用门槛。此外，认为基于日志的度量指标具有客观性，是一种常见的误解。实际情况是，数据采集的实施方式存在差异，过程中的误差可能导致数据不准确，且对数据的解读也会受到偏差影响。框架会为你提供希望度量的相关概念，但最终落地实施何种度量方式，取决于你的资源配置情况以及可获取的数据类型。例如：你是否具备对工具链的可观测性，以支持基于日志的度量方法？或者，你是否拥有研究团队，以开展自我报告数据的收集工作？需要明确的是，并非所有组织都拥有同等的资源配置，也并非都具备能力，能按照某一特定框架建议的方式实施度量。认识到这一点至关重要。度量框架 DORADORA 92 意见反馈：添加微信 pp2567891 即便存在组织层面的局限，框架依然能发挥指导作用 它可作为一种视角，帮助你更好地理解复杂行为，但无法完整捕捉全部行为细节。框架的设计初衷是帮助你更接近事实本质，而非让你实现“万物可度量”。因此，不应期望通过框架能度量所有事物。在思考框架和指标之间的关系时，不妨将指标视为食材，而框架则是用这些食材制作的食谱。一些核心食材可以通过不同的方式重新组合，形成不同的食谱（即框架），而另一些食材则是某一特定食谱所独有的。每顿饭的味道都不一样，但一些基本的食材是共享的，在许多情况下，你不需要拥有所有的食材来做一顿美味的饭。尽管不同框架存在差异，其设计初衷是为了达成不同目标，但部分底层度量指标是存在重叠的。下方图表展示了构成各类框架的部分度量指标，以及这些指标通常如何重叠。例如，生产力指标（如代码提交数或拉取请求数）可能会被这三类框架共同纳入度量范围。一个组织可能会运用这些度量指标，实现以下目标：衡量新团队结构的影响（对应组织效能维度）、评估开发工具的效用（对应产品卓越性维度），以及了解开发人员的工作负荷（对应开发人员体验维度）。相比之下，部分度量指标的专业性更强。例如，开发人员幸福感，通常是开发人员体验框架的关键组成部分，但通常不是组织效能或产品卓越框架中的主要度量指标。选择使用单一框架，有助于让你采取的行动更具针对性，这是一个很好的开始方式。不过，你并非只能局限于使用某一个框架。随着度量目标与度量能力的变化，运用多个框架有助于生成互补性的分析结果 5，进而实现“整体大于部分之和”的效果。关键在于，你需将度量作为一种手段 通过它让自己与所在组织对既定目标负责，同时确保你有能力根据度量结果采取行动。度量框架 DORADORA 93 意见反馈：添加微信 pp2567891 在人工智能时代应用度量框架在人工智能时代应用度量框架 你可能会疑惑：在开发流程中引入人工智能，是否会彻底改变现有一切？以往的框架是否依然适用，还是需要全新的框架？当技术出现颠覆性变革时，人们往往会觉得有必要彻底调整现有的度量数据收集策略。但我们建议，应审慎思考究竟哪些方面真正需要改变 尤其是在考量人工智能带来的影响时。调整您的目标以更好地了解AI 如何影响开发人员体验可能只需要更新几个指标，整体上仍可保留一致的度量标准。无需摒弃整个框架，你可将现有度量指标作为基准，借助它来明确技术范式转变对开发人员体验的改变方向与程度。例如，您可能需要添加有关 AI建议的采纳率、模型质量或信任度的指标，同时保留现有的开发人员体验指标，例如感知生产力和审查代码所花费的时间。随着人工智能领域涌现出更多重大进展，承担开发任务的主体（即“谁来做”）以及开发任务的具体内容（即“做什么”）都将发生变化。因此，度量工作可能需要相应调整 比如纳入不同的用户画像、捕捉不断变化的工作流程，但度量开发人员体验的核心目标，很可能并未改变。此处的关键在于：若你的总体目标保持不变，就无需更换框架；你可以通过拓展度量范围，来适配技术层面的变化。即便你的目标确实发生了变化，也未必需要从零开始搭建度量体系。由于指标可以为不同的框架服务，你往往能够迅速做出反应，重新整合这些指标以适配新框架或新增框架的需求。例如，了解人工智能驱动的开发工具对所生成代码的影响，可能是组织以前从未遇到过的新目标。实现这一度量目标颇具挑战性 尤其因为我们要度量的对象本身正处于动态变化之中。各组织当前面临的一个普遍问题，AI 对代码质量的影响。6 正如我们所见，AI 正被用于提升开发效率，但人们也尤为担忧：我们是否在为追求速度而牺牲质量。短期内，开发效率的这类提升看似具有积极意义；然而，若代码质量偏低，这种短期效率提升可能会对长期开发效率产生负面影响。为了应对这些问题，你的目标可能是在推动 AI 驱动工具的落地应用过程中，确保组织的代码质量始终保持在较高水平。这一目标涉及到前文所讨论的各类框架的各个方面，并且可能包含你已经在收集的度量指标（例如代码质量、工具采用率或感知到的开发效率）。因此，您可以在引入新指标的同时继续使用现有指标。例如，将 DORA 的软件交付指标与HEART等产品卓越框架相结合。可以有效地了解开发人员对新型 AI 驱动工具的使用体验，也能掌握其对软件交付产生的影响。度量框架 DORADORA 94 意见反馈：添加微信 pp2567891 软件开发生命周期的度量工作，是一项复杂且持续推进的过程。尽管目前已有多种框架与度量方法可供选择，但核心在于你需要具备根据度量结果采取行动的能力。而要确保能基于度量采取有效行动关键方面是：让度量工作与组织目标保持一致，并为您的度量工作争取到管理层的支持。对你选择的框架和度量方法有意识，可以帮助你获得长期的成功。本着采用框架来实现特定目标的原则，您可以考虑如何根据 PDCA 框架，针对度量信息采取行动：计划（计划（PlanPlan）：）：明确目标，选定适配的框架，并获取管理层支持；执行（执行（DoDo）：）：收集基准度量数据，尝试采取新的实践方式；检查（检查（CheckCheck）：）：再次开展度量，评估目标的推进进度；调整（调整（AdjustAdjust）：）：依据度量结论，优化后续推进方法。我们的目的并非推荐某一种框架优于其他框架。根据组织目标确定适配的框架，有助于明确你需要度量的内容与采取行动的方向。选择能与组织需求相契合的框架即可 若该框架能让你清晰理解，且能推动组织采取实际行动，那它就是当前阶段适合你的框架。尽管各类框架提供了指导性结构，但许多底层度量指标却是共通的。这意味着，随着你的需求与目标不断发展或变化，当下所采用的度量指标，通常也能通过调整继续发挥作用。1.“开发人员生产力的空间：比你想象的要多 https:/queue.acm.org/detail.cfm?电话： 86-0512-8888888 2.“DevEx：什么实际上推动了生产力：以开发人员为中心的方法来衡量和提高生产力。https:/queue.acm.org/detail.cfm?电话： 86-0551-88888888 3.“大规模测量用户体验：以用户为中心的 Web 应用程序的测试。https:/research.google/pubs/measuring-the-user-experience-on-a-large-scale-user-centered-metrics-for-web-applications 4.DORA 的软件交付指标：四个关键。https:/dora.dev/guides/dora-metrics-four-keys 5.“DORA 与 H.E.A.R.T.的结合，开启产品成功之路”6.https:/ 7.“测量 AI 代码助理和代理。”https:/ 8.“DORA 与 H.E.A.R.T.的结合，开启产品成功之路。”度量框架 DORADORA 95 意见反馈：添加微信 pp2567891 结语：结语：从洞察到行动从洞察到行动 DORA 人工智能能力模型 DORA 人工智能能力模型 今年，我们推出了首个 DORA 人工智能（AI）能力模型，这是我们研究工作的一项重要进展。在各组织应对人工智能落地的复杂挑战时，该模型提供了一个基于数据的框架，来指引其发展路径。模型明确了七大关键能力 这些能力经培育后，能显著放大人工智能为组织层面带来积极的影响和收益。七大关键能力包括：明确且已共识的人工智能立场 健康的数据生态系统 人工智能可访问的内部数据 稳健的版本控制实践 小批量工作 以用户为中心 高质量的内部平台 该模型是我们推出的首个迭代版本，我们将其视为与DORA 社区及拥抱 AI 辅助软件开发的组织展开持续交流的起点。我们期待了解您在应用这些洞见过程中的实践经验，并期望在未来的研究中，对该模型进行验证与完善。本年度研究揭示了一项关键洞察：当前我们仍处于 AI 辅助软件开发的早期阶段 这是一个技术与实践均快速演进的时期，此时过早推行标准化为时尚早。研究结果表明，单纯部署 AI 工具并非实现转型的“万能解决方案”。事实上，AI 对团队效能表现的影响，高度依赖于一个关键因素：以用户为中心的理念。我们的研究发现，当团队秉持以用户为中心的理念时，AI 对其效能表现的积极影响会显著增强；反之，若缺乏这一理念，采用 AI 技术反而可能对团队效能表现产生负面影响。这一发现向所有组织传递了至关重要的启示：致力于培养对用户的深刻理解不仅有益，更是人工智能应用成功的先决条件。若未将用户置于战略核心位置，人工智能应用 不仅难以提升团队效能，甚至 可能阻碍其发展。Nathen HarveyNathen Harvey DoRA 负责人，Google Cloud 以用户为中心以用户为中心 十余年来，DORA 一直是软件开发领域值得信赖的合作伙伴，通过提供研究成果与 深度洞察，助力各团队实现能力提升。当前，随着人工智能、平台工程等新技术的逐步落地，行业正加速演进；但我们的使命始终未变：深入研究并分享那些能培育高效能团队的实践方法。度量框架 DORADORA 96 意见反馈：添加微信 pp2567891 从研究到落地：邀您开启探索之旅从研究到落地：邀您开启探索之旅 加入讨论加入讨论 本年度报告中的研究结论具有一定复杂性，有时甚至可能呈现出看似矛盾的特征。这一现象恰恰反映了该领域处于动态变化中的真实状态。我们建议，您不必将这些研究结论视为僵化的固定方案，而应将其作为开展自身实践探索的假设依据。以下是将报告研究成果付诸实践的几种方式:在组织内部开展实践探在组织内部开展实践探索：索：借助 DORA 的研究结论构建假设，并在团队中开展验证。这一过程能帮助您更深入地了解自身独特的运营场景，进而明确最具改进价值的关键领域。开展内部调研：开展内部调研：可参考报告本年度调研问卷中的问题设计思路，设计更贴合团队工作与项目需求的精细化问卷。关注整体体验优化：关注整体体验优化：需谨记，仅优化单一功能无法解决平台本身存在的缺陷。应将内部平台当作产品打造，聚焦从反馈闭环到自动化流程的全周期开发者体验。分享实践所得经验：分享实践所得经验：在开展实践探索、积累洞察的过程中，可通过正式报告、非正式实践社区交流或日常沟通等方式，在组织内部传递相关经验。此举旨在培育持续学习的组织文化。在人工智能持续演进过程中的最大风险并非落后于人，而是对混乱活动投入巨资却未能产生有实质价值的成效。选择能与组织产生共鸣并推动行动落实的框架与方法。感谢您参与我们的研究。我们诚邀您继续与我们同行。请访问：https:/munity.加入 DORA 社区，分享实践经验、汲取 同行智慧、获取创新灵感。度量框架 DORADORA 97 意见反馈：添加微信 pp2567891 DORA 研究展现出了一个充满热情、全球协作社区的巨大能量。我们衷心感谢数千名研究者、专家、实践者、管理者和变革推动者。他们慷慨分享自身的知识与经验，为本研究提供了重要支持。本报告的诞生，正是这一集体努力的直接成果。我们同样要感谢作为读者的您。我们期望这些发现能助您及团队在组织内积极推动变革，实现持续改进。赞助机构赞助机构 2025 年 DORA 报告获得以下赞助方的支持。如需了解这些赞助机构的更多信息，可访问 DORA 官方网站。1 研究合作伙伴研究合作伙伴 2025 年 DORA 报告 由谷歌云（Google Cloud）与 IT Revolution 联合发布，以下机构为本次研究的合作方。发布机构发布机构 研究合作伙伴研究合作伙伴 银牌赞助商银牌赞助商 金牌赞助商金牌赞助商 铂金赞助商铂金赞助商 DORA DORA 报告团队报告团队 致谢致谢 致谢 DORADORA 98 意见反馈：添加微信 pp2567891 编辑编辑 DORA DORA 社区指导社区指导 领域顾问领域顾问/专家专家 调研设计合作伙伴调研设计合作伙伴 1.“DORA 2025 Sponsors.”https:/dora.dev/research/2025/sponsors 2.“Accuracy Matters.”https:/accuracymatters.co.uk 3.“We Are Apparent.”https:/.au 4.“Human After All:Clarity through creativity.”https:/www.humanafterall.studio 5.“Prolific|Easily collect high-quality data from real people.”https:/ 6.“User Research for Product Development|User Research International.”https:/ 致谢 DORADORA 99 意见反馈：添加微信 pp2567891 DerekDerek DeBellisDeBellis Derek DeBellis 自 2022 年起主导 DORA 研究项目，现与Kevin M.Storer 共同牵头该项目，合作十分顺利。他的核心驱动力源于一个问题：如何助力人们愉快且高效地协同工作？这一思考推动着他在 DORA 的工作，也驱动着他独立研究权力动态、学习架构及信 念传播机制。未进行数据分析时，Derek 常 在科罗拉多落基山脉越野跑（常扭伤脚踝）、阅读卡夫卡 与博尔赫斯著作，或录制音乐。Kevin M.StorerKevin M.Storer Kevin M.Storer 领导谷歌云DORA 团队的人种学研究工作。其研究重点在于理解组织如何最优调整软件开发实践,以应对生成式 AI（尤其在编程领域）的最新进展。N Nathenathen HarveyHarvey Nathen Harvey 负责领导谷歌 云 DORA 团队，运用研究成果 帮助企业提升软件交付的速度、稳定性与效率。他专注于提升开发者体验，致力于发展 DORA 社区等技术社区，为学习与协作创造机遇。作者作者 作者 DORADORA 100 意见反馈：添加微信 pp2567891 Matt BeaneMatt Beane,Ph.D.,Ph.D.Matt Beanee 是加州大学圣塔芭芭拉分校技术管理副教授、斯坦福大学与麻省理工学院数 字 研 究 员，同 时 担 任SkillBench 公司首席执行官及联合创始人。该公司致力于通过生成式 AI 应用提升企业生产力与技能水平。自 2011 年起，他持续研究智能技 术的部署和应用。他著有The Skill Code:How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines（HarperCollins 出版社,2024 年）。Rob EdwardsRob Edwards Rob Edwards 担任谷歌云软件交付与开发者体验负责人。他与客户紧密合作助力工程团队更顺畅、更可靠地构建与交付软件产品。他秉持这样的信念：最佳的技术解决方案一定是从人们为共同目标协作努力，将技术转化为商业成功的过程演化而来的。EdwardEdward FraserFraser Edward Fraserr 是加州大学伯克利分校（UC Berkeley）信息学院的研究生，其研究方向聚焦于如何通过人机交互与新兴技术，打造更具直观性、赋能性的体验。凭借在设计与产品管理领域的专业经验，他近期的研究工作涵盖多个领域：包括针对开发者使用 AI 编码辅助工具的眼动追踪研究、面向企业级 AI 工具的用户体验（UX）研究，以及为被监禁学习者设计教育平台的相关工作。作者 DORADORA 101 意见反馈：添加微信 pp2567891 BenjaminBenjamin GoodGood Benjamin Good 现任谷歌云解决方案架构师。他致力于通过云技术与自动化优 化软件交付实践。作为解决方案架构师，他通过提供架构指导、发布技术指南及开源贡献，助力谷歌云客户解决各类难题。加入谷歌之前，本曾在丹佛/博尔德地区多家企业主导云运营，期间成功构建多个平台体系。Eirini KalliamvakouEirini Kalliamvakou Dr.Eirini Kalliamvakou 现担任 GitHub 首席执行官的研究顾问，此前为首席研究员。她 专注于研究开发者的需求、动机及行为模式。其研究成果为 GitHub 的评估体 系、创新战略及品牌叙事提供核心洞见，关于 AI 工具 与开发者体验（DevEx）的研究正重塑行业实践与 社区生态。Gene KimGene Kim Gene Kim 是屡获殊荣的研究者兼作家。自 1999 年以来，他持续研究高效能技术组织的运作机制。他的著作销量已超百万册作为华尔街日报畅销书作者，其作品包括独角兽项目，并合著了凤凰项目DevOps 实践指南 以及两部荣获新乡卓越奖的加速与打造制胜组织。2025 年，他荣获美国质量协会(ASQ）颁发的菲利普克劳士比奖章。其最新著作氛围编程与 史蒂夫耶格合著（预计 2025 年 10 月出版）。作者作者 作者 DORADORA 102 意见反馈：添加微信 pp2567891 Eric MaxwellEric Maxwell Eric Maxwell 的职业生涯始于软件工程一线，对自动化的热 忱与对同行的深切共情始终驱动着他。这段奠基性经历成为他如今领导谷歌10 x技术咨询实践的核心基石。埃里克为全球顶尖企业提供咨询，指导其通过技术、流程及文化的战略升级实现组织转型，从而加速价值交付。他将其专业洞见贡献于著名的DORA 研究团队。在加入谷歌前，埃 里 克 就 职 于Chef Software 公司，期间他精进了基础设施自动化技能 并持续创造卓越成果。.Sarah DAngelo,Ph.D.Sarah DAngelo,Ph.D.Sarah DAngelo 是谷歌核心实验室团队的资深用户体验研究员。Ambar MurilloAmbar Murillo Ambar Murillo 是谷歌人工智能与基础设施团队的用户体验研究专员。SarahSarah InmanInman Sarah Inman 任谷歌 Chrome 团队高级用户体验研究员。Daniella Villalba,Ph.D.Daniella Villalba,Ph.D.Daniella Villalbais 是谷歌云的 高级用户体验研究员。她的研究聚焦于理解开发者群体。作者 DORADORA 103 意见反馈：添加微信 pp2567891 个人与企业个人与企业 统计概况统计概况 DORA 研究项目十余年来始终致力于探索高效能技术驱动型组织的核心能力、实践方法与度量标准。在此期间，我们收集了约 4.5 万名专业人士的反馈，这些受访者来自不同规模、不同行业的各类组。今年，全球近 5,000 名不同行业的从业者分享了他们的经验，帮助我们深化理解人工智能如何变革软件开发，以及组织在此新范式下持续发展的必要条件。本章将详细阐述受访者的背景信息，包括身份特征、地域分布及其在软件开发中的职能角色。谨向所有分享洞见的参与者致以诚挚谢意！受访者的个人特征受访者的个人特征 本年度共有4,867名受访者参与调研，覆盖多类人群、地区和行业领域。个人与企业统计概况 DORADORA 104 意见反馈：添加微信 pp2567891 个人特征个人特征 年龄年龄 我们采用开放式问答形式采集受访者年龄数据。受访样本的年龄中位数为 41 岁。性别性别 调研数据显示：62.8%受访者自述为男性，19.2%为女性，1.1%为非二元性别，0.5%选择自我描述性别，2.1%拒绝回答此问题。个人与企业统计概况 DORADORA 105 意见反馈：添加微信 pp2567891 残障情况残障情况 我们依据“联合国华盛顿小组残疾功能状况量表“所提供的指导，从六个维度识别残障状况。2 今年是我们了解残障情况的第六年。职业角色职业角色 我们在调查中设置了大量职业角色选项，以涵盖参与软件开发过程的多种角色形式。这些数据中最具代表性的角色是全栈开发者、工程经理和后端开发工程师。个人与企业统计概况 DORADORA 106 意见反馈：添加微信 pp2567891 从业经验从业经验 我们请受访者上报其担任当前或类似职位的累计工作年限。受访者担任当前职位的工作年限的中位数为六年。团队经验团队经验 我们要求受访者报告其在当前团队的工作年限。受访者在当前团队的任职时间的中位数为三年。个人与企业统计概况 DORADORA 107 意见反馈：添加微信 pp2567891 工作地点分布工作地点分布 我们询问受访者最近五个工作日大约有多少比例时间现场办公。尽管存在更广泛的返岗工作潮，依然有 800 名受访者在最近五个工作日完全远程办公。最近五个工作日的现场办公时长中位数为 50%，这表明混合办公模式最为盛行。编程语言编程语言 我们请受访者选择工作中最常用的编程语言（最多三项），有近半数的受访 者 在 工 作 中 使 用Python，约三分之一的受访者分别使用 JavaScript 和 SQL 个人与企业统计概况 DORADORA 108 意见反馈：添加微信 pp2567891 企业统计数据企业统计数据 行业行业 我们要求受访者从 12 个类别中选择其组织所处的主要行业领域。排除其他选项后，受访者所处组织分布最多的三大行业领域为科技、金融服务以及零售业,消费品和电子商务领域，这与我们 2024 年企业统计数据的前 3 位相匹配。规模规模 我们要求受访者从九个区间中选择其组织员工人数规模。受访者所在组织最常见的员工规模为：10,001人及以上（22.4%）、51 至 200 人（16.2%）以及 1,001 至 5,000 人（14.5%）。个人与企业统计概况 DORADORA 109 意见反馈：添加微信 pp2567891 服务服务 AIAI 赋能的服务与应用程赋能的服务与应用程序序 我们要求受访者确认在去三个月内，所接触的应用程序或服务是否有效添加了 AI 驱动的体验 功能。赞同与反对的受访者比例基本持平，超过四分之一受访者强烈不同意其应用程序在此期间添加了 AI 驱动的体验功能。应用程序关键性应用程序关键性 我们要求受访者通过说明所负责的应用程序不可用将对组织实现目标和服务客户的能力产生何种程度的影响，来表明该应用程序对企业的关键性程度。超过半数的受访者认为，应用程序不可用将对企业造成极大程度的影响。个人与企业统计概况 DORADORA 110 意见反馈：添加微信 pp2567891 服务使用年限服务使用年限 我们请受访者说明其负责的主要应用程序或服务已存 在的大致年数。受访者负责的应用程序的使用年限的中位数为八年。服务的用户服务的用户 我们要求受访者说明其所负责的应用程序所面向的主要终端用户的特征。大多数受访者正在开发商业应用程序，面向内部和外部用户的应用开发数量大。个人与企业统计概况 DORADORA 111 意见反馈：添加微信 pp2567891 个人与企业统计概况 DORADORA 112 意见反馈：添加微信 pp2567891 参与面谈的受访者个人特征参与面谈的受访者个人特征 纳入我们面谈的唯一标准 是参与者需以某种形式参与专业软件开发工作。我们的 筛选问卷除确认工作性质、所在地及语言能力所需信息外，不收集参与者的个人资料。总计有 78 位符合标准的参与者接受了面谈。关于工作职责的调研显示：70位受访者表示亲自编写或修改源代码，37 位负责管理软件交付流程和/或开发基础设施，15 位参与开发产品与服务的采购决策，12 位负责制定及更新技术应用的组织政策，另有两位表示其工作仅通过一些其他方式与软件开发产生关联。尽管上述职责表明受访者的岗位通常具有多重属性，我们仍 请受访者从以下选项中选择最贴切的描述：我是软件开发人员、我负责管理软件开发基础设施、我管理软件开发团队、我为组织制定软件开发相关政策、我决策软件开发相关产品与服务的采购、我的工作与软件开发完全无关、我的工作以未列明的方式涉及软件开发。”67 位受访者自述主要身份为软件开发者，7 位自述主要担任软件开发团队管理者，1 位表示主要负责软件开发基础设施运维，另有 3 位表示其工作仅通过一些其他方式与软件开发产生关联。76 位受访者位于美国，1 位位 于墨西哥，1 位位于特立尼达 和多巴哥。考虑到访谈者的语 言能力与日程安排限制，绝大 多数参与者位于美国的情况并不令人意外。1.由于调查条件限制或数据缺失，并非所有受访者都参与每项分析。2.“联合国华盛顿小组残疾功能状况量表（WG-SS）”https:/www.washingtongroup- DORADORA 113 意见反馈：添加微信 pp2567891 方法论 方法论 调研项目的设置调研项目的设置 A 方法论应该是如同食谱一般，使我们能够复制我们的工作，并确信我们的数据生成和分析的方式能否反馈有价值的信息。虽然限于篇幅我们无法深入探讨具体细节，但希望能为这样的思考提供一个良好的起点。Derek DeBellisDerek DeBellis 定量用户体验研究员,Google Cloud Kevin M.Storer,Ph.D.Kevin M.Storer,Ph.D.用户体验研究员,Google Cloud 问题筛选问题筛选 我们在决定是否将某个问题纳入调查时，会考量以下维度：该问题是否 能使我们将现有工作与之前的成果连接起来？能使我们将现有工作与之前的成果连接起来？捕捉行业渴望达到的成果（例如，较高的团队效能）？捕捉行业渴望达到的成果（例如，较高的团队效能）？捕捉行业正在考虑投入资源的领域（例如捕捉行业正在考虑投入资源的领域（例如 ，人工智，人工智能）？能）？捕捉我们坚信将帮助人们实现目标的地方（例如，高质捕捉我们坚信将帮助人们实现目标的地方（例如，高质量文档）？量文档）？帮助我们评估样本是否有代表性（例如帮助我们评估样本是否有代表性（例如 ，角色或性，角色或性别）？别）？帮助我们阻止偏差路径帮助我们阻止偏差路径(例如，编码语言或角色）？例如，编码语言或角色）？对于绝大多数受访者来说，能够至少比较准确的回答问对于绝大多数受访者来说，能够至少比较准确的回答问题？题？我们通过文献研究、DORA 社区互动、认知访谈、并行定性研究、领域专家协作及团队研讨会，综合评估是否将问题纳入调查问卷。调研体验调研体验 我们非常注重提升调研的可用性。通过开展认知访谈和可用性测试，确保调查符合以下规范要求：完成调查所需的平均时间应该较短 问卷的可理解度应该较高 问题应当合理不费解，这在一些技术性质的概念上是个巨大的挑战 方法论 DORADORA 114 意见反馈：添加微信 pp2567891 数据收集数据收集 本地化本地化 来自世界各地的人们每年都会参与我们的调查。今年，为了使调查更易于被更广泛的受众所接受，我们将调查问卷进行了本地化，语言包括英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、日语和简体中文。调研流程调研流程 今年我们有很多问题询问，但没有足够但时间来提问。我们的选择是 制作一份极长的调查问卷 选择一部分领域进行重点关注 随机分配人员到不同的主题 我们不想放弃任何感兴趣的地方，因此我们选择随机将受访者分配到四个不同的主题中。这四个不同的主题之间有很多重叠，但每个主题均聚焦于不同的领域进行深入探讨。以下是四种不同的路径：人工智能 平台工程 社会认知层面 人工智能能力 收集调查反馈收集调查反馈 我们使用多种渠道招募受访者。这些渠道可以分为两类：广泛调研渠道和受控渠道。广泛调研渠道是指利用我们所能利用的所有社交手段，让人们知道我们想要他们参加一项调查。我们创建博客文章，使用电子邮件营销活动，在社交媒体上进行发布，并请社区中的其他人也这样做（也就是雪球抽样）。我们使用受控渠道来补充广泛调研渠道。在这里，我们尝试招募被技术社区广泛认为是弱势群体的受访者，并尝试获得特定行业和组织类型的足够响应。简而言之，这就是我们在招募过程中进行一定控制的地方，而广泛调研渠道则无法实现这种控制。受控渠道还能确保获得足够的响应，因为我们并不知道广泛调研渠道是否会得到执行类型分析所需的响应。方法论 DORADORA 115 意见反馈：添加微信 pp2567891 访谈访谈 调查分析调查分析 去年我们引入了深度半结构化访谈，通过定性数据对年度调查进行补充，以此实现定量研究 结果的三角验证、情境化阐释 和精准解读。今年我们刻意扩大了定性数据的研究作用，自 2024 年 7月 至 2025 年 7 月持续对软件开发专业人士进行访谈。除利用这些洞见厘清调查结果外,我们还运用定性数据生成新假设 并在调查中进行验证。尤其是涉及人工智能辅助及人工智能驱动开发范式中的新兴实践。本次访谈的提纲涵盖了软件开发中人工智能应用的基础主题，同时允许灵活地探讨参与者即时提出的关注点。单次访谈的设计时长为 90 分钟，均采纳远程方式进行。通过问卷筛选和电话筛选,我们最终访谈了 78 名经核实的 专业从事软件开发的参与者。所有访谈均以视频和音频形式记录。访谈内容均通过自动化软件进行转录。本报告最终出版物 中引用的参与者陈述，在收录前均 经过重新核对并手动转录。报告作 者在参与者引文中增补或修改的文 字以方括号()标注，删除部分以省略号(.)标识。所有修订仅出于提升表述清晰度或保护匿名性的 必要考量。去年我们引入了深度半结构化访谈，通过定性数据对年度调查进行补充，以此实现定量研究结果的三角验证、情境化阐释和精准解读。今年我们刻意扩大了定性数据的研究作用，自 2024 年 7月 至 2025 年 7 月持续对软件开发专业人士进行访谈。除利用这些洞见厘清调查结果外,我们还运用定性数据生成新假设并在调查中进行验证。尤其是涉及人工智能辅助及人工智能驱动开发范式中的新兴实践。本次访谈的提纲涵盖了软件开发中人工智能应用的基础主题，同时允许灵活地探讨参与者即时提出的关注点。单次访谈的设计时长为 90 分钟，均采纳远程方式进行。通过问卷筛选和电话筛选,我们最终访谈了 78 名经核实的 专业从事软件开发的参与者。所有访谈均以视频和音频形式记录。访谈内容均通过自动化软件进行转录。本报告最终出版物中引用的参与者陈述，在收录前均 经过重新核对并手动转录。报告作 者在参与者引文中增补或修改的文字以方括号()标注，删除部分以省略号(.)标识。所有修订仅出于提升表述清晰度或保护匿名性的必要考量。方法论 DORADORA 116 意见反馈：添加微信 pp2567891 步骤一：定义因果理论（有向无环图）步骤一：定义因果理论（有向无环图）所有统计模型均包含因果假设，我们的方法是将其呈现出来。相关性未必等同于因果性，但对于因果关系的理解将影响相关性分析结果。我们通过有向无环图(DAG)3 来呈现整个运作机制。该 DAG 是我们基于前期研究、质性工作和领域专业知识构建的因果关系图谱。通过可视化假设，我们使其具备透明性和思辨性，此乃严谨科学的基石。4 本例中，我们使用高度简化的DAG假设 individual_experience、resources、5 及 stability 是同时影响ai_adoption与individual_effectiveness的共同成因。方法论 DORADORA 117 意见反馈：添加微信 pp2567891 这里输出的图表将我们的理论可视化呈现。我们关注的核心是ai_adoption对individual_effectiveness 的影响，但要准确评估此影响，需理解更广泛的背景因素。该有向无环图(DAG)识别出了若干关键协变量，它们是：individual_experience(与角色相关)resources(履行角色所需 资源)stability(优先级的稳定度)后续我们将通过有向无环图明确标 识这些变量。基于因果理论生成模拟数据基于因果理论生成模拟数据 本例将利用 DAG 定义的因果结构模拟一个数据集，包含虚构的数据。通过已知的因果结构生成数据可获得完美的基准真实值，这是非常有效的，因为它能帮助我们检验分析方法。如果我们的分析方法无法从该洁净的完美数据中得出正确答案，那么其处理杂乱无章的真实数据的信任度必然存疑。然而这也是一种简化处理。真实数据包含非线性关系、测量误差、未知因果结构及缺失值等复杂因素，本简化示例已将这些因素排除。方法论 DORADORA 118 意见反馈：添加微信 pp2567891 步骤二：测量模型评估(CFA)步骤二：测量模型评估(CFA)检验因果理论或结构理论前，必须通过验证性因子分析(CFA)6 确 保 测 量 工 具 的 有 效 性（Kline,201 5）。该步骤验证调查项目能否可靠的测量潜在构造。我们通过以下标准评估模 型：良好的全局拟合度、健壮的局部因子载荷、且修正指数显示无显著模型压力点。这是该模型的部分输出结果。方法论 DORADORA 119 意见反馈：添加微信 pp2567891 如何解释验证性因子分析(CFA)的输出结果 lavaan7输出提供了丰富的诊断信息。以下将结合输出结果解读关键部分。1.1.卡方检验卡方检验()()。这是完美拟合检验，其零假设为模型与数据完全匹配。结果：结果：检验统计量=7.579,自由度=13,P 值=0.870 准则：准则：期望获得不显著结果(p .05)。解读：解读：P 值极高(0.870)，意味着无法拒绝零假设。该检验表明，从统计学角度无法区分本模型结构与完美拟合的差异。8 警告：警告：这是传统且正式的模型拟合统计检验。但对于 DORA这类超大样本集，该检验过于敏感，即使模型表现优异也几乎总会显示拟合不佳。因此，我们将其作为参考依据，但更侧重于以下实际指标。2.2.增值拟合指数（增值拟合指数（CFICFI和和 TLITLI）。）。这些指标将模型的拟合度与最差情况基线模型（变量间无关联）进行对比。计算结果：计算结果：CFI=1.000,TLI=1.014 判定标准：我们检验数值 0.90（可接受）及 0.95（优秀）。解读：数值达到或超过理论最大值 1.0，表明模型相对于基线模型具有完美拟合度。（注：在拟合良好的模型中，TLI 有时可能超过 1.0。）3.3.绝对误差指数（绝对误差指数（RMSEARMSEA 和和 SRMRSRMR）。）。这些指标衡量拟合劣度，即模型预测值与实际数据间的平均误差。RMSEARMSEA 结果：结果：RMSEA=0.000，90%置信区间为0.000,0.023 准则：准则：我们检查点估计值0.08（可接受）和0.06（优秀）。解释：解释：您的 RMSEA 值为零，整个置信区间远低于优秀拟合阈值，表明几乎不存在近似误差。SRMRSRMR 结果：结果：SRMR=0.017 准则：准则：我们检查是否满足值0.90（可接受）或0.95（优秀）。RMSEA：RMSEA：近似误差均方根（R MSEA）作为失拟度指标,用于量化模型的平均误差水平。我们通常要求其值0.08（可接受）或0.50）。该结果可验证测量模型的健壮性。标准化残差：标准化残差：显示模型中每个独立关系的误差。我们要求不存在过大残差值（例 如 绝 对 值 均 不 超 过2.58），否则就表明特定变量关系的理论预测存在偏差。修正指数：修正指数：这些如果会怎样式的统计量揭示了模型承受最大压力的环节。我们通过较大的值来诊断问题（例如某个测量项同时反映两个概 念），但若无充分理论依据则避免据此盲目修改模型。优质模型需具备可接受的全局拟合度、健壮的因子载荷量，且无 显著局部应力迹象。正是这种包含多维证据的体系，赋予我们对模型结构的信心。方法论 DORADORA 122 意见反馈：添加微信 pp2567891 检验理论模型的预测效力检验理论模型的预测效力 我们的有向无环图还生成了一组可验证的预测，称为隐含条件独立性。这组预测聚焦于变量间不存在关联的具体情境，可将其视为检验理论模型的不在场证明。若预测成立，该模型的可信度则相应提升。当运行 impliedConditionalIndependencies(simple_dag)时，我们注意到：这些论断是我们因果模型的核心预测，表明个人经验、可用资源及其团队的稳定性三者相互独立。换言之，了解团队的可用资源水平，并不能反映出关于个人在该团队中的经验或团队整体稳定性的任何信息。我们首先通过检查原始模型中的协方差进行非正式验证。所有协方差值均接近 0，这提供了相当有力的证据。我们还可尝试更正式的检验方法：将这些隐含条件纳入结构方程模型构建。具体实现方式是将相关参数约束为 0。在先前模型中，我们允许这些参数自由取值；而当前模型则强制设为零值。关键结果来自 anova()函数执行的卡方差异检验。这提供了原始模型（sem_fit）与限制性模型（co nstrained_fit）之间的正式比较，在后者中强制将协方差设为零。关键问题在于：强制将这些关系设为零是否显著损害了模型的拟合度？方法论 DORADORA 123 意见反馈：添加微信 pp2567891 步骤四：通过贝叶斯模型进行估计比较 步骤四：通过贝叶斯模型进行估计比较 结果表明，将这三个协方差限制为零并未显著损害模型拟合。卡 方 差 异卡 方 差 异 (Chi(Chi-squared squared difference):difference):这是施加约束后模型拟合度下降的原始度量值 计算结果：计算结果：3.5267。单看这个数字很难解 读其含义。Df diff(自由度差异):Df diff(自由度差异):这表示添加的约束条件数量。计算结果：计算结果：3.结论正确，因为强制将三 个协方差设为零。Pr(Chisq)(P 值):Pr(Chisq)(P 值):这是最重要的数值。它表示若约束条件在总体中实际成立，出现 3.5267 或更大 卡方差异的概率。计算结果：计算结果：0.3173.简言之，研究推论成立，且约束模型是更简约的建模方案。在对 DAG 结构建立信心后，我 们转向核心问题。利用 DAG 确 定正确的调整集，随后拟合贝叶斯模型。虽然采纳因果框架，但我们将结果 解读为原则性比较，承认 观 察 数 据 的 局 限 性(Gelmanet al.,202 0)。先验分布设置先验分布设置 在众多结果中测试预测因 子的方法会引发多重比较问题。为此，我们在所有模型 中为预测因子设置统一、持怀疑态度的贝叶斯先验分布。10这构成抵御随机性误导的 原则性防护机 制。通 过 设 置 怀 疑 先 验（student_t(3,0,0.5)），11我们正式构建了真实效应可能较小的信念，从而控制假阳性率。12 确定调整集确定调整集 有向无环图（DAG）将明确模型中需要包含的变量，更重 要的是，会指出不应包含的变量。若 DAG 构建正确，纳入这些变量应能阻隔偏执路径，避免影响 AI 采纳率（暴露变量）对个体效能（结果变量）效应的估计偏差。方法论 DORADORA 124 意见反馈：添加微信 pp2567891 我们认为单一指标永远不足以全面理解模型。因此我们通过四个关键维度来评估证据，将数据中的不确定性转化为知识来源。1.预测准确度是否提升?(留 一法结果)是。留一法比较显示完整模型具有明显优势(elpd_diff=10.7,se_dif f=5.2)。13 这是我们首项实证依据：引入 AI 采纳率评分变量后构建的模型，预期能在新数据上获得更优的预测表现。这并非统计噪声，而是具有预测效用的关键变量。2.效应是否始终处于零值同侧？（S 型错误检验）是。检查 b ai_adoption_score 的后验汇总：AI 采纳率系数的 89%置信区间（Q5.5 至 Q94.5）为0.13,0.26，整个区间显著高于零值。这表明发生 S 型（符号）错误的概率极低。我们可高度确信该相关性呈正向关系。方法论 DORADORA 125 意见反馈：添加微信 pp2567891 步骤五：模型置信度诊断步骤五：模型置信度诊断15 15 3.我们是否认识到了效应规模？（M 型错误检验）是。该模型清晰呈现了效应量级。最佳估计值为：AI 采用率每提升一个标准差，效能相应增加 0.20 个标准差。置信区间0.13,0.26提供了该效应的合理范 围估计。其影响不算庞大，但也不可忽视，且该估算具有合理的精确度。4.这与我们的理论是否一致？是。我们最初提到的有向无环图假设了从 AI 采纳率到个体效能存在直接正向的因果路径。所有收集的统计证据从结构方程 模型的结构验证，到留一法比较 及最终的后验估计均与这一理论主张相符。数据支持了我们最初提出的理论框架。综合论证 通过整合这四个视角，我们跳出了某因素是否显著的简单思维定式。所得的证据一致表明：AI 采纳率与效能提升之间的关系具有预测实用性、方向稳定性、量级适中和估算清晰的特点，且在理论层面站得住脚。该方法可避免被偶然超过统计显著性阈值的噪声模式所误导14 模型拟合并非终点。我们执行一系列严格的诊断检查以确保结果可靠。16包括检查 MC MC 收敛性（hatR 1.01，高 ESS 值)，执行后验预测检验确保模型能 复现观测数据，并通过残差分析验证模 型 假 设（Gelmanet al.,2013）。这个话题值得单独成章探讨。此处，我们仅分享若干值得关注的重要诊断检查项。这些方法具有广泛适用性，从基础模型到高级模型皆可应用，因此值得深入了解。基本分类如下：计算健康性：计算健康性：首先确保模型算法正确运行 并生成稳定的估计值。这是对模型计算引擎的技术性检验，用以 确保结果可靠性（例如检验 R统计量是否小于 1.01）。统计有效性：统计有效性：最后，我们验证模型的核心统计 假设是否成立。这需要检查模型误差（残差），确保未违反线性关系等基本原则。预测一致性：预测一致性：随后检验模型预测结果是否与我们最初使用的真实数据相吻合。我们使用该模型模拟数据，并检验其与真实观测数据的吻合度。一个无法还原历史数据的模型，对当前现象的解释力也无法令人信服。方法论 DORADORA 126 意见反馈：添加微信 pp2567891 方法论 DORADORA 127 意见反馈：添加微信 pp2567891 步骤六：可视化估计效应 步骤六：可视化估计效应 最终，我们将统计结果转化为直 观的可视化效果。我们通过检视主要参数的完整后验分布来解读模型，绘制条件预测图（或估计边际均值）以理解比较的幅度，并在原始数据背景下观察回归线。在最终结果中，我们报告 89%置信区间这一选择旨在揭示 p 值中心思维的任意性，并将重点置于后验分布的稳定高密度区域（McElreath,2020)。方法论 DORADORA 128 意见反馈：添加微信 pp2567891 方法论 DORADORA 129 意见反馈：添加微信 pp2567891 方法论 DORADORA 130 意见反馈：添加微信 pp2567891 结论结论 该工作流从外显理论到严谨验证、估计与诊断，旨在呈现透明、可信且健壮的洞察结果。我们希望通过分享此流程，以及“我们的研究模型及其理论”这一章节，使读者能够更有效地评价我们的工作。我们也期待此举能帮助复现我们的研究，以此鼓励人们去运用这些有趣的统计方法。方法论 DORADORA 131 意见反馈：添加微信 pp2567891 我们的研究模型及 理论基础 我们的研究模型及 理论基础 “理论代表一种根本性决策要素，它使世界呈现截然不同的 面貌以全新的视角呈现。”理论是一种根本性的原始决策，它决定了何为有效何为无效 韩炳哲1 Derek DeBellisDerek DeBellis 定量用户体验研究员,谷歌云 本章阐述了支撑效能分析与评估的理论模型。该模型源于与 DORA 社区的讨论、负责在企业内推进变革的领域专家经验、文献研究及大量定性数据。此模型绝非简单的框图连线练习。其关键性在于：内含的理论性及不可避免的因果假设将指导整个分析过程。细微调整便可能会对分析结果产生重大影响。相关不等于因果，但我们对因果关系的假设，却影响我们最终能看到怎样的相关性。本模型对 DORA 框架具有两 个独特之处。首先，我们主要关注采纳 AI 技术带来的影响及其产生作 用的条件（AI 能力要素）。这意味着模型的核心设计目标是让我们能够准确估算 AI 的采纳对那些我们认为对技术驱动型组织至关重要的结果变量所产生的影响。通常模型会尝试预测多种能力 与多重结果间的关联性。其次 2，本模型虽以结构方程模型（SEM）层级加以评估，但此举仅用于验证模型的合理性；然后我们再构建针对性的贝叶斯模型，以生成更聚焦、更精细的估计结果。方法论章节对此做了详尽阐述。本章的基本结构如下：本章基本论述脉络如下：模型：对我们整体模型的介绍。概念：对模型高层概念的说明。理论：对各路径理论依据的概述。本章与方法论章节共同呈现了支撑研究结果的理论与分析全貌，旨在将我们的假设和盘托出。我们希望这些阐述能为复制、借鉴和评估本研究提供充分的信息。我们的研究模型及理论基础 DORADORA 132 意见反馈：添加微信 pp2567891 在我们的因果模型中，各个概念（以方框表示）属于高层次类别。这些类别为了可视化效果做了简化，并不一定对应我们在分析中使用的具体度量指标。模型还包含一些情境性视角，用以帮助我们理解受访者的处境，包括环境特征、服务特征、流程与实践以及个体特征。AI 采纳是我们通过验证性因子分析提取的一个潜在因子，由反思性使用、信任和依赖三项共同构成。至于结果变量，在执行摘要和“AI 影响”章节中有更详细的说明。我们倾向于认为此处每个概念都不可或缺。要准确评估 AI 采纳带来的影响，必须厘清其所在的错综复杂的现实关系。我们采用结构方程模型与有向无环图（DAG）来检验这一理论模型与观测数据的契合程度。一旦模型通过验证，便借助 DAG 对分析进行校正，以获得更精准的估计。“方法论”章节会深入细节。在这里，我们将重点阐述支撑该模型的概念与理论。我们的研究模型及理论基础 DORADORA 133 意见反馈：添加微信 pp2567891 概念体系概念体系 AIAI 采纳采纳 AI 采纳衡量的是人工智能与个人工作流程及思维模式的融合深度。这一概念区分了单纯的工具使用和与技术建立的深度协作关系。我们通过三个核心指标来衡量人工智能采纳：信任度 反射式使用 依赖程度 流程与实践流程与实践 这一类别涵盖广泛的能力集合：既包含人工智能专属能力，也涉及团队层面流程与个人层面流程。所有这些能力都体现了工作方式与行为模式的典型特征。相关构建要素包括：3 明确且已共识的人工智能立场 健康的数据生态系统 人工智能可访问的内部数据 稳健的版本控制实践 小批量工作 以用户为中心 高质量的内部平台 这些构成要素均是我们首版人工智能能力模型的重要组成部分，该模型的具体内容已在 人工智能能力模型章节中详细论述。个体特质个体特质 这一类别涵盖了个体的特定属性，包括其职位角色、年龄及在团队中的任职时长，同时还包括工作性质特征（例如在AI 相关任务上投入的时间比例）。这些细节为理解个体的技术体验及其与技术平台的交互方式提供了关键背景信息。这一概念通过以下观测指标进行探究与构建：AI 使用时长 团队任职年限 职位角色 年龄阶段 任务类型 AI 专项任务 我们的研究模型及理论基础 DORADORA 134 意见反馈：添加微信 pp2567891 环境与组织特征环境与组织特征 这些概念描述了工作的整体环境和背景，既包括企业规模与行业属性等稳定因素，也涵盖资源可用性和优先级稳定性等动态条件。这种环境背景构成了促进或制约技术应用与整体绩效的基础条件。团队效能团队效能 这一因子衡量的是个体所在直接团队的感知效能与协作强度。个体成果个体成果 代码质量：代码质量：该指标反映个体对 其所开发主要应用或服务底层代码质量的评估。个体效能：个体效能：该因子衡量个体对 自身工作效率及工作成就感的自我评估。有价值的工作：有价值的工作：该指标测量个 体自我评估中用于从事其认为有价值工作的时间占比。摩擦摩擦阻力阻力：该指标衡量阻碍 个体工作的摩擦程度。较低的摩擦值通常被视为积极成果。职业倦怠：职业倦怠：该指标衡量 与工作相关的疲惫感及 消极情绪。我们认为职业倦怠是影响个体工作的关键阻碍因素。服务特征服务特征 服务特征定义了应用或服务的核心特征。了解服务的年限、关键性及是否融合人工智能技术，对理解性能度量指标及特定技术实践的相关性至关重要。组织效能组织效能 这是基于盈利能力、市场份额和客户满意度等特征，对组织整体成果的高层级衡量指标。产品效能 产品效能 这一指标从帮助用户完成关键任务、保障信息安全以及减少延迟等性能特征出发，衡量团队所构建产品或服务的成功度与质量水平。软件交付效能软件交付效能 软件交付吞吐量：软件交付吞吐量：这体现了软件交付流程的速度与效率。详见 理解您的 软件交付效能章节获取深度解析。软件交付不稳定性：软件交付不稳定性：该指标用于度量软件交付流程的质量与可靠性。详见理解您的软件交付效能 章节获取深度解析。我们的研究模型及理论基础 DORADORA 135 意见反馈：添加微信 pp2567891 理论基础理论基础 若研究结果是建筑结构，分析过程是施工建设，那么理论便是地基根基。本节将阐述这一理论基础，说明模型中那些关键路径为何能够让我们准确估计 AI 的影响。为保持清晰，此处仅聚焦模型的高层关系，并重点标出我们最需要论证的路径。尽管我们的分析依赖于实例的细微关系，但在此我们仍聚焦于总体的理论关联。我们所强调的每一条分析链路都立足于已有文献、定性研究以及领域专业知识，并经由我们对十多年来持续进行的“高效能驱动力”的研究加以强化而得到。非核心服务往往得不到这类投入，导致被忽视并不断累积风险，最终形成对效能的拖累，直到事态严重时才显现出来。而 融 入 AI 的 服 务 则 带 来 MLOps 的诸多挑战6，从根本上改变交付管道的稳定性与速度。团队效能团队效能 个体成果个体成果 高效运作的团队不仅交付产品；更赋能个体。14协作可靠、运行高效的团队能提升并放大个人成效。缺乏这些特质的团队会压制和限制个人发展，制造消 耗精力的要求。15,16因此，高绩效团队既能提供优质工作的条件,又能为工作成果开辟实现影响 力的途径。服务特征服务特征 软件交付效能软件交付效能 要交付的系统服务其自身的特征决定了交付难度。例如，年代久远的服务往往背负着沉重的技术债，产生摩擦并拖慢交付 4.5。相反，服务是否处于核心地位和其重要程度会成为强大的催化剂，吸引组织的关注与资源投入。这种聚焦可能简化流程，并促使企业投资于自动化测试、SRE 等先进实践，从而同时提升交付速度与系统稳定性。流程与实践流程与实践 (多重结果多重结果)DORA 过去十年的研究表明，人员与团队的工作方式决定了他们交付软件、高效工作、协同合作以及最终打造卓越产品的能力。尽管今年探讨的具体实践可能有所不同，且当今开发领域已大量应用人工智能技术，但这一根本原则依然成立。精心设计的流程 1.将软件吞吐率与稳定性转化为可复现的成果7 2.减少协调成本，使团队能将精力 投入开发学习而非救火式工作和僵化的流程8,9 3.降低认知负荷，缓冲个体 压力10,11 4.助力创意落地，同时保障安全性、软件交付效能与可靠性12,13 环境特征环境特征 个体成果个体成果 工作环境对个体施加影响，既 改变其工作方式，也塑造其工作体验。我们可通过工作需求-资源（JD-R）模型理解这些作用力，该模型将引发压力的 因素（需求）与促成成功的要素（资源）区分开来。17例如，大型组织常产生诸如应对官僚体系、适应不断变化优先级等 需求。18不同行业特有的需求可能改变职业倦怠的发生率和表 现形式。19 我们的研究模型及理论基础 DORADORA 136 意见反馈：添加微信 pp2567891 结论结论 此外，某些行业可能面临因不确定性产生压力的外部因素。20,21不同组织在资源（例如工具）可用性和目标优先级稳定性方面也存在显著差异。资源匮乏会增加 工作难度。另一方面，不稳定的优先级会形成移动靶效应，削弱开展雄心勃勃的长期项目的动力。22 本章概述的理论是我们分析所依据的基础。我们聚焦于模型中最关键的路径,而非对每个关联环节提供详尽论证。这是刻意为之的选择，旨在清晰透明地展现引导 我们结论的核心假设。通过提供此框架图，我们诚邀您严格评估研究发现、补充自身见解，并将这些因果推演应用于您面临的挑战。本模型即我们的导航图；我们鼓励您使用它、提出质疑并 协助我们完善它。我们的研究模型及理论基础 DORADORA 137 意见反馈：添加微信 pp2567891 下一步 下一步 加入 DORA 社区，共同探讨、学习并协作提升 技术驱动型团队与组织的影响力。https:/munity 探索能够营造学习氛围、实现快速流转与快速反馈的关键能力。https:/dora.dev/capabilities 推荐阅读推荐阅读:Accelerate:The Science of Lean Software and DevOps:Building and Scaling High Performing Technology Organizations.加速:精益软件和 DevOps 的科学:如何构建和扩展高性能的技术组织 IT Revolution.https:/ 推荐阅读推荐阅读:Team Topologies:Organizing Business and Technology Teams for Fast Flow.高效能团队模式 IT Revolution.https:/ Skill Code:How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines技能密码.HarperCollins.https:/ engineering:From Value Stream Mapping to Effective Action.IT Revolution流工程：从价值流程图到有效行动.https:/ 阅读 DORA 研究项目的出版物，包括往期 DORA报 告。https:/dora.dev/publications 查阅关于研究及报告的常见问题解答：https:/dora.dev/faq 阅读本报告并提交修改、更正与澄清说明。https:/dora.dev/publications/errata 确认此是否为 2025 年 DORA 报告的最新版本：https:/dora.dev/vc/?v=2025.1 下一步 DORADORA 138 意见反馈：添加微信 pp2567891 附录 附录 效果评估方法 效果评估方法 组织效能：组织效能：这是衡量组织整体成功程度的高阶指标，基于盈利能力、市场份额和客户满意度等特征。就下列各项效能指标而言,过去一年贵组织相对于目标达 成情况如何？客户数量增长 主要产品的相对市场份额 贵组织的整体效能表现 贵组织的整体盈利能力 组织及使命目标达成度 客户满意度 运营效率 所提供产品或服务的质量 团队效能：团队效能：该指标衡量个体所在直接团队的可感知效能与协作能力。您如何评价团队当前在以下领域 的效能表现？交付创新解决方案 适应变革能力 成员间有效协作 成员相互依赖度 高效协作 产品效能：产品效能：该指标通过帮助用户完成重要任务、保障信息安全等特性，以及延迟等性能表现度量指标，衡量团队构建产品或服务的成功度与质量。对于您负责的主要服务或应用程序，您如何评估其在以下领 域的当前效能表现？效能表现度量指标，例如 延迟 功能实现符合预期 帮助用户达成关键目标 组织内向生产环境部署代码或向最终用户发布产 品的频率如何？团队的变更前置时间是 多少（即从代码提交到成功在生产环境运行所需时间)?当生产环境变更或用户版本发布导致服务降级（例如引发服务受损或中断）且需采取补救措施（如热修复、回滚、前向修复或补丁）时，通常需要多长时间恢复服务？可用性与操作便捷性 保障用户信息安全 用户使用的可靠性与可用性 软件交付吞吐量：软件交付吞吐量：这体现了软件交付流程的速度与效率。详见理解您的软件交付效能章节获取深度解析。附录 DORADORA 139 意见反馈：添加微信 pp2567891 软件交付不稳定性：软件交付不稳定性：该指标用于衡量软件交付流程的质量与可靠性。详见理解 您的软件交付效能章节获取深度解析。生产环境变更或用户版本发布中,约有多少百分比的变更会导致服务降级（例如引发服务受损或中断）且需采取补救措施（如热修复、回滚、前向修复或补丁)?过去六个月中，约有多少百分比的部署属于非计划性但为解决应用程序用户端缺陷而执行的?代码质量：代码质量：该指标反映个体对 其所开发主要应用或服务底层 代码质量的评估。您如何评价所负责主要服务或应用程序的底层代码质量？个体效能：个体效能：该指标反映个体对 自身工作效率及工作成就感的自我评估。过去三个月内，您在工作中执行任务与履行职责的有效性如何？在过去三个月中，您对自身工 作效率的感知如何？在过去三个月中，您认为自己的工作产生了多大成效？在过去三个月中，您达到高度专注或进入心流工作状态的频 率如何？有价值的工作：有价值的工作：该指标测量个体自我评估中用于从事其认为有价值工作的时间占比。在过去三个月中，您认为投入在有价值且值得的工作上 的时间占比约为多少？摩擦摩擦阻力阻力：指个体工作中受阻碍 程度的衡量指标 在过去三个月中，工作摩擦对您造成的阻碍程度如何？职业倦怠：职业倦怠：衡量与工作相关的疲 惫感及消极情绪的指标在过去三个月中，您经历以下情 况的频率如何？对工作感到漠不关心或愤 世嫉俗 因工作产生职业倦怠感 感觉工作效率低下 工作情绪对非工作生活造 成负面影响 AIAI 采纳采纳 AI 采纳采用虽非核心成果，但贯 穿本报告的核心衡量指标以下是关于我们测量方法的补充说明。AIAI 采纳：采纳：该指标衡量个人将AI 融入日常工作的程度及其对 AI 的态度。在过去三个月中，当您遇到需解决的问题或需完成的工作任务时，使用AI的频率如何？在过去三个月中，您在工作中 对 AI 的依赖程度如何？在过去三个月中，作为开发工 作的一部分，您对 AI 生成代码输出质量的信任度如何？附录 DORADORA 140 意见反馈：添加微信 pp2567891 平台工程 平台工程 平台及平台团队的定义说明：平台及平台团队的定义说明：平台：指可跨多个应用程序或 服务共享的能力集合。公司可能拥有多个功能重叠的平台，我们将这些统称为平台。平台团队：平台团队：指专门负责平台构建与运维的平台工程团队。不是必须设立专职平台工程团队的。平台工程：平台工程：指构建平台时应 用的软件与系统工程实践。稳健平台的核心特征列表：您的平台在多大程度上具 备以下特性？该平台帮助我构建和运行可靠的应用程序与服务。平台的用户界面(UI)简洁直观。平台提供我独立工作所需的工具和信息。该平台帮助我构建和运行安全的应用程序与服务。平台的行为方式符合我的预期。平台协助我遵循必要流程(例如代码审查、安全验收）。平台提供我独立工作所需 的工具和信息。平台对我的任务结果给予清晰反馈。我在平台上执行的任务自 动化程度良好。平台团队会对我提供的反馈采 取行动。该平台易于使用。平台有效屏蔽了底层基础设施的复杂性。附录 DORADORA 141 意见反馈：添加微信 pp2567891 张乐张乐 腾讯研发效能及 Al Coding 资深技术专家 目前负责服务数万人的智能化软件工程相关工具平台的设计与研发。前百度工程效率专家、前京东工程效率总监与首席架构师。长期在拥有数万人研发规模的一线互联网公司，负责研发效能提升、研发效能度量体系建设、敏捷与DevOps 实践落地及工具平台研发工作。DevOps 运动国内早期布道者与推动者。研发效能宣言发起人及主要内容起草者。著作：软件研发效能提升实践、软件研发效能权威指南；译著：独角兽项目：数字化转型时代的开发传奇、价值流动：数字化场景下软件研发效能与业务敏捷的关键。知识星球“研发效能”主理人。茹炳晟茹炳晟 腾讯 Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，腾讯集团技术委员会委员，中国计算机学会 TF研发效能 SIG 主席，腾讯云架构师技术同盟入会成长主席，中国通信标准化协会 TC608 云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，复旦大学CodeWisdom 团队成员，“软件研发效能度量规范”团体标准核心编写专家，国内外各大技术峰会的联席主席、出品人和 Keynote 演讲嘉宾，公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人，二十余本计算机专业图书的作者和译者。审校审校 审校 DORADORA 142 意见反馈：添加微信 pp2567891 朱少民朱少民 QECon 发起人、CCF 杰出会员、软件工程 3.0作者 同济大学特聘教授、CCF 质量工程 SIG 主席，拥有个人公众号“软件工程 3.0 时代”。先后获得多项科技进步奖，出版了二十多部著作和 4 本译作，其代表作有：软件工程3.0、智能软件工程、全程软件测试、敏捷测试：以持续测试促进持续交付、软件测试方法和技术、软件质量保证与管理等。经常作为大会联席主席、论坛主席或专场出品人、演讲嘉宾等出席国内技术大会，曾任IEEE ICST 2019 工业论坛主席、多个 IEEE 国际学术会议程序委员、思科（中国）软件有限公司 QA 资深总监等。李威 李威 JFrog 解决方案架构师 DevOps 咨询师、教练。曾就职于烽火、京东等企业，十余年一线开发及运维经验，带领团队从零到一实践 DevOps 转型。现就职于 JFrog ，善于在工程实践方面引导帮助客户落地 DevOps 理念。参与编写软件研发效能权威指南。译者译者 王永雷王永雷 2016年 加 入BlackDuck，BlackDuck 资深软件安全架构师,首席开源软件治理专家，为大中华区的企业客户提供企业级的软件安全和开源合规治理解决方案。参与编写DevOps 原理和实践，参与翻译拥抱开源，开放式协作。指南。译者 DORADORA 143 意见反馈：添加微信 pp2567891 揭光发揭光发 腾讯云 架构师联盟社群管理主席 腾讯 专家工程师 20 年研发与团队管理经验，前腾讯云 TVP，现腾讯全栈技术专家，公司级低代码项目负责人，是 IEEE 低代码标准及大湾区企业低代码标准的主撰写人；大模型应用早期实践者与布道师，是国内顶级行业/技术峰会相关话題优秀讲师及出品人。在低代码与 LLM 结合场景有深度的实践，愿景是“人人能编程”。带领团队深度践行 LLM 对研发提效、探索Vibe coding 在专业程序员与准开发者群体的落地，个人代码全栈 AI 含量几近 100%。顾黄亮顾黄亮 畅销书DevOps 权威指南技术赋能数字化转型的基石作者，中国商联专家智库入库专家、国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟(NIISA)智库专家委员会副主任委员、江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家、中国信通院企业数字化转型 IOMM 委员会特聘专家、中国信通院可信云标准特聘专家、低代码/无代码推进中心特聘专家，腾讯云最具价值专家 TVP，阿里云最有价值专家 MVP，研 发 运 营 一 体 化（DEVOPS）能力成熟度模型和企业 IT 运维发展白皮书核心作者，容器云技能大赛课程出品人，多个技术峰会演讲嘉宾，拥有丰富的企业级 DevOps 实战经验，专注企业 IT 数字化的转型和落地，致力于企业智慧运维体系的打造。单虓晗单虓晗 资深研发效能专家 在多家互联网头部公司负责研发效能提升工作。主要包括：华为，负责网络操作系统、终端 EMUI 等千人级研发团队的研发模式&工具的规划设计、落地实施。蚂蚁集团，负责研发数字化、智能化建设（蚂蚁 研发洞察 体系）。字节跳动，负责公司级研发效能提升工作，主要包括：效能度量体系的建设与推广（字节 DevMind 体系）；效能平台与最佳实践的建设与推广；重点业务线效能洞察与提升；AI X 研发提效实践的探索与应用。译者译者 译者 DORADORA 144 意见反馈：添加微信 pp2567891 吴骏龙吴骏龙 前 Wish 中国测试总监，历任阿里巴巴本地生活高级测试经理。毕业于中国科学技术大学，获硕士学位。腾讯云最具价值专家 TVP。极客时间容量保障核心技术与实战专栏作者，软件研发效能提升之美、软件研发效能权威指南、现代软件测试技术之美、深入浅出全链路压测等书籍作者。在软件质量体系、服务容量保障、服务稳定性建设、软件研发效能等领域深耕多年，善于通过创新手段解决质量、容量和效能难题，拥有多项国内外专利。多次受邀于业界各技术大会发表演讲，传播先进理念和方法论。熊志男熊志男 QECon 专家顾问 QECon 专家顾问，是 QETalk访谈发起人，曾在京东和 360担任研发效能和 DevOps 平台的产品专家。2023-2025 年在360 集团致力于通过 LLM 技术打造研发效能数字人、智能指标查询及报表生成系统，服务集团内千人规模产研团队。此前在京东担任研发效能和DevOps 平台产品专家，主导参与两款平台建设，支持万人规模产研团队协作。负责的京东零售持续集成和代码质量平台成功从 20 人小范围使用扩展至全公司通用效能工具。2011 年起作为测试技术社区TestWo 核心成员参与测试之旅公益沙龙组织与测试白皮书编撰。2022 年起担任云上软件工程社区研发效能和平台工程领域技术专家，持续推动业最佳实践分享。译者译者 译者 “State of AI-assisted SoftwareDevelopment”AI 辅助软件开发之现状 由 Google LLC 发布，遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。关注QECon公众号持续获取AI质效前沿洞察
2025-10-14
148页
5星级
主编单位复旦大学清华大学北京大学浙江大学天津大学中国科学技术大学国防科技大学华中科技大学信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心(NDSC)嵩山实验室中国科学院半导体研究所中国科学院计算技术研究所.
2025-10-14
59页
5星级
1附件 22025 年第二批广西“人工智能 制造”产品、垂直领域模型和典型案例2目录“人工智能 制造”产品.8一、医用气体报警系统区域报警分机.8二、北斗融合蓝牙的工业园区 3D 室内外车辆、人员定位及导航系统.11三、大载重无人机.12四、视频事件检测服务器.14五、充电停车一体机.16六、基于 AI 与多模态数据融合的分布式光伏智能运维关键技术的研发与应用.18七、无线充电.21八、AI 心电仪.23九、智能微耕机.25十、和德科创中心 BIM 智慧运维管理平台.27十一、统一运维智能体工厂应用研究.30十二、AI 易说.32十三、硫熏强度智能在线检测系统.36十四、光伏板自动安装机器人.38十五、云端化学智能分析平台及配套检测芯片.40十六、智慧校园 AI 教学辅助系统.42十七、生猪精准饲喂数智节粮设备.44十八、行业智能体一体化平台.46十九、基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜.51二十、高速公路机电监管养云平台.54二十一、VRmama 消费循环引擎.57二十二、空地协同风电场巡检机器人及关键技术.60二十三、雷视融合交通事件检测系统.62二十四、隧道 LED 照明调光控制系统.63二十五、信创 AI 智能终端.65二十六、AI 汉语学习机.66二十七、AI 驱动的园区新能源管理与调度大模型.68二十八、智慧水务药剂投加智能管控平台.69二十九、智能可回收垃圾箱.71三十、基于 LSTM 动态误差预测模型.74三十一、基于边缘智能与深度学习的智能化养殖系统.77三十二、生成式 AI 智慧教育软件.79三十三、智慧园区全域可视安消一体化智控平台.83三十四、“友智味链”老友粉智能烹饪机器人.85三十五、动物人工智能精准识别验证系统.89三十六、AI 智能螺蛳粉售卖机.91三十七、水面水下一体化机器人.94三十八、高速铁路智能安防设备体系.95三十九、基于 AI 大模型的稀土金属冶炼智能化系统.98四十、新三农杺智慧农业全产业链管理系统.1003四十一、农药残留智能检测仪.101四十二、城市智慧住区综合管理服务平台.103四十三、车易慧智能体管理平台.104四十四、车易睿电机振动检测台.106四十五、高通量智能水环境分析仪.107四十六、碳酸钙粒度智能检测系统.108四十七、智能显微镜系统.110四十八、船舶智能过闸管理系统.112四十九、中药智能显微鉴别系统.115五十、智能笔记本电脑.117五十一、人工智能芯片晶圆级封测服务.118五十二、姿态感知智能健康办公装备.119五十三、自动研磨机.120五十四、基于 IP 的分布式人工智能 AI 音频感知互动终端.122五十五、广西既有建筑智能安全评估平台.124五十六、天清 MAF 大模型应用防火墙.127“人工智能 制造”垂直领域模型.129一、高速公路（复眼）监测模型.129二、高速公路车流预测大模型.132三、结构物灾毁视觉识别模型.133四、HVAC-EcoDistill 智能节能语言模型.135五、博依特工艺大模型.139六、华为云 SparkPack 企业 ERP 数字化转型套件.142七、多模态生物信号处理检测模型.144八、贺州市城区污染预测模型.146九、中国-东盟跨境投资智能风险评估系统.147十、自然资源视觉监测模型.149十一、舞心 AI（心理健康 X 舞蹈运动）模型.151十二、海上风电 AI 智能预警与监控模型.154十三、建筑遗产智能监测与预警模型.156十四、中央空调 AI 节能智控平台.159十五、语言文字智慧平台.161十六、创媒 AI 内容生成系统.162十七、一种基于互联网条件下风电场智能轨道新型轮式巡检机器人.164十八、视频事件检测大模型.166十九、多维异常事件模型算法引擎.167二十、道路定检大模型.169二十一、智鸿智管家-智慧环保系统平台.171二十二、工程造价领域易造价专用模型.173二十三、女书数智化传承平台.175二十四、东盟知识产权语料大模型.183二十五、广西水利工程安全运行管理平台.186二十六、智能林业融合分析决策模型(IFCAN).1894二十七、铝精深加工板带材生产高质量表面板形、质量缺陷在线快速识别预警模型及应用示范.191二十八、智昇氧化铝大模型.193二十九、大型结构健康大模型及智能机器人研发.195三十、财务大数据成本分析模型（基于先进制造业产业链大数据分析应用平台）.197三十一、交通信号控制大模型（Deep-Light）.200三十二、“桂表妹”-以旧换新人工智能消费大模型.202三十三、瑶医药 AI 研发大模型智能体开发及应用.204三十四、西江航运水情大数据平台.208三十五、中药成份智能鉴别模型.210三十六、生成式对抗网络数据增强的碳酸钙检测模型.212三十七、富氧侧 顶吹粗铜冶炼大模型.213三十八、林业产业供应链智能匹配模型.214三十九、AI 专家客服.215四十、文旅数字人.218四十一、多模态建筑行业大模型.220“人工智能 制造”典型案例.225一、基于 AIoT 的大规模全自动连续平压胶合板绿色智能制造系统构建与应用场景.226二、AI 预警摄像头赋能基层应急.228三、非织造新材料智能工厂建设.231四、万兆网络通讯产品智能智造柔性生产线.234五、安全管控-基于 AI 驱动的智能制造型人造板生产火花监测与自适应灭火一体化系统.235六、大王椰高端环保板材智能制造工厂.239七、运动鞋生产物流管理人工智能技术融合应用.242八、产品 BOM 和产品工艺路线管理模块.244九、人工智能助力灵山县传统村落集中连片保护利用示范项目.246十、结构件智能化拼焊技术的应用.248十一、基于物理信息神经网络的铝电极箔智能预测系统.250十二、基于多模态数据融合的人造岗石智能配色系统研发及产业化应用.251十三、基于数字孪生的柔性制造工厂设计平台.253十四、灵语 AI 中枢大模型.257十五、灵眸智能辅助驾驶大模型.260十六、柳州市基层医共体“云化验室”建设项目.262十七、数字化营销平台.263十八、智能仓储管理系统（WMS）应用案例.265十九、智能仓储.267二十、基于数字化生产过程中的数字化系统应用案例.269二十一、智能仓储.271二十二、压缩空气数字化节能云智控 SaaS 系统.273二十三、智能上下料与搬运系统.275二十四、硅橡胶制品产线智能化生产.279二十五、工业互联网协同制造虚拟仿真实训基地.2815二十七、广西钢铁 5G 云 地面车应急巡检车.286二十八、广西钢铁集团 5G 无人驾驶移动云舱.289二十九、防城港市防城区矿石行业监管与税收智慧共治平台.292三十、大型通道式车辆 AI 放射性监测系统.295三十一、产品全生命周期精密管理系统.297三十二、基于人工智能的智能槽控系统创新实践.300三十三、基于 AI 算法驱动的 PPB 级痕量燃气泄漏高精度智能巡检平台创新应用.302三十四、电子铝箔质量流智能控制及表面智能检测.305三十五、AI 数字人交互一体机.307三十六、智能客服桌面一体机.308三十七、可移动 AI 透明屏机器人.310三十八、三姐伴游智慧服务应用平台.311三十九、化肥转鼓生产自动造粒系统.313四十、FPF 未来猪场数字化管理平台.315四十一、窑磨专家先进控制系统.317四十二、智能选矿作业系统之基于 DeepSeek 等大模型研究与应用.319四十三、智能工厂管理系统.322四十四、智能物流系统.323四十五、智能服务系统.324四十六、AI 驱动的高隔离度低插损光隔离器工艺优化与量产应用.325四十七、基于 AI 巡检机器人的陆上风电全周期智能运维管理创新应用.328四十八、成型钢筋质量溯源系统.329四十九、AI 生产控制系统.332五十、成衣全流程虚拟仿真设计场景.336五十一、广西公路 AI 无人机自动巡检识别系统.339五十二、水利智能设计助手.341五十三、能源与碳排放智慧管理平台应用.343五十四、面向精准营养的种猪膳食纤维全流程智能生产体系.346五十五、南方有色车辆管理系统.347五十六、南方有色智能无人地磅系统.348五十七、南方有色智能 AGV 自动运输系统.349五十八、基于粮食行业仓储物流的智能在线监测.351五十九、粮食行业-AI 智能制造.352六十、大明矿业建材精品砂石骨料生产管理智能化和绿色化升级项目.353六十一、AI 技术在锻造生产设备中频感应加热炉控温中的应用.355六十二、智慧能源管控一体化平台.356六十三、110kV 江口开关站全景智能巡视监控平台建设.359六十四、“人工智能 制造”典型案例情况表.361六十五、生产管理-能源智能管控.364六十六、人工智能驱动的锂亚电池电芯组装及自动化注液产线.365六十七、迈柏覃塘基地自动化生产及智慧仓储系统.368六十八、冷轧厂 AI 数智钢卷平台在成本精益管理的研究与应用.369六十九、机器人智能仓储系统.370七十、机器人拣板系统.3726七十一、智能包装系统.373七十二、高校实训室 AI 管理助手.374七十三、机器狗智能校园调度巡检系统.378七十四、玻璃深加工智能制造设计.384七十五、车间级精益拉动智能排程优化系统.388七十六、一种 DCS 系统嵌入视频智能监控方法和系统.389七十七、香芋种植、采收、加工及品质管控溯源技术.392七十八、柏秀家居覃塘基地绿色家居智能生产线.393七十九、基于 AI 的锰电解过程元素精析及因果溯源系统.395八十、美高覃塘基地生产线手臂机器人生产优化系统.397八十一、基于 DCS 的甘蔗制糖全厂智能控制与工艺优化集成.398八十二、AI 智能投药助力博世科环保技术产业升级.400八十三、AI 人工智能质检系统.402八十四、“桂小通”出行服务智能体.404八十五、昭平电站大坝安全监测自动化.406八十六、基于 DeepSeek 模型构建的铝加工智能制造知识库应用.409八十七、面向白车身一致性 AI 校验应用.410八十八、汽车制动器油管胶套装配防错应用.411八十九、京南电站大坝安全监测自动化.413九十、广投北海电厂智慧煤场.416九十一、林浆纸智能仓储系统.419九十二、广西伊利智能化设备及管理系统应用.420九十三、基于 AUTOGLM-SCR 知识产权智能生成及合规校验大模型应用.422九十四、工程机械制造数智平台.425九十五、产品智能识别检测系统.427九十六、基于智能在线检测的精细化铜箔生产质量管控.429九十八、永达智能炼钢系统.433九十九、广西物流公共信息平台-物流产业大模型应用案例.435一百、瑶医药 AI 研发大模型智能体开发及应用.437一百零一、基于 EPKS 的智能化工厂安全管控系统.441一百零二、大藤峡水利枢纽船闸船舶智能过闸管理系统.443一百零三、粗细联全自动物流与人工巡检协同.445一百零四、AI 动作捕捉系统在元宇宙游戏项目（十二生肖-守护者）开发中的应用.447一百零五、贺州市新华发碳酸钙智能检测系统应用案例.449一百零六、数字化光伏玻璃智能制造应用项目.452一百零七、智能化质量管控系统.453一百零八、铸造工艺仿真系统.454一百零九、熔炼动态配料及铁水质量过程智能控制.456一百一十、机器人自动上下料系统.457一百一十一、多轴联动定位同心同轴自动焊接.459一百一十二、基于大模型驱动的信创服务保障平台.461一百一十三、数达智算一体机.462一百一十四、铝面智检.465一百一十五、医甲通.4667一百一十六、城市智慧住区综合管理服务平台.468一百一十七、基于大模型的富氧侧 顶吹粗铜冶炼工艺增强控制技术.470一百一十八、基于机器视觉的断纸与病纸在线质量智能检测.470一百一十九、人工智能 威客教学平台应用场景.472一百二十、基于机器视觉的电工合金材料检测研究与应用.474一百二十一、AI 会务一体机.475一百二十二、扶绥新宁海螺智能质量控制应用.477一百二十三、产供销协同管理系统.478一百二十四、基于人工智能技术的环保监测治理管控平台研发及应用.481一百二十五、管材加工岛与人工智能.484一百二十六、数控平面磨床智能磨削生产线.486一百二十七、基于 MES 系统管控以及数智化设备的协同制造.488一百二十八、竹木原料 AI 质检.489一百二十九、智能 3D 仓储管理系统.491一百三十、广糖大新制糖生产数字化驱动及智能化管理.492一百三十一、筒仓智能监测调控系统.494一百三十二、糖厂全流程智能生产管理平台应用.4958“人工智能 制造”产品一、医用气体报警系统区域报警分机申报单位名称广西珂深威医疗科技有限公司9联系人及联系方式秦文丽，18174157055人工智能产品名称医用气体报警系统区域报警分机人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西珂深威医疗科技有限公司成立于 2016 年，注册资金为 2693.3333 万，是一家集研发、生产、销售、售后为一体的医疗科技国家高新技术企业，生产和安装资质齐全，拥有特种设备生产安装许可证（GC2 压力管道），电子与智能化、建筑装修装饰、建筑机电安装工程专业承包二级资质，通过了 ISO9001 质量管理体系认证、ISO13485 医疗器械质量管理体系认证、ISO14001 环境管理体系认证、ISO45001 职业健康管理体系认证以及五星售后服务认证，全面保障产品质量与服务水平。公司位于桂林高铁产业园，占地面积约 73.78 亩，总建筑面积为 31753.89。公司现有员工 135 名，其中包括 40 名管理人员和一支由 20 余名组成的跨学科研发创新团队。2023 年公司在发达城市珠海市建立了实验室，配备了先进设备，每年研发投入占销售收入比例超过 6%。公司与多所高等院校建立了紧密的合作关系，将高校的技术优势变为企业的市场优势，提高企业的创新能力。在科技创新与成果转化方面成果显著，累计获得 58 项核心自主知识产权，包括 2 项发明专利、19 项实用新型专利、16 项外观设计专利以及 21 项软件著作权，荣获了国家高新技术企业、广西 2020 年新增战略性新兴产业企业、广西壮族自治区“专精特新”中小企业、桂林市企业技术中心等、广西创新创业大赛成长组优胜企业殊荣。公司产品线丰富，业务涵盖医用中心制氧系统、医用中心供氧系统、医用中心吸引系统、医用压缩空气供应系统、医用中心制氧远程监控系统、医用气体报警系统、医用信息化护理系统、医用智能传呼对讲系统、医用洁净手术室、ICU、医用洁净医学实验室、医用洁净消毒供应室、负压隔离病房等产品的研发生产安装，公司研发生产的产品均取得了国家医疗器械注册证，是全国拥有完备医气资质的领先企业。公司秉承“以服务求生存，以技术求发展”的经营理念，以扎根桂林，立足广西，覆盖全国，走向世界为战略目标，坚持以市场为导向，以满足客户需求为前提，不断提高技术水平和服务能力，追求卓越，开拓创新。二、产品简介产品概述区域报警分机是医用气体报警系统的核心组成部分，专为医疗机构设计，能够实时采集并直观显示医院各区域气体监测点的压力、浓度、流量及瞬时流量等关键数据，通过智能分析在数据超出预设上下限值时立即触发报警机制，有效保障患者用气安全与系统稳定运行。产品研发背景随着医疗行业的快速发展，医用气体系统在医院的临床治疗、手术支持及重症监护中发挥着至关重要的作用。根据 GB50751-2012医用气体工程技术规范要求，在医用气体工程中必须有医用气体系统监测报警功能，以确保气体供应的安全性和稳定性。然而，传统医用气体监测系统存在功能单一、操作复杂、数据记录不完整等问题，难以满足现代化医院对气体管理的精细化需求。在此背景下，医用气体报警系统区域报警分机的研发应运而生。该产品通过智能10化、网络化的技术手段，实现对医院楼层、护士站、手术室等区域供气压力的实时监测与智能报警，为医院提供更加安全、高效的气体管理解决方案。产品功能医用气体报警系统适用于监测医院楼层、护士站、手术室等区域供气压力的状况，实时数显被检测气体的压力，可依据各参数使用需求设定报警点，并实现超限报警，确保医院供气压力的正常。产品优势：（1）系统提供直观的图形化操作界面，支持压力数据曲线监测、历史数据记录及故障日志查询，帮助管理人员快速定位问题根源；（2）可根据气体类型（氧气、空气、真空、流量）设置独立的上下限报警阈值，当压力异常时自动触发声光报警，并通过微信、短信等方式向值班人员推送预警信息，实现分级响应。（3）通过物联网技术实现数据的远程传输与云端存储，同时支持本地一年以上的数据备份，确保数据安全性和可追溯性。（4）用户可通过微信小程序随时随地查看气体压力数据、接收报警通知。应用场景区域报警分机已在泸州市妇幼保健院（泸州市第二人民医院）、贵州省兴义市晴隆县人民医院、核工业四一七医院、昭平县妇幼保健院等全国上百家医院投入使用，覆盖手术室、ICU、产科等关键科室。2020 年新冠肺炎疫情期间，区域报警分机还成功应用于广西壮族自治区人民医院、广西壮族自治区龙潭医院、北海市结核病防治医院、广西百色市应急后备医院等四家广西“小汤山医院”，为疫情防控工作提供了有力支持。实际应用效果1.提高安全性：通过实时监测与超限报警，有效预防因供气压力异常导致的医疗事故。2.提升效率：减少人工巡查频率，提高医护人员工作效率。3.降低维护成本：通过数据记录与故障记录功能，便于及时发现并解决问题，降低维护成本。市场前景（一）政策驱动与行业增长1.强制标准落地：根据 GB50751-2012 规范明确要求，2025 年前二级以上医院需完成医用气体监测系统的改造。这一政策直接催生了百亿级的市场需求，为医用气体报警系统的发展提供了广阔的市场空间。2.新基建医疗投入：国家“十四五”医疗装备发展规划明确支持智慧医院建设，医用气体监测作为智慧医院的重要组成部分，其细分市场年增长率预计将达到 18%以上。（二）市场需求分析1.新建医院需求：随着医疗需求的不断增长，新建医院对医用气体报警系统的需求将持续增加。这些医院在建设初期就会考虑引入先进的医用气体管理系统，以提高医院的整体运营效率和服务水平。2.老旧医院改造：对于老旧医院而言，医用气体监测系统的改造升级已成为必然趋势。通过引入区域报警分机等先进设备，可以实现对现有气体供应系统的智能化改造，提升医院的安全性和管理效率。三、经济和社会效益11一、经济效益1.公司已于 2021 年 2 月 10 日取得医用气体报警系统第二类医疗器械注册证，注册证编号为：桂械注准 20212080028，在 2021 年-2024 年期间，累计实现销售收入：约 200万元。未来，随着医疗安全意识的提升和医疗设施现代化进程的加速以及医疗新基建政策，预计医用气体报警系统的市场需求将持续增长，为公司带来更为广阔的经济效益增长空间。2.带动上下游产业链发展，通过故障预警降低医院运维成本约 1 万元/年/家。二、社会效益1.保障患者安全：区域报警分机确保手术室、重症监护室等关键区域的医用气体稳定供应，实现监测声光报警短信通知，响应速度提升 75%，避免因气体中断导致的生命危险。2.增强公众信任与社会稳定：医疗事故的减少直接提升公众对医疗机构的信任度，缓解医患矛盾。区域报警分机作为“安全守护者”的形象，可增强社会对医疗行业的信心，维护社会稳定。二、北斗融合蓝牙的工业园区 3D 室内外车辆、人员定位及导航系统申报单位名称广西维构网络科技有限公司联系人及联系方式刘桥林 18007731225人工智能产品名称北斗融合蓝牙的工业园区 3D 室内外车辆、人员定位及导航系统人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：物流、GIS 系统一、单位简介广西维构网络科技有限公司是一家以地图、定位、AI、AR 等核心技术为核心的物联网领域国家高新技术企业。通过数字化 物联网技术的创新应用，致力于构建一个更加智能、安全、可持续发展的未来。维构科技 2021 年成立于山水如画的广西桂林，业务至今已承接国内 90%的省级行政区以及部分东盟国家；主要服务制造、交通、医疗、电信、能源、政务、商业等众多领域的企业，包括宝武集团、宁德时代、美的集团、国家电网等大型企业客户，以及科大讯飞、远望谷等 IT 行业细分领域明星公司。二、产品简介一、研发背景（一）概要：工厂物流作为智能制造建设中的重要一环，是确保制造流程连贯性和高效性的关键。当前，我国处于制造大国向制造强国迈进的重要关口期，智能制造作为这一转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。工厂物流作为制造业的核心环节，其运作效率直接影响到企业的生产效益。（二）政策：中国为智能制造中的智能物流建设提出多项政策措施 2022 年 7 月 6 日工信部等八部门联合印发“十四五”智能制造发展规划。规划文件专栏 3 行业智能化改造升级行动中提到，“满足提高生产效率和产品良率、缩短研制周期等需要，建立复杂电磁环境下的企业通信网络和主动安全防护系统，实现企业内数据可靠传输；推进电子产品专用智12能制造装备与自动化装配线的集成应用；开发智能检测设备与产品一体化测试平台；建设智能物流配送系统，优化生产经营决策系统。”以上政策提及了智能物流建设，项目完全符合国家政策导向。（三）实际需求：智能制造发展过程中的重要需求1.厂内物流效率低，物流成本高2.厂内违章多，安全事故隐患大二、功能（一）基于 GIS3D 地图世界坐标功能（二）基于北斗室外定位 蓝牙的室内定位的定位功能（三）基于 AI 的最短导航路径功能（四）基于 5G、4G、LORA 通信传输功能三、应用情况产品已应用于国内 90%的省级行政区以及部分东盟国家，共 100 余个案例，其中有 3家全球龙头企业，分别为上海宝武集团、福建宁德时代、国家电网；多家国内行业龙头及知名企业，包括：广东美的集团、江苏亨通集团、长沙中联重科、云南西南铜业、河北津西钢铁、淮北焦化、东莞奥普特机器人等等。四、市场前景（一）当前市场规模：国内规上制造企业 476369 家，前 20%规上大企业 95273 家，智能化物流自东部沿海向西部内陆发展，购买企业比例会持续增加，市场规模得益于该领域内的强劲市场潜力，预计销售额将以年均 100%的显著增速持续上扬，充分展现出该行业的蓬勃生机与广阔前景。（三）国内外技术与产业发展动向：随着 5G 通信技术与北斗定位系统的不断革新与精进，室内外导航定位技术正日益成为提升运输及出行效率的关键力量。在全球范围内，众多企业正积极投身于该领域的研发创新与应用拓展，共同推动整个产业的蓬勃发展。三、经济和社会效益一、已实现的经济效益（一）上海宝武钢铁1.提升物流效率，降低物流成本；2.降低场内车辆行驶违章率（二）宁德时代某工厂1.提升车辆物流效率2.访客来访停车节约时间，提升访客满意度，提升企业品牌；3.新员工场内寻地方效率提升，不用再找人事和保安问位置，节约人力成本；（三）美的集团某厂区1.节约场内物流成本2.提升物流卡车入园平均时间；二、社会效益（一）提升公共安全保障，降低交通事故风险（二）促进资源节约与环境保护。减少能源消耗与排放（三）优化厂区空间利用三、大载重无人机申报单位名称桂林飞宇科技股份有限公司联系人及联系方式李宇钰 13707730827人工智能产品名称大载重无人机13人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介飞宇公司于 2007 年始就深耕高精度姿态方位模块、惯性姿态测量系统的航模平衡仪、飞行控制器以及固定翼无人机领域，是华南地区首批无人机及相关自动化产品创业公司。公司建有广西智能无人机工程技术研究中心等创新平台，并拥有一支由国家万人计划人才带领的研发创新团队。经过多年的技术积累，公司已掌握无刷电机精密控制技术、无人机飞行控制技术等领域的关键核心技术诀窍，并获得了 200 多件国内外专利授权，被授予专精特新“小巨人”、广西制造业单项冠军企业、西高新技术企业 100 强等多项荣誉称号。二、产品简介一、产品开发背景当前，全球低空经济正处于高速发展阶段，已成为推动航空产业升级、优化城市治理模式、提升应急救援能力的重要抓手。低空经济涵盖低空飞行器制造、飞行服务、基础设施建设及数据应用等多个领域，广泛应用于物流运输、应急救援、农业植保、国土监测、智慧城市管理等多个行业，是未来国民经济的重要增长极。广西作为西部陆海新通道的重要枢纽，依托其独特的地理区位优势、丰富的产业基础和广阔的应用场景，在低空经济发展方面具备得天独厚的条件。自治区政府已提出“科技兴桂”战略，明确将低空经济作为重点培育产业，并出台相关扶持政策，加快低空经济基础设施建设，推动无人机产业向自主化、智能化、产业化方向发展。然而，目前广西区内无人机产业仍处于初步发展阶段，核心技术受制于人，产业链布局尚不完善，特别是在大载重无人机、飞控系统自主化、多场景适配等方面仍存在技术瓶颈。同时，由于广西地形复杂，山地、丘陵、森林、海岸线交错分布，在应急救援、交通物流、农业巡护、能源巡检等领域，对高性能无人机的需求尤为迫切。因此，推进大载重无人机研发，突破自主可控的飞行控制系统，优化新能源储能与智能换电技术，对于提升广西低空经济竞争力，打造区域特色无人机产业链具有重要意义。二、产品功能1.推动低空物流发展依托大载重无人机和智能换电网络，突破传统物流配送瓶颈，实现偏远地区快速配送，推动城乡物流一体化发展。2.提升应急救援能力通过网格化无人机应急救援体系，实现精准物资投送、实时灾情监测和高效救援，提升广西及周边区域的应急响应效率。3.促进新能源与无人机融合应用采用高效新能源储能与换电系统，提升无人机续航能力，推动低碳化、智能化无人机技术在工业巡检、林业监测等领域的应用，为新能源与低空经济融合发展提供技术支撑。产品应用情况1.复杂地形应急救援场景在山区、森林等复杂环境中部署无人机应急救援网络，实现快速搜救、物资投送及灾害评估。无人机可携带急救包、通信设备等物资，确保救援行动的高效响应，响应时14间1 分钟。2.网格化应急换电与续航保障在城市及偏远地区布局智能换电站，形成50 公里半径的换电网络，支持无人机快速补能。结合大数据分析与智能调度系统，实现无人机高频次任务执行，提高救援及物流作业效率。3.大载重无人机物流运输场景针对边远地区医疗、应急物资配送需求，打造低空物流通道。无人机具备200 公斤载重能力，结合精准路径规划技术，提升在恶劣天气及高海拔环境下的稳定飞行能力，实现快速、安全的无人机运输。4.智能化调度与任务协同依托 AI 任务规划系统，支持20 架无人机同时执行任务，并确保数据传输延迟100毫秒。通过 5G/卫星通信，实现远程实时调度与精准任务执行，提升无人机集群作业能力。产品市场前景全球无人机产业正处于高速增长期，市场规模持续扩大，技术创新不断加快。近年来，随着 5G 通信、人工智能、大数据、云计算等技术的发展，无人机已从传统的军用、消费级市场向工业级市场拓展，并在多个关键行业展现出巨大应用潜力。飞宇公司研发的大载重无人机将围绕应急救援、物流运输、林业巡护等核心应用场景，构建智能化、多功能无人机系统，实现精准、高效的低空经济发展目标，市场前景广阔。三、经济和社会效益大载重无人机的研发及应用将推动广西低空经济的高质量发展，在技术创新、产业应用和经济效益方面取得显著成效。1.产业化示范效应通过部署 10 个示范应用场景，形成网格化应急救援与无人机换电网络，实现50 公里半径的无人机快速补能布局。无人机智能调度系统可同时管理20 架无人机，推动低空经济场景落地。2.经济与社会效益大载重无人机预计实现产值 2000 万元/年，将推动无人机产业链发展，带动相关产业升级。四、视频事件检测服务器申报单位名称广西计算中心有限责任公司联系人及联系方式肖杨 18277158818人工智能产品名称视频事件检测服务器人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：智慧交通软硬件一体机一、单位简介15广西计算中心有限责任公司（以下简称广西计算中心）是广西交通投资集团数字科技子公司，由成立于 1978 年广西最早的信息科技类科研院所广西壮族自治区计算中心改革转制而来，2017 年 12 月 28 日成建制划转并入广西交投集团，注册资金 2 亿元，是广西重要的新一代信息技术创新研究机构、智慧交通研发主力军和数字化转型主要推进力量。广西计算中心以提供专业的“数智化综合科技服务”为核心，立足“广西交投集团信息化和数字化建设的中心和主体”“智慧交通建设者、智能科技引领者、数字产业开发者”两大定位，围绕“智慧交通、数字政企、智慧城市”三个领域，聚焦“数据治理及应用、软件开发、智能硬件、智能化信息系统集成、数字科技前沿课题研究和解决方案及网络安全咨询服务”等五大业务，致力打造成为领先的智慧交通科技服务商和数字产业开发运营商。二、产品简介1.产品研发背景随着我国高速公路路网规模持续扩大、汽车保有量增多、车流量增大，高速公路道路安全运营与涉路施工安全管理效率低下的矛盾日益突出。传统高速公路人工巡查和被动式监控难以满足复杂场景下的实时管理需求。自 2021 年以来，得益于高速公路视频云联网工程的落地，高速公路基本已覆盖全程视频监控，监控视频覆盖密度为每两公里一对摄像机。但在高速公路应急指挥调度管理模式下，高速公路事件识别仍存在事件发现滞后、多场景覆盖不足、管理成本高昂等难题。视频事件检测服务器产品采用视频 AI、机器学习算法，通过对大规模视频数据进行实时处理和分析，实现对高速公路、施工场站的视频等多场景事件智能分析，支持管理人员快速发现潜在的事件和异常情况，满足高速公路监控和管理高效、准确的需求。2.产品功能产品可对高速公路异常事件识别、施工区域安全管理、服务区异常事件进行检测，并具备对应用场景的场景训练、识别、调优等功能。（1）交通事件识别利用智能视频分析技术，识别交通事故、车辆逆行、行人闯入、抛洒物、异常停车、骑行人员、车辆拥堵、道路施工、养护人员等高速公路异常事件。（2）施工区域安全管理可精准识别不穿反光衣、不戴安全帽、施工区域闯入等施工安全管理事件。（3）自动告警功能安全异常行为或状态自动告警，报警信息可视化呈现，帮助管理人员及时做出应对措施。（4）图片视频管理具备事件截图与视频结构化管理功能，可对事件识别出的大量截图与视频进行结构化搜索、存储和检索服务，支持快速定位关键图片与视频。3.产品应用情况目前本产品及相关技术已在广西全区约 5700km 高速公路上应用，对全区超 3000 路视频进行实时分析，事件检测准确率 96%以上，视频事件识别效率提升 90%以上，为全区约 60%的高速公路提供应急保畅技术支撑。4.产品市场前景2025 年全国高速公路通车里程约 19 万公里，按交通运输部“视频云联网”工程每两公里 1 对摄像机的视频加密建设要求，全国高速公路视频接近 40 万路，加之伴随高速公路建设、改扩建，以及常规的施工公司安全管理应用场景，视频事件检测服务器产品及16相关技术仍有广阔的市场空间。此外，视频事件检测相关算法经升级迭代后，可部署于前端，作为事件检测终端产品进行销售，可适用于网络受限的应用场景。三、经济和社会效益产品已取得销售金额 350 万元，相关产品及技术已在广西全区约 60%的高速公路上应用，预计 3 年内可产生直接经济效益超 500 万元，持续提升高速公路事件识别效率，保障公众安全出行、美好出行。五、充电停车一体机申报单位名称广西放心源电子科技有限公司联系人及联系方式周伟泉 13737279929人工智能产品名称充电停车一体机人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西放心源电子科技有限公司（以下称“放心源电子”），成立于 2022 年是一家集充电桩研发生产及运营服务为一体的高新企业。公司内设软硬件研发中心，生产技术中心,售后服务中心等部门,深耕新能源汽车充电桩核心控制技术。放心源电子以自研新能源汽车充电桩高度融合车辆智能服务设备（停车设备、洗车设备）的产品来投入市场，给运营商提供低成本、高便利、统一支付的充电站运营设备及围绕汽车服务打造的高价值链的一体化生态运营系统，获得产品利润及长期的运营服务费用，解决了充电车位的车辆乱停放，占位不充电，充完不走等行业痛点问题，为商户实现提高充电效率，增加收入。二、产品简介一、背景：随着汽车作为日常交通工具的普及，停车难问题一直难以有效缓解。特别是新能源汽车的快速推广，使得公共充电站的充电车位愈发紧缺。燃油车占用充电桩车位、新能源车充电完成后长期占据车位、新能源车不充电却占用车位以及其他各类占位现象，导致充电桩的利用率大幅降低，经济效益显著下滑。公共充电站占位不充电问题已成为新能源充电领域的突出痛点和难点，频繁引发客户因无法充电而进行的投诉等纠纷。二、功能通过将与充电桩控制连接的充电管理系统和与停车管理机控制连接的停车管理系统进行整合集中式管理,实现充电及相关功能和单车位停车管理功能。充电停车一体机固定于单个停车位上，对车位进行一对一管理。（一）当车辆驶入充电车位时，需先扫描挡板上的二维码。系统将通过摄像设备识别车牌，区分新能源车与燃油车。若为燃油车，扫描二维码后将进入充电停车一体化管理平台提供的禁止燃油车入内页面；若为新能源车，则进入平台提供的充值页面。车主按规定预充值后，车位闸杆自动抬起，车辆即可进入停车充电。充电结束后，完成充电订单及停车订单结算，车辆驶离。待车辆完全驶离后，车位闸杆自动放下，确保未经许17可的车辆无法停放。（二）在管理过程中，为防止新能源车充电后长期占用停车位，提升充电桩的使用率和效益，充电停车一体化管理平台将发挥作用。充电完成后，系统会发送通知至车主手机，并可设置超时加收较高停车费，促使车主主动驶离。针对私家车位，空闲时段可设置为共享车位，允许其他车辆进入停车或充电，从而充分利用社会资源，提高私家车位利用率，增加收益。（三）本充电停车一体机采用预充值后再开放车位的预先管理模式，智能化程度高，确保充电桩与停车管理机协调有序运行，为客户提供优质的人性化服务。三、应用情况（一）商业综合体与写字楼吸引新能源车主消费，提升商业地产竞争力。（二）住宅小区解决老旧小区充电桩安装难题，通过共享模式提高利用率。（三）公共停车场与交通枢纽政府主导的停车场改造项目需求明确，适合规模化部署。广西融洲物业服务有限公司于 2023 年 9 月 1 日采购我司安装一批充停一体机设备，并于柳州市融水苗族自治县望江路公共停车场安装，并成功运营至今。该充停一体机设备在柳州市融水苗族自治县融水镇望江路公共停车场的成功应用，不仅提升了停车场的智能化管理水平，还有效解决了新能源车充电难、停车位紧张等问题，受到了当地车主和物业公司的广泛好评。四、市场前景（一）全球新能源汽车销量持续攀升，充电基础设施需求迫切。充停一体机可解决充电桩与停车位分离的痛点，提升用户体验。据预测，2030 年全球电动汽车保有量将超3 亿辆，充电桩缺口巨大，充停一体模式能高效利用土地资源。（二）一二线城市停车位供需失衡，传统停车场智能化改造需求强烈。充停一体机通过整合充电与停车功能，可提高单位面积利用率，缓解“停车难 充电难”双重问题。（三）智慧城市与物联网技术成熟，5G、AI、大数据等技术助力充停一体机实现智能调度、远程监控、预约充电等功能，提升运营效率。三、经济和社会效益通过充电停车一体机建设，停车场可以提供充电服务，增加收入。通过数字化和精细化运营，科学安排充电时段和价格优惠，提升车位和桩位的利用率，从而增加经济效益。智能化的停车收费系统和维护管理降低了人工成本，增加利润空间。通过优化停车资源，减少车主寻找车位时间，降低城市交通压力。通过便捷的支付方式和优质的客户服务，提成用户体验，吸引更多用户，形成良好的口碑效应。六、广西融洲物业服务有限公司于 2023 年 9 月 1 日采购我司安装一批充停一体机设备，并于柳州市融水苗族自治县融水镇望江路公共停车场安装，并成功运营至今。该充停一体机设备在柳州市融水苗族自治县融水镇望江路公共停车场的成功应用，不仅提升了停车场的智能化管理水平，还有效解决了新能源车充电难、停车位紧张等问题，受到了当地车主和物业公司的广泛好评。18六、基于 AI 与多模态数据融合的分布式光伏智能运维关键技术的研发与应用申报单位名称中建泓泰通信工程有限公司联系人及联系方式谢益祥 13978659977人工智能产品名称基于 AI 与多模态数据融合的分布式光伏智能运维关键技术的研发与应用人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介中建泓泰是一家承担国内各类通信技术服务、电力新能源、信息系统集成、规划咨询设计业务的高新技术企业。公司成立于 2005 年 7 月，业务覆盖全国各省、自治区、直辖市，拥有完善的技术支持及服务网络。公司拥有员工 1000 余人，其中中高级职称、具有执业资格的技术、研发人才占 55%。公司管理团队成员大多是来自行业优秀企业、上市公司的高端人才，具备前沿的战略眼光和丰富的行业管理经验。公司拥有“分布式光伏运维工程施工总承包一级、电子与智能化工程专业承包一级、安防工程企业设计施工维护能力一级、电力施工总承包贰级、信息通信网络系统集成企业服务能力甲级、涉密信息系统总体集成、建筑智能化设计、电力承装（修、试）设施许可”等多项资质和认证，并先后取得数十项技术专利和软件著作权，打造了一系列专利产品和数百项行业解决方案。中建泓泰作为新基建核心建设者之一，坚持“一体两翼、深度发展”的战略，立足通信业务，深度发展电力新能源、信息系统集成业务，全面布局新能源投资、新能源运维、规划咨询设计等种子业务，已成为具备战略咨询与顶层设计能力的智慧城市综合服务商。同时，为实现碳达峰、碳中和“3060”目标，公司加大电力新能源业务板块的投入，现已拥有一流的风力和光伏发电专业技术人才和管理团队，是风力发电和光伏发电投资领域内产业链较完善的专业公司之一。以价值回报社会、以实力驰骋未来，中建泓泰凭借在通信技术、电力新能源、信息系统集成、工程咨询设计行业多年深耕优势和运营上万个成功项目的实力，打造了一个个对行业具里程碑意义的经典案例，形成了各业务独立发展又相互反哺的良好局面，推动中建泓泰业务一体化持续稳健发展。秉承“舍得、知止、待人如己”的经营哲学，聚焦信息化领域，坚持技术创新与变革，中建泓泰肩负“传播万物互联理念、缔造精彩生活”的使命，致力成为领先的通信技术服务、绿色新能源和专业物联网综合解决方案的提供商！经多年发展，中建泓泰公司取得了较为可观的经济效益，近三年的财务情况如下：2021 年实现销售收入 79217.62 万元，2022 年销售收入 96507.02 万元，2023 年销售收入76380.57 万元，公司稳步发展。公司注重通信信息技术的发展、研发核心技术知识产权保护；为实现更深度的专业化生产，公司内部成立了研发中心，搭建创新创业平台，制定了研发管理制度，为技术研发提供优越条件。研发中心设立了研发组织管理制度研发投入核算体系制度科技成果转化奖励制度创新创业平台管理办法人才引进管理办法等管理制度。规范了企业的技术创新工作，从项目管理、经费管理、人员培训、科技创新、人才引进及激励等方面都有明确的规定，确保研发中心的正常运行。中心拥有一批有创新精神的专业技术人员。研发中心的财务相对独立，实行财务专账核算制度。研发中心实行19项目制，拥有一批具有创新精神的专业技术人员，研发中心的财务相对独立，实施财务专账核算制度。中心面向当前科技前沿开发方向，进行重点课题和经费预算等重大问题的决策，制定中远期发展计划，明确目标和措施，并实行动态管理，根据市场情况及时对研发方向进行修改和调整。公司经过多年的研发，申请了 14 个专利，其中获得了 2 个发明专利授权，7 个实用新型专利授权，5 个发明专利处于实审中，并获得了 27 项软件著作权。二、产品简介一、研发背景当前，光伏行业正从粗放式发展向精细化运营转变，智能化运维成为提升电站效益的关键突破口。随着物联网、大数据等技术的发展，多模态数据采集与融合分析为光伏运维提供了新的技术路径。通过整合红外图像、电气参数、环境数据等多源信息，可以更全面地掌握设备状态，实现故障的早期预警和精准定位。同时，边缘计算技术的成熟使得分布式数据处理成为可能，能够有效降低数据传输压力，提升实时响应能力。在此背景下，研发基于多模态数据融合的智能运维技术，不仅符合行业技术发展趋势，也是解决当前运维痛点的必然选择。随着电力市场化改革的深入，光伏电站的运营效益直接关系到投资回报，对运维管理提出了更高要求。通过智能化手段降低运维成本、提升发电量，已成为行业共识，这也为本项目的研发提供了明确的政策导向和市场动力。总的来说，开展分布式光伏智能运维关键技术研发，既是行业发展的迫切需求，也具备技术实现的可行性。本项目通过多模态数据融合与智能算法创新，构建高效、精准的光伏运维体系，有望显著提升电站运营水平，推动光伏行业从“重建设”向“重运营”转变，为能源绿色转型提供坚实的技术支撑。二、研发总体思路本项目围绕分布式光伏发电站的智能运维需求，以 AI 与多模态数据融合为核心，构建“云-边-端”协同的智能化运维体系，实现光伏电站全生命周期的高效管理，主要研究内容包括新能源智能共享运维平台、基于边缘采集仪自动采集数据的平台、AI 智能体和大数据分析与挖掘。新能源智能共享运维平台通过集成设备监控、故障预警、能效分析及运维决策等功能模块，支持光伏电站数据的可视化展示，通过移动端实时上报数据的信息化管理，实现光伏电站运行效率的提升，提高设备故障运维响应速度。通过开发低功耗、高精度的边缘采集仪的数据采集平台，支持光照、温度、电流电压等多模态数据的实时采集与本地预处理，通过 4G/5G/NB-IoT 多模通信实现数据可靠传输，边缘计算能力达到毫秒级异常检测，大大降低了数据的丢失率，保证数据的完整性。构建基于深度学习和知识图谱的 AI 智能体，实现光伏组件在遇到隐裂、热斑、PID衰减等故障时能够精准识别，提高故障分析的准确率，再结合气象与历史数据，开发发电量预测模型，误差控制在 5%以内，通过优化光伏电站的储能调度策略，进而降低弃光率。构建光伏运维大数据分析平台，汇聚设备运行状态、环境参数以及运维记录等多元数据，深入剖析影响发电效率的核心要素，例如光伏设备的积灰情况与阴影遮挡问题，据此生成智能清洗及维护建议。借助 AI 算法不断优化电站运行策略，从而提升光伏发电的年均发电量。通过开展新能源智能共享运维平台、边缘采集仪自动数据采集平台、AI 智能体以及大数据分析平台的技术研究，将打造一套完备的分布式光伏智能运维解决方案。在数据采集与处理层面，系统将建立高精度的环境与设备监测网络，实现对光照强20度、温度、湿度、组件温度、发电功率等关键参数的自动采集与实时传输。通过设计统一的数据接入标准与协议，兼容各类光伏设备与传感器的数据接入，确保数据的完整性与准确性。同时，构建分布式数据存储架构，采用时序数据库与关系数据库相结合的方式，实现海量运维数据的高效存储与快速检索。在数据处理环节，通过数据清洗、特征提取、异常检测等技术手段，为上层应用提供高质量的数据支撑。在智能分析与决策支持层面，系统将重点开发多模态数据融合分析能力，综合运用统计分析、机器学习等方法，实现对光伏电站运行状态的全面评估与异常预警。通过建立故障预测模型，提前识别潜在风险，为预防性维护提供决策依据。同时，系统将构建知识库与案例库，集成行业专家经验与历史运维数据，为运维人员提供智能问答、故障诊断、处置建议等辅助决策功能。在运维任务管理方面，系统将实现工单自动派发、任务跟踪、资源调度等全流程数字化管理，提升运维响应效率与执行质量。在平台功能与服务层面，系统将构建完整的业务闭环，覆盖从售前咨询到售后评价的全流程服务。通过可视化大屏与移动终端相结合的方式，为不同层级的用户提供个性化的信息展示与操作界面。在售前阶段，系统可基于历史数据与电站特征，为客户提供定制化的方案设计与经济性评估；在实施阶段，通过严格的方案审核与质量控制流程，确保项目建设质量；在运营阶段，集成支付结算、财务管理等功能模块，实现电站运营的精细化管理；最后通过服务评价与反馈机制，持续优化运维服务质量。在技术架构设计上，系统将采用微服务架构与模块化设计理念，确保各功能组件的高内聚、低耦合，便于系统功能的灵活扩展与迭代升级。通过构建开放的平台接口，实现与第三方系统、设备的数据互通与业务协同。同时，系统将充分考虑信息安全与隐私保护要求，建立完善的数据加密、访问控制与审计机制，确保系统运行的安全可靠。三、经济和社会效益本项目实施以来产生了显著的社会综合效益，为促进清洁能源发展和生态文明建设作出了积极贡献。在推动就业转型方面，项目创造的智能运维新岗位为传统光伏技术人员提供了职业升级通道，通过系统化培训帮助大量基层运维人员掌握了数字化管理技能，实现了从体力劳动向技术操作的转变。项目带动的配套服务需求还催生了区域性的运维服务中心建设，为当地创造了新的就业增长点。本项目实施后产生显著的经济和社会效益，具体指标如下：1.经济效益。项目产业化后，预计企业年产值可达 5 亿元以上，新增产值达 500 万元以上，年利润超过 1 亿元，年税收达 5000 万元以上，投资回报率预计在 20%以上。这些经济效益将为企业创造可观的收益，同时为地方经济发展贡献力量。2.社会效益。项目将创造 500 个以上的就业岗位，缓解就业压力，促进社会稳定。通过提高光伏发电效率和智能化运维水平，预计每年可减少碳排放 100 万吨以上，助力实现“双碳”目标。此外，项目将推动分布式光伏产业向智能化、数字化方向升级，提升产业整体竞争力。本项目实施能够大大减轻人工进行项目财务核算的工作量，达到减员增效的目的，以下是效益测算过程：（1）合同管理：劳务数据专员取到合同信息后，区分合同分类，打开 Excel 表录入合同信息，与数据审核人传送文档审核，合同相关的资料收集分类保存，查找与打开审核需要时间，按一份合同信息的维护和传输审核需要消耗 20 分钟，一个工作人员一天要维护 20 份大概消耗 20*20=400 分钟，一个月耗时约 20.8 个工作日，一个工作人员 5500每月计算，按每年可减少时间成本 5500/月工资/25 天*20.8 天*12 月=54912 元。（2）成本管理：财务会计员要核算每个项目的普通成本、劳务费成本、税金成本、工程材料费成本和折旧成本，按每个项目核对要消耗 90 分钟，一天要核对 5 个项目，耗时约 80*5=450 分钟，一个月耗时约 23.4 工作日，一个工作人员 4500 每月计算，按每年21可减少时间成本 4500/月工资/25 天*23.4 天*12 月=50544 元。（3）经营核算年月周报表：实现报表上系统后预计导出来整理时间仅为 15 分钟即可。最关键的是系统的解决了经营核算的问题，对公司的整体运营管理起到决定性的支撑作用，同时也是进一步深入简政放权的基础之一，贡献是不可估量的。原先提取一次数据核算报表,每个月大约花费至少 3 个人 2 天时间,计 5500 月工资*12 月=6.6 万元（4）利润分享计算：杜绝正如春节前至今利润核算和分享数据出不来额问题，最关键的是系统的彻底解决了经营核算的问题，对项目的整体运营管理起到决定性的支撑作用，同时也是进一步深入简政放权的基础之一，贡献是不可估量的。（5）日常管理成本控制：测算可减少成本：按照年 70000 万元的产值计算，可节省700 万元的成本。社会效益指标为长期效益，将随着项目成果的广泛应用逐步显现。在生态环保方面，项目通过提升光伏电站运行效率，间接减少了化石能源消耗和温室气体排放。精准运维带来的发电量提升意味着每度绿电对应的环境效益得到放大。系统支持的预防性维护策略延长了光伏设备使用寿命，减少了因提前报废导致的资源浪费和电子垃圾产生。优化后的巡检方案降低了运维车辆的出动频次，相应减少了交通运输环节的碳排放。通过及时发现和处置光伏组件的热斑等问题，有效预防了可能发生的火灾隐患，保护了电站周边的生态环境。在生态脆弱地区建设的光伏电站，借助系统的精细化管控，实现了发电效益与生态保护的平衡发展。本项目团队与高校合作建立的实训基地，为新能源专业学生提供了实践平台，助力行业人才培养。系统积累的运行数据还支持了多项可再生能源政策研究，为政府部门制定行业发展规划提供了数据支撑。从长远来看，项目创造的生态价值将随时间推移持续显现。通过提升光伏系统的可靠性和发电效率，项目为能源结构绿色转型提供了技术保障。系统支持的分布式光伏发展模式，减少了电力远距离传输的损耗，优化了区域能源供给结构。随着应用规模的扩大，项目将在应对气候变化、改善空气质量、保护生态环境等方面作出更大贡献，实现经济效益与社会效益、生态效益的有机统一。七、无线充电申报单位名称广西放心源新能源科技有限公司联系人及联系方式周伟泉 13737279929人工智能产品名称无线充电人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西放心源新能源科技有限公司（简称“放心源”，成立于 2018 年，该商标做了全系列 42 个类别的保护，著作版权也进行了登记）。是一家是集充电运营管理平台研发、充电桩产销及运营服务为一体的高新企业。公司内设软硬件研发中心，汇聚业界顶尖人才，深耕新能源汽车充电桩核心控制技术与软件运营平台。同时，生产技术中心与售后服务中心并驾齐驱，专注于产品制造与售后保障，确保每一环节皆精益求精，引领行业发展新高度。二、产品简介22一、研发背景（一）能源革命与碳中和目标1.政策驱动：全球超过 130 个国家承诺 2050 年碳中和（UNFCCC 数据），2023 年中国新能源汽车渗透率达 31.6%，欧盟计划 2035 年禁售燃油车。2、电力替代燃油：电动汽车充电需求激增，国际能源署（IEA）预测 2030 年全球电动车保有量将达 3.5 亿辆，传统充电桩建设速度滞后（中国 2023 年车桩比 2.5:1，目标1:1）。3、电网压力缓解：无线充电支持智能调度（如夜间谷电自动充），国网实验显示可降低 15%电网峰值负荷。（二）充电体验痛点倒逼创新1、物理接口限制：（1）插拔损耗：特斯拉超充桩插拔寿命约 1 万次，高频使用场景（如出租车）接口故障率超 7%。（2）环境适配性：冬季充电枪冻结问题导致充电失败率增加 30%。（3）自动驾驶协同：通用 CruiseOrigin 无人驾驶出租车要求全自动充电，无线充电是实现“无接触能源补给”的核心技术。二、功能本产品由本产品由地面控制器总成、发射线圈总成以及车载无线充电机总成三部分构成。当车辆进入停车感应区，触发 RFID 无线身份识别，验证通过后，启动高频储能线圈，依据变压器传输原理，车端接收到感应电动势，进行 AC-AC 变化，得到 220V 交流电压，给新能源汽车充电。（一）安全可靠：无线充电都是自动充电，用户没有插枪的动作，接触到带电体的概率大大降低了，操作安全性是提高的。（二）充电场地的空间利用率高：对于充电站而已，如果能采用集中式的功率模块布置，还是会有一些优势的；我们可以将墙端的功率模块采取集中式的布置，每个车位后面就可以节省一些布置功率模块和枪、线的空间。布置的充电位越多，空间节省的就越多。再有就是原边线圈都放置并固定在车位上，不会额外占用更多的空间。（三）智能化程度高：无线充电不需要用户去插枪这个动作，解放了用户的双手。最重要的还是要给自动泊车技术（RPA、APA、AVP）进行一个系统融合，借助于自动泊车的技术给无线充电赋能，实现自动停车、自动充电的功能。从这个场景应用来说，无线充电与有点充电相比，其智能化程度是要高的。（四）不受天气影响：无线充电技术可以在各种恶劣天气条件下正常工作，如雨雪、高温等，这提高了充电的可靠性和便利性。应用情况（一）电动汽车（EV）1、公共充电设施：部分城市试点无线充电公交站（如韩国首尔、中国青岛）和出租车停靠站，通过地埋式充电板实现自动补电。2、家用充电：车企（如宝马、特斯拉）推出家用无线充电桩，但安装成本和效率限制普及。（二）工业与物流 AGV（自动导引车）：仓储物流中 AGV 通过无线充电实现 24/7运行。市场前景用户体验升级：无线充电无需插拔电缆，自动化充电流程可提升便利性，尤其适合家用、商业停车场及共享汽车场景。未来若与自动驾驶结合，车辆可自主完成充电，实23现全流程无人化。政策与环保需求：各国政府推动新能源汽车普及（如中国“双碳”目标、欧盟禁售燃油车时间表），无线充电作为配套技术可能获得补贴或标准支持。无线充电减少传统充电桩的物理占地和材料消耗，符合可持续发展趋势。技术突破磁共振、电磁感应等技术效率提升，部分方案已实现 85%-93%的传输效率，接近有线充电。（四）特定场景刚需：三、经济和社会效益一、经济效益（一）降低综合使用成本1、运维成本节约：无线充电设备无需频繁插拔，减少接口磨损和维护费用（如传统充电桩的插座更换成本降低 30%以上）。2、充电设施利用率提升：动态无线充电道路允许车辆行驶中补能，减少停车充电时间，提升交通效率（研究显示可降低充电站建设密度约 40%）。3、能源损耗优化：结合智能电网调度，无线充电系统可错峰用电，降低电网负荷，减少电费支出。（二）创造新市场与产业链1、设备制造与基建：预计到 2030 年，全球电动车无线充电市场规模将超 120 亿美元（CAGR45%），带动充电模块、线圈材料（如 Litz 线）、功率半导体（GaN/SiC）等产业链发展。2、服务模式创新：按需充电订阅制、道路充电“里程税”等新商业模式可能兴起。（三）推动产业升级1、汽车行业转型：车企可通过无线充电技术差异化竞争（如特斯拉、比亚迪布局专利），同时简化车辆设计（取消充电口，提升防水防尘性能）。2、物流与工业自动化：AGV 和无人机实现 24 小时不间断作业，仓储物流效率提升15%-20%。二、社会效益（一）提升用户体验与便利性1、“无感充电”体验：用户无需手动插拔充电枪，尤其利好老年人和行动不便群体。例如，家用无线充电桩可自动识别车辆并启动充电。2、城市空间优化：地埋式充电设施减少地面设备占用，缓解城市“充电桩占地矛盾”，美化公共环境。（二）促进绿色能源转型可再生能源整合：无线充电桩与光伏、风电结合，提升离网地区能源覆盖率。八、AI 心电仪申报单位名称广西晶格医疗科技有限公司联系人及联系方式詹远 13417370068人工智能产品名称AI 心电仪人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品24其他：一、单位简介公司创立于十余年前，深耕医疗半导体领域，尤其在 ECG 医疗芯片方面成果斐然，稳定出货量突破上百万片。基于创始团队深厚的广西家乡情怀，并致力于提升广西的科技土壤和环境，于 2024 年 12 月 30 日正式将总部迁移至广西南宁，并更名为广西晶格医疗科技有限公司。这是一家以 AI 医疗科技为核心驱动力的创新科技企业，业务广泛覆盖医疗器械、智能穿戴设备以及健康数据 AI 分析服务等关键领域。依托于过往积累的丰富技术经验，公司聚焦智能心脏健康监测领域，凭借自主研发的卓越 AI 算法与全国产芯片技术的深度融合与创新，成功攻克长时监测以及实时预警等技术难题，推出全球领先的便携式 AI 健康管理设备，有效填补市场空白。同步打造的 AI 健康云平台，集成了实时数据 AI 分析、精准 AI 异常预警以及专业健康报告生成功能，凭借“低成本、高精度”的显著优势，为百姓心脏健康管理提供有力支持，实现疾病“早发现、早干预”的全周期守护愿景。展望未来，晶格医疗将加快全球化市场布局步伐，锚定千万级用户服务目标，持续深耕 AI 技术在心血管健康管理领域的应用，致力于降低社会心血管疾病负担，奋力打造全球 AI 医疗科技领域的标杆企业，为人类健康事业贡献重要力量。二、产品简介AI 心电仪是一款深度融合 AI 技术的心脏健康监测设备，以我们公司自主研发的BAC201 心电芯片为硬件基座，搭载自研 AI-HRV 算法与云端智能分析系统，构建“端 云”协同监测体系，集高科技、人性化设计与精准监测功能于一体，通过长期、连续、不间断的心脏数据采集，为用户提供全场景健康管理方案。其 AI-HRV 分析引擎采用自适应学习架构，能动态优化心电信号质量，在复杂运动场景下仍保持 98%以上的心律失常识别精度。AI 心电仪支持 5 分钟快速 HRV 监测（即时评估心脏健康指数）和 12 小时长时程监测（静态/动态双模式），通过 AI 动态滤波技术过滤干扰信号，使用户在日常活动状态下仍能获取精准心电数据。配套小程序可实时呈现动态心电图、瞬时心率及心律异常分类（室性早搏、未知异常心搏、停搏等），结合自研 AI 识别模型，通过 AI 智能实时标记潜在的健康风险，为心律失常事件的早期筛查提供全面、精准的数据支持。这些数据不仅有助于用户了解心脏日常状态，更能为潜在的健康风险提供预警，长期使用有助于降低心脑血管疾病发生的风险。AI 心电仪升级版可与养老机构、诊疗机构等多平台实现数据对接，可实时采集相关生命体征数据，云端 AI 引擎持续分析用户心律异常趋势，当用户发生异常心律时，即可触发多重预警机制，联动养老/医疗机构平台，相关人员可即时介入处理。系统生成的AI 健康报告关联异常数据与生活习惯，提供个性化改善建议，配套小程序以统计图表直观呈现健康变化趋势。该系统突破传统监测场景限制，将心脏健康管理从医院延伸至家庭日常监测，让用户无需医学背景也可以掌握健康主动权，实现早发现、早干预的预防型健康管理普惠化，真正体现“以人为中心”的远程服务理念的革新。三、经济和社会效益一、经济效益分析（一）市场规模与增长预期据中研普华产业研究院数据，2024 年我国心电监护仪市场规模已达 41 亿元人民币，年复合增长率（CAGR）为 10.3%。按此增速保守测算，未来 5 年居家心脏监测设备市场规模有望突破 68 亿元。以 AI 心电仪的潜在市场容量约千万台。传统 Holter 监测单次费用在公立医院通常为 200-300 元（民福康数据），AI 心电仪25日均监测成本约 10 元（按 3 年使用寿命折算），长期监测费用仅为传统方式的 1/20-1/30。（二）卫生经济学价值随着人口老龄化的发展，中国居民心血管病患病率呈上升趋势。根据中国心血管病报告 2016统计，我国心血管病（CVD）现患者人数 2.9 亿，其中高血压 2.7 亿、脑卒中 1300 万，冠心病 1100 万；高危患者人数 7 亿以上，其中血脂异常 1.6 亿，糖尿病1.3 亿，肥胖 6000 万；需要长期管理的疾病人群庞大。中国心血管健康与疾病报告 2020显示，心血管疾病位列我国城乡居民疾病死因之首，每 5 例死亡中就有 2 例死于心血管疾病，形势严峻，给患者、家庭和社会都带来极大的负担。因此日常监测心血管功能对发现和控制疾病尤为重要。二、社会效益体现（一）健康管理提升连续心电监测可使心血管疾病诊断时间平均提前 2-4 个月（基于可穿戴设备长期追踪研究），有助于早期干预心律失常等风险。（二）医疗模式革新已与多家社区医院、养老机构完成数据对接测试，试点区域心血管事件从设备报警到医护响应的平均时间缩短至 18 分钟内（传统模式平均 45 分钟）。远程监测服务使农村心血管疾病患者规范诊疗可及性提升约 30%（贵州少数民族地区试点数据显示，县级医院就诊比例从 48.88%提升至 62.80%）。九、智能微耕机申报单位名称广西容县铁牛农机技术开发有限公司联系人及联系方式杨湘潮 1887758787915877060651（微信同号）人工智能产品名称智能微耕机人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西容县铁牛农机技术开发有限公司以科技兴农、质量兴企、诚信兴业为公司宗旨，以“敢为人先”的精神不断探索农机前沿关键核心技术，在农机基础研究、农机关键核心技术的突破的成就比较突出，并且成功发明世界首创的正反转转向差速器、智能耕耘机、智能微耕机，解决被外国“卡脖子”、技术封锁的难题，为中国南方用的微耕机实现智能化的发展走出一条光明大道，为广大农民规模化种植、轻松快乐农业、提高生产效率、提高资源利用率和提高抗风险能力提供智能农机装备，促进农民增产增收；为加快实现乡村振兴、中国式农业现代化提供先进农机技术和智能农机装备。实现中国南方的微耕机、耕耘机在南方小的田块能够高机动、精准、远程控制耕作。由“正反转转向差速器”技术支撑的智能六驱坦克耕耘机、一种模块化的智能耕耘机推广及应用，增加农民就业，促进农业增产、增收。二、产品简介26一、产品研发背景国内传统的微耕机产能过剩、市场饱和、效率不高。南方用的微耕机仿制成性、同质化严重、在基础研究方面没有突破，水田用的微耕机机动性、平衡性、通过性、转弯性都差，无法满足摇控的技术要求；农民耕作非常辛苦。二、产品功能1、智能六驱微耕机优点：摇控、北斗导航和定位、自动规划作业路线；功能：水陆两用、除草、开沟、培土、水田旋耕、旱地旋耕。2、智能四驱微耕机27优点：摇控、北斗导航和定位、自动规划作业路线；功能：水陆两用、除草、开沟、培土、水田旋耕、旱地旋耕。三、产品应用情况帮助容县种植沙田柚的农户除草、松土，每天 2 亩左右；农忙时节帮助种植水稻的农户旋耕水田，每天 12 亩左右。安装有“正反转转向差速器”（专利号 ZL2017107396889）的智能型“撂荒田复耕王”智能微耕机解决了中国南方深泥脚田、沼泽撂荒田无机可用的世界性难题；帮助容县 11000 亩撂荒田机耕服务、复耕复种。三、经济和社会效益一、经济效益：（一）、智能耕耘机研发创新阶段（2021 年度）：生产 1 台样机，下乡帮助农户机耕服务，企业营业额 2 万元，企业净利 1 万。（二）、智能耕耘机中试阶段（2022 年度）：已生产 2 台标准机，农机定制服务，下乡帮助农户机耕服务，营业额 4 万元，企业净利 2 万。（三）、智能耕耘机技术成熟阶段（2023 年度）：农机租赁、机耕服务 300 亩左右，平均每亩收服务费 200 元，营业收入 6 万元，企业净利 3 万。（四）、帮助容县 11000 亩撂荒田机耕服务、复耕复种。二、社会效益：（一）、推动科学技术进步：提高农业机械科学技术水平。（二）、保护自然资源和生态环境：解决中国南方撂荒水田无机可用国家级难题，改善农民生活环境，保护好国家自然资源、有效利用国家自然资源。（三）、保障社会治安：为粮食安全提供先进技术、先进农机装备支撑，“手中有粮，心中不慌”，国泰民安。（四）、改善人民物质文化生活：为乡村振兴、农业现代化、农机产业结构调整、农业新模式（智能化、规模化）提供先进技术、先进农机装备支撑。（五）、提升健康水平：智能耕耘机、智能微耕机的推广应用，让农民轻松快乐耕作，农民耕田不再辛苦，必然提升农民健康水平。（六）、提高国民科学文化素质：智能耕耘机、智能微耕机的推广应用，必须对驾驶员进行岗前培训，必然提高国民科学文化素质。（七）、培养人才：高科技农业机械装备的研发、生产、销售、售后服务，必须培养适应高科技应用场景的人才。十、和德科创中心 BIM 智慧运维管理平台申报单位名称广西戎光科技有限公司联系人及联系方式何振普 15107879041人工智能产品名称和德科创中心 BIM 智慧运维管理平台人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介28戎光科技创始团队源自具有 30 年历史的军工研究所，该所主要是从事国防工程智能化监测、控制和信息化管理系统的研究与开发。创始团队结合多年的研发积累和项目实施经验，逐渐形成了以BIM（建筑信息模型）、CIM（城市信息模型）、IOT（物联网）为基础，融合云平台、大数据、人工智能等技术应用，开发了面向建筑级、园区级、城市级，以“智慧运维”“智慧运营”“智慧管理”为目的系列数字孪生软件产品及平台，逐步形成了“工具 产品 平台 解决方案”的四维一体的发展模式。目标是基于数字孪生的虚拟世界，为建筑、园区（含军营）、地下空间（含人防）、城市智慧化的运维与可持续的运营管理提供全新的管理方式。二、产品简介一、研发背景产业园区是城市经济的重要载体，是智慧城市的特色功能区块和重要组成部分，因此智慧园区被认为是城市政府加强经济管理，提升对企业服务的重要抓手。从 2012 年至今，国家颁布了多项政策推进智慧园区的建设，国内更多的各类型园区投身于园区的智慧化建设中。在传统的园区管理体系中，部门之间是矩阵化管理，即相互牵制又相对独立，本位主义严重，沟通协调比较麻烦。建设智慧园区，必须从根本上改变传统模式，要利用新一代信息与通信技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键资源，并在此基础上实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自我组织、自我运行、自我优化的配力，为园区企业创造一个绿色、和谐的发展环境，提供高效、便捷的发展空间。随着园区发展的不断迭代，借助智慧化解决方案的园区将不再是单一功能的园区，而是向一个集产业发展、科学研究、居民生活等于一体的城市综合功能集聚区转变。智慧园区在逐步地消除人们学习、工作、生活之间的边界，让一切更自然地有机融合。和德科创中心项目（总建筑面积 441414.31）打造建筑物可视化信息模型（BIM）智慧运维管理平台。平台包括物业管理、环境管理、空间管理、消防管理、设备设施管理、能源管理、管网管理、资产管理等子系统，覆盖园区生产研发楼、微小企业生产研发楼、员工公寓、员工食堂、室外羽毛球场、室外篮球场等场所及相关配套设施。（二）产品功能1.两大中心：智慧园区运营管理中心：全方位展示“园区态势呈现、故障动态报警、安全实时监控、统计信息汇总、事件变化趋势”等多维宏观态势！智慧园区云资源及共享数据中心：共享数据中心可依照客户需求架构在腾讯云或已建设的私有云平台。2.四大平台：智慧园区“数字孪生”BIM 可视化监管平台基于 BIM 模型的三维可视化智慧园区监管平台，实时展现园区动态信息，提供满足园区未来发展需求的集成性管理系统。通过融合 BIM 模型、IOT 技术、虚拟现实技术等，实时呈现园区客观状态，构建“园区数字孪生”！智慧园区物联网平台构建统一的智慧园区物联网基础平台，存储各类智能化系统及终端设备监控状态信息与通过代理服务抽取底层数据，同时实现物联网数据的开放。智慧园区综合管理服务平台平台主要是作为智慧园区综合服务与管理的平台，目的是实现统一身份认证体系、29统一信息管理门户、统一运行态势呈现、业务应用服务、统一消息分发中心等，为智慧园区提供各类服务组件及业务应用，通过 WEB 及 APP 形式面向于使用人员。智慧园区数据驾驶舱基于云端海量数据处理能力，分析问题、辅助决策、监督成效，构建数据的可视化服务、场景服务以及云端的大数据托管服务，实现智慧园区的大数据应用。（三）应用情况1.本产品针对“大体量建筑物的运维管理涉及的专业和范围更广，管理内容更繁杂，成本难以管控，维护成本居高不下”的难题，解决传统的运维管理模式效率低、成本高、信息化程度低、信息孤岛等问题，能够大幅提升信息共享、运维管理、空间管理水平，实现智能化运维管理，更好地提高园区管理的效率和效益。2.通过对 BIM 模型的构件属性、三维视图、土建结构、管线结构、装饰装修等所有数据信息进行提取、分析、展示，以更加简单直观的方式来呈现，达到“所见即所得”。点击任意设施设备，都可以快速调出所有相关信息，通过三维模型，不仅可以查看隐蔽管线，还可以直观的查看管线的上下游关系，查看设备实时运行状态信息，实现园区情况的全面监测和各个空间精细化的管理。3.节约了大量的人工成本，提升了工作效率：把大量的工作交于平台去处理，出错率低，反应速度快，达到节约大量管理人员、工程人员、安防人员的目的，4.提升服务质量，构建和谐园区：智慧运维管理平台能够让物业能及时发现问题并快速解决，同时，园区安全方面、节能方面有了很大的提升，因此，业主智能生活体验得到了很大的提升，增强了园区业主与物业之间的信任度，建立良好沟通平台，建成和谐社区，创造和谐生活。（四）市场前景1.据住建部信息中心发布的中国建筑施工行业信息化发展报告显示，我国 BIM正在推动深度应用。虽然 38%的企业在进行 BIM 技术概念的普及，但是仅 10.4%的企业在进行大面积的 BIM 技术应用，而同期美国的 BIM 技术渗透率已经达到 70%以上。住建部 2015 年发布的关于推进建筑信息模型应用的指导意见中提出，2020 年以国有资金投资为主的大中型建筑和申报绿色建筑的公共建筑以及绿色生态示范小区BIM 技术应用比率达到 90%以上，市场潜力巨大。智慧建筑运维软件市场份额：按照 40%的渗透率估算市场份额超千亿。BIM 运维管理的软件及配套的相关产业市场规模预测如下：戎光科技整体解决方案的运营模式主要分三大块进行，一是产品标准化，快速销售，在标准化模式下进行市场推广与营销。其产品现已完成开发，进入测试阶段，按产品类别进行收费；二是服务平台化共享运营，以“服务化平台（PaaS）”的运营管理模式进行销售。其平台服务已完成，将以产品免费，服务收费的形式运营，通过给项目节约成本，每年收取节约成本中的一定分成，每年均可获得收入；三是大数据 AI 优化运营，以大数据分析 AI 应用优化运营管理。其产品免费，服务收费，数据收费，通过给项目于节约成本，每年收取分成，通过数据服务，收取费用。在市场升级这块，以智慧建筑 AI 大脑（建筑操作系统）【IBOS】为基础，向智慧城区 AI 大脑（城市操作系统）【ICOS】及智慧城市 AI 大脑（城市操作系统）【ICOS】层层递进，实现从单体建筑深化管理形成建筑大脑到片区精细化管理形成区域大脑，最终到城市统一化管理形成城市大脑的模式。三、经济和社会效益30戎光面向智慧园区的整体解决方案融合物业管理（设备管理、检修报修、日常巡检、维护保养等）、安防管理（视频监控、智慧门禁、入侵报警、电梯管理、停车场管理等）、实时监控（给排水监控、供配电监控、照明监控等）为一体，达到了提高服务品质、降低运营成本的目的，实现了智慧物业、智慧园区的目标。现阶段该方案已在 5 个园区中实现了应用试点和复制推广，并且还有数个园区正在洽谈中。平台基于建筑场景化应用提高运维人员的工作效率，通过信息化手段减轻工作人员压力、减少运维人员的人力成本，在管理模式配合改变的情况下，人力成本降低18；基于便捷的微信公众号或 APP 直接面向终端用户，增强业主或租户的用户体验，客户满意度提升 8，从而带来出租率提升达 31；基于物联网架构体系，提高建筑整体监测与控制能力，设备远程联动控制，报警信息快速响应，提升整体服务质量 75。项目落地前，园区的各智能化系统相互独立运作，没有联动，无法集成在一起，日常运维人力投入繁重，并且在发生报警时，无法及时联动各部门、系统实现快速响应；各智能化系统数据没有沉淀，无法形成有效的数据分析为园区日常运维提供科学指导。项目落地后，和德科创中心 BIM 运维平台集成园区各智能化系统，作为整个园区的智慧大脑，对整个园区实现了全方位、全天候的无死角监控，在日常运维、租户管理、出入口管理、视频监控等方面帮助企业节约大量的人力支出成本，提高了园区租户和业主的入住体验；针对各种报警事件，做到事前预测，事中及时联动响应，事后数据储存归档，有效及时解决了各种突发情况。十一、统一运维智能体工厂应用研究申报单位名称云上广西网络科技有限公司联系人及联系方式宾斌，18076582576人工智能产品名称统一运维智能体工厂应用研究人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介云上广西网络科技有限公司（以下简称“公司”），成立于 2018 年 7 月 20 日，是世界 500 强企业广西投资集团有限公司旗下数字广西集团有限公司全资子公司，注册资本2 亿元。公司定位为广西政务大数据运营开发应用服务商、广西壮族自治区政务信息系统建设、运维和大数据应用服务提供商、广西政务云平台市场化服务运营商。公司拥有ITSS 信息技术服务运行维护资质（3 级），涉密信息系统集成资质，信息系统集成能力、运行维护能力和增值电信业务经营许可证；获得高新科技企业认证，瞪羚企业认证，双软企业认证，信息安全管理体系认证和质量管理体系 ISO9001、ISO20000、ISO27001 认证，取得多家企业的产品兼容性互认证。云上广西业务范围覆盖大数据基础服务,数据处理与存储服务,信息技术咨询服务,软件开发及信息系统集成服务,云平台服务,云应用服务,大数据相关增值服务,大数据挖掘分析服务,数据交易交换服务,互联网信息服务,互联网接入服务,其他信息技术及互联网服务,计算机软件硬件技术、电子技术、网络信息技术的技术开发、技术咨询、技术服务,计算机信息网络工程的设计及施工服务等。31二、产品简介一、研发背景在数字化转型浪潮席卷各行业的当下，企业 IT 系统规模呈指数级增长，服务器、网络设备、应用程序数量急剧攀升，运维复杂度空前加剧。传统人工运维模式面临诸多困境：人工巡检效率低下，难以覆盖海量设备，易出现漏检误检；面对 TB 级的日志数据，人工分析耗时耗力，问题定位迟缓。大多数信息化系统曾因运维问题导致业务中断，造成了不可估量的损失。为贯彻落实国家和自治区关于开展“人工智能 ”行动的决策部署，统一运维智能体工厂应运而生，旨在借助前沿的人工智能、大数据分析等技术，打造智能、高效的运维体系，为企业数字化转型保驾护航。二、功能概览（一）总体架构设计统一运维智能体工厂结合“人工智能”的理念，采用分层架构设计，涵盖感知层、数据层、智能分析层和应用层。感知层通过各类传感器与采集工具，实时采集服务器、网络设备等运行状态数据；数据层运用分布式数据库与大数据存储技术，实现数据的高效存储与管理；智能分析层借助人工智能、机器学习等技术，对数据进行深度挖掘与分析；应用层为用户提供可视化操作界面与交互接口，支持与其他业务系统集成。（二）核心功能实现1、智能巡检：构建设备状态监测模型，实时监测设备关键指标，结合阈值判断与异常检测算法，实现故障预警。开发软件配置检查引擎，依据安全与性能标准，自动核查软件配置参数，识别版本漏洞。建立服务可用性监测机制，模拟用户操作，分析服务性能指标，定位性能瓶颈。2、日志分析：设计多源日志采集与整合模块，支持多种日志格式解析。运用自然语言处理与机器学习算法，实现日志内容分类与关键信息提取。通过关联分析算法，挖掘不同日志间的潜在联系，预测系统风险。3、智能决策与自动化运维：建立故障预测模型，利用历史运维数据与机器学习算法，提前预判系统故障。开发自动化修复引擎，针对常见故障实现自动修复操作。设计资源优化分析算法，根据系统资源使用情况，提供科学的资源优化建议。4、设备运维管理：基于设备状态监测数据和故障预测结果，制定科学合理的预防性维护计划。通过机器学习算法分析设备的运行规律和故障模式，确定设备的最佳维护时间和维护内容，实现预防性维护的智能化和精准化，降低设备故障率，延长设备使用寿命。三、项目创新点（一）多模态数据融合分析技术：将设备运行数据、日志数据、网络流量数据等多模态数据深度融合，通过先进的数据处理与分析算法，挖掘数据潜在价值，提升故障诊断与安全威胁检测的准确性。（二）智能自适应运维策略：基于机器学习算法，使智能体能够根据系统运行状态与业务需求，自动调整巡检策略、日志分析规则，实现运维策略的动态优化。（三）轻量化智能体部署技术：采用轻量化设计理念，优化智能体架构，降低资源占用，实现智能体在不同规模企业 IT 系统中的快速部署与灵活应用。三、应用情况目前，统一运维智能体工厂已在政务服务系统运维领域实现成功落地。在广西数字政务一体化平台运维项目引入该产品后，系统故障平均修复时间缩短了 30%，运维效率大幅提升，有力保障了政务服务业务的稳定运行。32四、市场前景随着企业数字化转型的深入推进，对高效运维的需求持续攀升，统一运维智能体工厂市场前景广阔。据市场研究机构预测，未来五年内，智能运维市场规模将以每年超过30%的速度增长。在各行业积极拥抱数字化的趋势下，统一运维智能体工厂能够满足不同规模、不同行业企业的多样化运维需求。其强大的功能、出色的应用效果，使其在智能运维市场中占据有利竞争地位，有望成为企业数字化运维的标准配置，引领行业发展新潮流。三、经济和社会效益一、经济效益（一）降低企业运维成本：统一运维智能体工厂的智能巡检系统能实时检测关键指标，提前发现故障隐患并预警，减少突发故障带来的业务中断时间。软件配置检查引擎自动核查软件配置参数、识别版本漏洞，降低了软件漏洞导致的安全事故风险及相应的修复成本。同时，自动化修复引擎针对常见故障自动修复，减少了人工处理故障的时间成本（二）提高企业服务效率：通过服务可用性监测机制定位性能瓶颈并优化，以及智能决策与自动化运维模块的资源优化建议，保障了系统稳定运行，提高了业务处理速度。这使得企业能够承接更多业务，增加收入。在政务服务系统中，业务处理效率提升，减少了群众和企业办事等待时间，间接促进了经济活动的高效开展。（三）助力企业拓展市场：统一运维智能体工厂强大的功能和出色的应用效果，帮助使用该产品的企业在市场竞争中脱颖而出。以政务服务系统为例，稳定高效的服务提升了政府部门形象和公信力，吸引更多企业和人才投资发展。企业凭借稳定的 IT 系统运维，能更好地满足客户需求，拓展业务范围，增加市场份额，进而带来更多经济收益。二、社会效益（一）提升运维服务质量：统一运维智能体工厂保障了广西数字政务一体化平台稳定运行，使政务服务办理更加顺畅。以前群众和企业办理业务常因系统故障等待，现在故障减少，办理效率提高，节省了办事时间和精力，提升了政务服务满意度，增强了政府公信力，促进社会和谐稳定。（二）推动行业数字化转型：该项目为各行业数字化转型提供了高效运维解决方案，解决了企业数字化转型中的运维难题。其成功应用为其他行业树立了标杆，降低了行业数字化转型风险，加快各行业数字化进程，提升行业整体竞争力，推动社会经济数字化发展。（三）促进技术创新与人才培养：项目研发和应用过程中，多模态数据融合分析技术、智能自适应运维策略等前沿技术得到发展和创新，带动相关技术领域进步。同时，培养了一批掌握人工智能、大数据分析等技术的专业人才，为社会技术创新和人才储备提供支持，促进技术创新生态发展。十二、AI 易说申报单位名称广西九城网络安全技术有限责任公司联系人及联系方式李欧 15578825597人工智能产品名称AI 易说人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能33移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西九城网络安全技术有限责任公司成立于 2021 年 6 月 21 日，是一家专注于技术研发、人工智能 教育的高新技术企业，致力于通过 AI 技术重塑语言学习方式，打造智能化、个性化、全球化的教育解决方案。核心产品为 AI 易说英语学习、交流软件，覆盖 K12、成人自学、职业培训、日常交流等多场景需求。广西九城网络安全技术有限责任公司以 AI 为核心驱动力，通过技术创新打破语言学习壁垒，已构建覆盖全场景、全年龄段的智能英语教学生态。未来将持续深耕“技术 教育”融合，推动全球语言教育的公平化、智能化与人性化升级。二、产品简介一、研发背景(一).市场需求驱动1、全球化背景下，英语作为国际通用语言，在学术、职场、文化交流中的重要性日益凸显。2、传统英语教学存在资源分配不均、师资不足、个性化教学难实现等问题，急需技术赋能。3、新冠疫情加速在线教育普及，用户对灵活、高效、智能的学习工具需求激增。(二).技术发展推动1、人工智能（AI）技术成熟，包括自然语言处理（NLP）、语音识别、深度学习等，为语言教学提供底层支持。2、大数据分析能力可精准捕捉学习行为，实现个性化学习路径规划。(三).政策与资本支持1、各国教育信息化政策鼓励“AI 教育”创新（如中国“十四五”教育规划、欧盟数字教育行动计划）。2、教育科技赛道融资活跃，AI 语言学习产品成为投资热点。产品功能与核心优势AI 易说产品以 AI 技术为核心，重新定义英语学习方式，解决传统教学资源不均、效率低下的痛点。通过个性化、情景化、智能化的功能设计，满足多元用户需求，覆盖从儿童到成人的全年龄段市场。产品适配了中文以及东盟越南、柬埔寨、缅甸、老挝、马来西亚等多国语言版，打破语言与文化的双重壁垒，通过母语辅助、本地化内容和技术适配，显著降低学习门槛并提升效率。未来，随着技术迭代与全球化战略推进，产品有望成为 AI 语言教育领域的标杆，兼具社会价值与商业潜力。.适配东盟十国多国语言版通过实时性、多语言兼容性与技术协同性，AI 易说成为全球化时代沟通的核心工具。其价值不仅体现在效率提升与成本节约，更深层次推动了文化交融、知识共享与社会公平。随着 AI 与神经科学的发展，同声翻译将逐步迈向“无感化”，进一步消除人类语言边界。AI 易说除了标准中文、英语版本还适配了东盟十国语言版，适配的国家版本有：1.文莱达鲁萨兰国（BruneiDarussalam）2.柬埔寨王国（Cambodia）3.印度尼西亚共和国（Indonesia）4.老挝人民民主共和国（Laos）345.马来西亚（Malaysia）6.缅甸联邦共和国（Myanmar）7.菲律宾共和国（Philippines）8.新加坡共和国（Singapore）9.泰王国（Thailand）10.越南社会主义共和国（Vietnam）.智能语音交互系统1、实时对话练习：AI 虚拟教师模拟真实语境，支持多场景对话（日常交流、商务谈判、学术讨论）。2、发音纠错：语音识别技术即时分析发音准确度，提供针对性改进建议。(三).自适应学习引擎1、个性化路径：基于用户初始测试、学习进度和薄弱环节，动态调整课程难度与内容。2、知识点图谱：可视化呈现语言能力短板，精准推荐练习内容（如语法、词汇、听力）。(四).沉浸式情景教学1、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）模块：模拟海外留学、职场会议等场景，增强学习代入感。2、影视化内容库：通过电影片段、新闻播报等真实语料训练听力与口语。3、智能人机交互：通过人机交互语音识别和 NLP 技术，AI 可实时分析学习者的发音、语法和用词错误，提供针对性指导。AI 支持无限次对话练习，弥补传统课堂“一对多”模式下开口机会不足的缺陷，强化语言应用能力。(五).即时反馈与激励系统1、练习结果秒级反馈，生成学习报告（如流利度、词汇多样性、语法错误）。2、游戏化激励机制（勋章、排行榜）提升用户学习粘性。（六）实时翻译系统支持在中文、英文以及东盟诸国语言间实时转译。方便这些国家人员商务交流。(七).多终端覆盖1、支持 PC、手机、平板及智能硬件（如 AI 学习机、智能音箱），无缝衔接碎片化学习场景。三、应用场景与案例(一).目标用户群体1、K12 学生：辅助校内英语课程，强化应试与口语能力。2、成人自学：职场人士提升商务英语，备考雅思/托福等国际考试。3、教育机构与企业：为学校、培训机构、跨国企业提供定制化教学解决方案。(二).应用案例1、某一线城市中学试点：引入 AI 口语陪练系统后，学生平均口语成绩提升 30%。2、跨境电商企业培训：通过商务英语情景模拟模块，员工谈判成功率提高 25%。3、AI 模拟雅思/托福口语考官，根据评分标准（如流利度、逻辑性）生成评估报告。4、用户与 AI 虚拟客户进行商务谈判，AI 通过语速、用词强度分析用户说服力并提供策略建议。5、通过动画角色引导儿童完成趣味对话，AI 自动调整语速和词汇复杂度，适配低龄学习者。四、市场前景与竞争优势(一).市场规模与趋势1、全球在线语言学习市场规模预计 2025 年达 210 亿美元（CAGR18%），AI 渗透率持续提升。2、新兴市场（东南亚、拉美）英语学习需求爆发，推动产品全球化布局。(二).竞争35优势1、技术壁垒：自研 NLP 算法与多模态交互技术，支持超低延迟语音交互。2、数据积累：千万级用户学习行为数据训练模型，精准适配不同学习风格。3、成本优势：AI 替代部分人工教学环节，降低用户学习成本（仅为传统 1 对 1 课程的 20%）。(三).商业模式1、ToC：订阅制（月度/年度会员）、单课付费、增值服务（专家 1 对 1 辅导）。2、ToB：为学校/企业提供 SaaS 服务，按账号或定制方案收费。三、经济和社会效益AI 人工智能英语教学产品已创造显著经济价值（降本增效、市场扩张）与社会效益（教育公平、能力提升），未来随着技术突破与政策支持，其“普惠性”与“智能化”特质将进一步释放潜能，成为推动全球教育变革的核心力量。一、经济效益(一).市场规模与增长全球市场扩张：据 GlobalMarketInsights 报告，2023 年全球 AI 教育市场规模已突破200 亿美元，其中语言学习类产品占比超 30%。中国 AI 英语教学市场规模达 85 亿元（艾瑞咨询，2023），预计 2027 年将增长至 220 亿元，年复合增长率（CAGR）超 25%。企业收入增长：典型企业如 VIPKID 通过引入 AI 口语陪练功能，2022 年用户付费率提升 18%，单用户年均消费超 3000 元。Duolingo 财报显示，2023 年 AI 驱动的个性化课程贡献了其总营收的 45%，付费用户突破 600 万。(二)成本优化与效率提升用户成本降低：AI 课程费用仅为传统外教 1 对 1 课程的 20%-30%（如 CamblyKids的 AI 课程月费约 200 元，真人外教课程约 1000 元）。企业运营提效 AI 助教可替代 40%的标准化教学任务（如作业批改、发音纠错），降低机构人力成本约 35%（科大讯飞教育白皮书，2023）。(三)新兴市场潜力东南亚、拉美等新兴市场英语学习需求激增：印尼 AI 英语学习 App 下载量 2023 年同比增长 120%（SensorTower 数据），巴西用户付费意愿增长率达 65%。企业全球化收入占比提升：中国教育科技公司猿辅导旗下 AI 英语产品“斑马英语”海外营收占比从 2021年的 5%增至 2023 年的 22%。(四)就业与产业带动新职业创造：AI 课程设计师、语料标注员等新兴岗位需求增长，2023 年仅中国 AI教育相关岗位招聘量同比增加 50%（LinkedIn 数据）。产业链协同：带动智能硬件（如 AI 翻译笔、学习平板）销量增长，2023 年全球教育智能硬件市场规模达 150 亿美元（IDC 报告）。二、社会效益(一)教育公平与资源下沉覆盖偏远地区：中国“AI 英语课堂”公益项目为西部乡村学校提供免费 AI 教学系统，2023 年覆盖 3.2 万所学校，学生平均成绩提升 15 分（满分 150）。普惠特殊群体：针对听障学习者，AI 手语翻译 英语教学系统已服务超 10 万用户（如韩国 SignAI 公司案例）。(二)学习效果提升效率数据验证：用户使用 AI 口语陪练后，雅思口语平均分从 5.5 提升至 6.5（历时3 个月，数据来自 Speakly 用户调研）。企业培训场景中，AI 商务英语课程使员工谈判准备时间缩短 40%（微软内部培训报告，2023）。36(三)跨文化交流与社会包容性文化认知增强：80%用户通过 AI 跨文化情景模块（如模拟国际会议）后，对英美社交礼仪的掌握度提升 50%（EFEducation 调研）。语言障碍破除：跨境电商从业者使用AI 翻译 情景教学后，海外客户投诉率下降 30%（阿里巴巴国际站案例）。(四)教师角色转型从教学到育人：AI 承担标准化教学后，教师专注设计创新课程，试点学校教师备课时间减少 50%（北京某重点中学实践）。技能升级：2023 年全球超 20 万教师参与 AI教学工具培训，其中 75%表示教学效率显著提升（OECD 教育报告）。十三、硫熏强度智能在线检测系统申报单位名称南宁职业技术大学、广西开帆智能科技有限公司联系人及联系方式韦联琦 13077776417、陆建英 13557988988人工智能产品名称硫熏强度智能在线检测系统人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学，是全国首批 28 所广西首家国家示范性高职院校、“国家优质高等专科学校”、2019 年作为广西唯一职业院校入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。学校智能制造专业群实训设备配套完整，科研设备有充足保障。目前在校内建有国家级电工电子自动化实训基地、先进制造技术实训基地，设备值约 1.5 亿，设有数控加工技术实训中心、GE 智能平台自动化实训中心、现代控制技术实训中心、工业机器人应用中心等，完全具备该项目实施的研究试验条件。学校图书馆专业资料丰富，为项目研究提供充足资料保障。图书馆大楼总建筑面积 28000 平方米，由主楼、副楼、东西裙楼四部分组成，是广西高职高专规模最大的图书馆。图书馆设有阅览座位 2500 个；现有馆藏纸质图书文献 80 多万册，电子图书 75 万种，31 个数据库，形成了涵盖哲、经、法、文、理、工、管、教等学科门类相结合的多科性、多层次、多载体且特色明显，能有效支撑学科建设和人才培养的藏书体系,为项目研究提供充足资料保障。广西开帆智能科技有限公司是一家从事工业智能设备、自动化产品及节能设备等产品研发、设计制作及销售服务的公司。公司研发队伍有广西大学等院校专家团队的参与，目前拥有自主研发的系列专利产品高、低温，立、卧高效全自动燃硫炉，高、低温二氧化硫气体洗涤冷却系统，硫熏强度在线检测装置、蜂窝式换热器气鼓、垂直循环立体停车系统等多项专利技术产品。公司致力于服务工业企业以及民用设施及产品服务，顺应工业时代技术的发展为客户提供优良品质的产品及服务。二、产品简介一、产品研发背景制糖业是食品行业基础，广西是中国最大的糖料种植基地和食糖主产区，食糖产量占全国总产量的 60%左右，制糖产业是广西的支柱型产业。国内 90%的制糖厂采用亚硫酸法工艺生产白砂糖，目前糖厂对澄清中和工艺的重要指标“硫熏强度”多采用人工滴定37检测，进而粗略计算 CaSO添加量，整个生产过程依赖人工分析数据、手动调节参数和经验决策，存在检测精度低、劳动强度大、指标波动大、无法根据来汁量及二氧化硫含量变化实时调整硫磺量、二氧化硫泄漏风险高、辅材浪费严重、产品质量不稳定且成本增加等问题。为解决痛点，提升制糖工艺和产品质量，降低生产成本和环境风险，研发了硫熏强度智能在线检测系统。二、产品功能（一）实时数据采集与精准控制：实现制糖澄清工段中硫熏的关键数据实时采集，通过三级“滤波”机制和动态差分阈值算法，精准控制碘液滴定，确保硫熏强度控制的精确性。硫熏强度精确达1ml 以内，数据采集周期为可调（3min 以上）。（二）预警与质量追溯：当实测值与工艺参数设定值的偏差超过5%阈值时，自动触发预警机制，同步记录偏差数据，支持质量追溯分析，符合 HJ/T397-2007 监测规范要求。（三）闭环控制与节能降耗：系统实时输出 4-20mA 或 0-10V 控制信号给糖厂燃硫系统，实现闭环控制，减少硫磺和石灰等辅材的浪费，降低蒸发、煮糖积垢，减少白糖灰分，提高制糖质量，降低生产成本。（四）智能化协同与远程管理：支持工业物联网双模通信，将单机控制升级为网络化智能终端，实现硫熏检测数据实时监测、集中管理及远程控制，提升设备协同效率与决策分析能力，助推数字化糖厂建设，实现生产过程的“自动化、信息化、智能化”。三、应用情况该系统已在广西东亚糖业集团驮卢糖厂、扶南糖厂试点应用，取得了显著成效。通过精准控制硫熏强度，有效解决了传统人工检测和控制方式带来的诸多问题，提高了成品糖的品质，降低了生产过程中的能耗和物耗，减少了环境污染，提升了企业的生产管理水平和经济效益。同时，系统的智能化功能也为糖厂的数字化转型奠定了基础，得到了用户的高度认可和好评。四、市场前景广西作为中国最大的糖料种植基地和食糖主产区，拥有众多制糖企业，对提升制糖工艺和管理水平有着迫切需求，该系统有望在广西制糖行业得到广泛应用和推广。此外，其先进的技术和智能化功能也为其他地区的制糖企业提供了一种有效的解决方案，可逐步拓展到全国乃至国际市场，为制糖行业的数字化转型和高质量发展提供有力支持。还可推广应用于化工、食品环保等工业现场恶劣环境，检测样液温度范围 0-100 度，环境温度70 度。三、经济和社会效益硫熏强度智能在线检测系统已在广西东亚糖业集团驮卢糖厂、扶南糖厂投产使用，已经实现的经济和社会效益：一、经济效益（一）降低原材料消耗1.硫磺消耗量降低：通过精准控制硫熏强度，使用自控型燃硫炉可显著降低硫磺消耗量。在广西东亚糖业集团驮卢糖厂和扶南糖厂的应用中，硫磺消耗量较传统人工控制方式降低了约 0.01-0.03的硫磺甘蔗。2.石灰耗量减少：系统优化了石灰的使用，减少了石灰的浪费，石灰耗量降低了约80%。（二）提高生产效率和产品质量1.减少滤泥量：系统优化了澄清过程，减少了滤泥的产生，降低了滤泥清理成本。382.减少蒸发罐积垢：通过精准控制硫熏强度，减少了蒸发罐的积垢，提高了设备运行效率，降低了用于清除积垢的设备维护成本。3.降低白糖二氧化硫残留量提高产品质量：达到国家标准：30mg/kg 以下，争取达到 20mg/kg 以下，每提高一个级别可以提高销售价格 20 元吨白糖。4.提高经济效益：每榨季可以提高经济效益约 250 万元以上。（三）优化生产管理1.自动化控制：系统实现了硫熏强度的在线检测和自动控制，减少了人工干预，降低了劳动强度，提高了生产过程的稳定性和一致性。2.数据追溯与分析：系统支持数据实时监测和集中管理，便于生产过程的质量追溯和数据分析，为企业优化生产流程提供了有力支持。以糖厂进榨甘蔗总量为 100 万吨来计算，达成的经济效益约 400 万元，如下表所示。序号收益名称金额（万元）备注1稳定硫漂强度参数稳定2节约硫磺 300 吨54减少的硫磺对蔗比为 0.03%计3节约石灰 656.25吨26.2减少 80O 的石灰量4多产糖 112.5 吨65.3糖价 5800 元/吨计5减少蒸发缺罐积垢5每年可降低清除积垢费用6减少二氧化硫残留量提高产品质量250平均产糖率为 12.5%7合计400.5二、社会效益（一）环境保护1.减少二氧化硫泄漏：系统通过精准控制硫熏强度，减少了二氧化硫的泄漏风险，降低了对环境的污染。2.节能减排：优化生产过程，减少能源消耗和废弃物排放，符合国家节能减排政策，有助于推动制糖行业的绿色发展。（二）劳动条件改善1降低劳动强度：系统实现了自动化控制，减少了人工操作，降低了工人的劳动强度，改善了劳动条件。2.保障工人健康：减少了工人在硫磺炉房内接触有毒二氧化硫气体的机会，保障了工人的身体健康。（三）推动行业升级该系统的应用促使制糖业澄清工艺关键设备升级换代，促进糖业技术装备进步，为制糖行业的智能化、自动化生产提供了示范，有助于推动整个行业的技术升级和创新发展。十四、光伏板自动安装机器人申报单位名称广西智拓科技有限公司39联系人及联系方式唐钰媛 15578072219人工智能产品名称光伏板自动安装机器人人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西智拓科技有限公司是一家为助推广西工程机械行业智能制造发展和产业升级，而投资组建的以工业机器人集成应用为核心的先进智能制造科技公司，肩负着开拓智能制造创新技术的研发和应用，帮助工程机械制造技术从传统制造模式向数据化、信息化、智能化制造模式发展。公司以焊接工序的工业机器人应用技术服务和产品提供为主业，并拓展到智能装配机器人技术、智能物流技术等其他工艺领域，自主掌握了多项关键技术，目前，公司重点产品的关键技术 78 项，其中已掌握的技术 32 项，其余 47 项将列入技术发展规划，有计划地开展研发，逐步提升智拓的产品技术能力，从而更好的服务客户。二、产品简介一、研发背景光伏产业作为我国战略性新兴产业，对推动能源结构转型、促进生态文明建设具有重要战略意义。2024 年，我国光伏产业持续高速发展，新增装机容量达 2.78 亿千瓦，同比增长 28%，继 2023 年突破 2 亿千瓦后再创新高。然而，当前分布式光伏安装仍以人工为主，存在效率低下、劳动强度大等问题，难以满足行业快速发展的需求。为此，本项目致力于研发高效的智能化安装设备，应用智能化视觉系统，利用视觉AI 功能，智能识别光伏板及其所需的安装位置，并引导工业机器人完成抓取光伏板，安装光伏板的作业过程，提升安装效率、降低人工劳动强度，为光伏产业可持续发展提供技术支撑。二、产品功能1.多视觉图像拼接识别：采用 3D 视觉设备，对光伏板进行识别。由于光伏板尺寸较大，视觉设备只能对其四个角进行拍照识别，然后利用先进的图像拼接算法，识别整个光伏板的空间位置，并将空间坐标传输给抓取机器人，2.高精度视觉识别定位：对光伏板需要安装的位置，采用高精度视觉设备进行识别拍摄，生成安装位置的空间坐标，倾斜角度等，再利用手眼标定技术，配合视觉设备与机器人设备坐标系的转换算法，将光伏板的安装位置坐标，安装角度等信息传送给抓取机器人，使其更精准的进行光伏板的安装。3.与工程机械底盘融合：工业机器人通过自主定义的通讯协议，与履带式工程机械底盘进行有机融合，提高了工业机器人的作业距离。三、应用情况光伏板自动安装机器人已经应用在沙漠地区的光伏板安装作业中，实现了光伏板自动安装，人工辅助的工作模式。40四、市场前景1.光伏行业市场增长我国光伏行业作为一个新兴产业，一直高速发展，随着业内努力提高技术水平、突破技术壁垒，光伏产业持续高速发展；加之政府宏观调控，积极引导。光伏行业是环保、安全、取之不尽用之不竭的能源，未来前景无限光明，发展空间极其广阔。2.储电技术发展推动市场增长经过广大发电、储电专家们的努力，储电技术有了新突破，自主研发生产的风能、太阳能并网储能技术已通过国家检测，完全可以进入应用领域，在技术上也和国际发达国家齐头并进，基本能够适应迅速增长的新兴光伏市场的需要，推动光伏产业的增长。三、经济和社会效益本产品已完成 200 万的销售收入十五、云端化学智能分析平台及配套检测芯片申报单位名称柳州康云互联科技有限公司联系人及联系方式姓名：吴湜溪联系电话：18277143331 邮箱：人工智能产品名称云端化学智能分析平台及配套检测芯片人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介柳州康云互联科技有限公司成立于 2016 年 3 月 21 日，是广西本土专注于“互联网 医疗检测”的国家级高新技术企业。公司运用人工智能与生物传感技术，致力于为基层医疗和家庭健康提供轻量化检测解决方案，业务涵盖云端化学智能分析平台研发、便携式检测设备生产以及基层医疗信息化服务。核心优势：技术研发：累计申请国内外专利 80 余项，涵盖试剂、传感器、算法、系统集成等全产业链，形成“抗环境干扰的多模态生物信号处理算法”“微流控芯片多通道集成技术”等核心技术壁垒。自主研发的“云端化学智能分析平台”首创“手机拍照 云端算法”检测模式，无需专业设备即可实现 200 余项检测，检测误差率0.3%，达到二甲医院41检测水平。产业布局：作为广西基层医疗数字化转型标杆企业，已完成近 20 家卫生院“云化验室”系统部署，服务超 30 万县域人口，2025 年计划融入广西基层医共体建设，逐步拓展至全区 14 个地级市。资质认证：公司通过 CE 认证（欧盟医疗器械指令 93/42/EEC）、ISO13485 质量管理体系认证，检测结果与柳州市部分二甲医院开展检验结果互认试点，一致性达 95%以上。二、产品简介（一）研发背景针对基层医疗机构“设备贵、项目少、效率低”和家庭健康检测“操作难、不精准”的痛点，康云互联自 2016 年起持续研发“云端化学智能分析平台”：2019 年：完成技术原型验证，在柳东新区 4 个村卫生院启动试点，实现检测数据联网上传国家健康管理平台。2020 年：推出“互联网体外诊断解决方案”，支持新型冠状病毒抗原/抗体检测，技术参数通过广西医疗器械检测中心验证。2024 年：响应柳州市紧密型县域医共体建设（柳政办20249 号），优化设备组合（含血糖总胆固醇分析仪、医用红外体温计等 15 项设备及耗材），推出适配县域基层场景的综合检测方案。（二）核心功能极速智能检测：通过智能手机拍照上传检测芯片图像，云端 AI 算法 5 秒内完成 200余项检测（含尿常规、生化指标、传染病筛查、肿瘤标志物等），2025 年规划新增基因检测等 35 项，覆盖基层 90%以上常见检测需求。抗干扰技术：搭载抗环境干扰算法，在光照变化20%、温度变化5环境下仍能准确识别检测结果，生成标准化报告并实时同步至 公共卫生平台及电子病历系统。全场景适配方案：设备组合体积 50cm35cm15cm，重量 4.3kg，适配卫生院检验科、村医入户诊疗等场景，支持离线检测与 4G 网络数据缓存，断电后可维持 8 小时续航，便携性较传统设备提升 70%。（三）应用情况区域部署：在柳州市融水苗族自治县、柳城县等县域完成近 20 家卫生院部署，设备覆盖柳州北部山区、偏远乡镇共 8 个交通不便区域，村医入户检测携带便利性提升 60%，累计完成检测超 10 万例。政策适配：技术方案与柳州市“提升县域内医疗卫生服务信息化水平”政策导向深度契合（柳政办20249 号），2025 年计划通过“政府采购 企业配套”模式，完成柳州市 50 家卫生院、30 家村卫生室的设备及系统覆盖。三、经济和社会效益（一）经济效益营收与成本优化：2020-2023 年营业收入稳定在 200-300 万元区间，2024 年聚焦研发投入，实现技术服务收入占比提升至 35%。基层医疗机构单套设备采购成本较传统方案降低 60%，2022-2024 年已部署 20 家卫生院年节约设备采购支出 800 万元。产业带动与就业：累计创造就业 120 人，研发岗占比 30%，2023 年研发费用加计扣除减免税费超 20万元。2022-2024 年累计采购本地传感器、芯片封装组件 561 万元，拉动柳州配套产业产42值增长 1000 万元。社会效益医疗公平与效率：解决 30 万县域居民“检测难”问题，基层检测覆盖率从 25%提升至 40%（柳城县卫健局 2024 年统计报告），跨区域转诊率下降 15%-20%。早期慢性病筛查率提升 25%，相关病例发现周期缩短 30%，降低医保重症支出约 200万元/年。产业赋能：2020-2021 年获政府补助 101.76 万元，用于基层设备捐赠与系统试点（利润表第 23行），成为广西“千村万户健康工程”配套设备供应商。与广西科技大学共建实验室，累计培养专业人才 80 余名，强化区域医疗科技人才储备。十六、智慧校园 AI 教学辅助系统申报单位名称贺州学院教师教育学院（师范学院）联系人及联系方式朱炎艳 15777459481人工智能产品名称智慧校园 AI 教学辅助系统人工智能产品类别人工智能基础硬件（含智能传感器、DeepSeek 大模型一体机等）通用大模型工业软件人工智能开放平台及服务智能医疗智能家居智能可穿戴设备智能服务机器人工业机器人智能网联汽车无人机（船）其他：教育智能化管理系统（一）单位简介贺州学院教师教育学院（师范学院）是一所具有深厚历史底蕴和丰富教育资源的学院。学院现有小学教育、学前教育、应用心理学、音乐学、舞蹈学、数学与应用数学、体育教育7 个专业。学院办学条件优良，教学设施先进，建有教师技能实训中心、智慧教室等。学院注重学科建设、专业建设和课程建设，培养具有扎实专业知识和较强实践能力的高素质教师人才。毕业生就业率保持在 90%以上，为广西特别是桂东地区的教育事业做出了积极贡献。（二）产品简介研发背景：当前小学教育面临教学资源分布不均、课堂互动效率低、教师工作负担重等挑战。传统教学模式依赖人工操作，难以满足个性化教学需求，且教育数据分散、分析滞后，阻碍了教学质量的持续优化。智慧校园 AI 教学辅助系统以“技术赋能教育”为核心目标，通过人工智能技术重构教学流程，为教师、学生及管理者提供智能化支持，推动教育从“经验驱动”向“数据驱动”转型。核心功能：智能教学设计：基于课程标准与学情数据，自动生成个性化教学方案，推荐适配教学资源（如课件、习题、微课），减轻教师备课负担。课堂互动优化：通过语音识别与自然语言处理技术，实时分析课堂问答、小组讨论等互动环节，生成互动热力图，帮助教师调整教学节奏。学情动态监测：整合学生课堂表现、作业完成度、测验成绩等多维度数据，构建学情画像，支持教师精准定位学生知识薄弱点。教学资源协同：搭建云端资源库，支持校际间教案、试题、案例的共享与协作，促进优质教育资源均衡配置。43应用场景：课堂教学：辅助教师实现差异化教学，提升课堂互动效率。课后辅导：通过智能推荐系统为学生推送针对性学习资源。教育管理：为学校管理者提供数据化决策支持，优化资源配置。市场前景：本系统以小学教育场景为核心，未来可扩展至职业教育和终身教育领域，形成覆盖全学段的智能化教育解决方案。通过技术普惠性设计，系统适配城乡学校不同需求，助力缩小区域教育差距，推动教育公平化进程。（三）经济和社会效益经济效益：智慧校园 AI 教学辅助系统的开发与应用，为小学教育领域的经济效益提升提供了多维度的支持。首先，系统通过技术赋能显著降低了教育管理的运营成本。传统教育管理中，教师需要投入大量时间进行教案设计、作业批改、学情分析等重复性工作，而 AI 技术的引入能够自动化处理这些任务。例如，系统可自动生成适配不同班级学情的教学方案，推荐个性化习题库，减少教师备课时间；同时，智能批改功能可快速完成作业反馈，将教师从繁琐的事务性工作中解放出来，使其更专注于教学创新与师生互动。这种效率的提升直接转化为人力成本的节约，学校可将更多资源投入教学设施升级或教师培训，形成良性循环。其次，系统的规模化应用推动了教育资源的集约化利用。传统模式下，优质教育资源（如名师教案、精品课程）往往集中在少数学校，城乡差距显著。AI 系统通过云端共享平台，实现教案、课件、教学案例等资源的跨校流通，减少重复开发成本。例如，乡村小学可直接调用城区学校的优质资源，而城区学校亦可借鉴乡村教育中的实践创新，形成资源互补。这种共享模式不仅降低了单个学校的资源采购压力，还通过技术手段打破了地域限制，使教育资源分配更加高效合理。此外，系统的智能化管理功能优化了学校的运营效率。例如，通过数据化分析学生出勤、课堂表现、学业成绩等信息，学校管理者可快速识别教学薄弱环节，精准调配师资力量或调整课程设置，避免因信息滞后导致的资源浪费。长期来看，这种数据驱动的管理模式将推动学校从“经验决策”转向“科学决策”，减少试错成本，提升整体运营效能。社会效益：在小学教育领域，智慧校园 AI 教学辅助系统的社会效益更为深远，其核心在于通过技术普惠推动教育公平，赋能教师专业成长，并促进学生全面发展。1.促进教育公平，缩小城乡差距城乡教育资源配置不均是当前基础教育领域的突出问题。乡村学校常面临师资短缺、教学资源匮乏等挑战，而 AI 系统的引入为破解这一难题提供了新路径。通过云端资源共享，乡村教师可快速获取城区优质教学资源，如名师课堂录像、标准化教案模板等，弥补自身经验不足；同时，系统的智能评估功能可为乡村学生提供与城区学生同等质量的学情分析，帮助教师制定针对性辅导计划。例如，系统可根据乡村学生的知识掌握情况，自动推送适配其能力水平的微课视频或练习题，减少因师资力量不足导致的学习断层。这种技术赋能使偏远地区学生也能享受个性化教育，为教育公平注入实质性动力。2.赋能教师专业发展，提升教学能力教师是教育体系的核心力量，而 AI 系统通过数据化反馈与资源支持，成为教师专业成长的“智能助手”。一方面，系统可实时记录教师的课堂教学行为（如提问频率、互动模式、知识点讲解时长），并基于教育学理论生成改进建议。例如，若系统检测到某教师在课堂中单向讲授时间过长，可提示“增加小组讨论环节”或“引入多媒体互动工具”，帮助教师优化教学策略。另一方面，系统为教师提供持续学习平台，集成国内外先进教学案例、教育研究论文及培训课程，支持教师自主提升专业素养。这种“技术 人文”的双重支持，不仅缓解44了教师的工作压力，更激发了其教学创新的积极性，推动教师从“经验型”向“研究型”转变。3.助力学生个性化成长，培养核心素养小学阶段是学生认知能力与学习习惯形成的关键期，而传统“一刀切”的教学模式难以满足学生的个性化需求。AI 系统通过多维度学情分析（如课堂参与度、作业正确率、知识迁移能力），为每位学生构建动态成长档案，并据此推荐差异化学习路径。例如，对于数学基础薄弱的学生，系统可自动推送趣味化数学游戏或分步讲解视频，激发学习兴趣；对于学习能力突出的学生，则可提供拓展性探究任务，培养其批判性思维与创新能力。此外，系统通过情感计算技术（如语音情绪识别、面部表情分析），可捕捉学生的课堂情绪变化，及时向教师反馈学生的心理状态，助力教师开展情感关怀与心理辅导，促进学生身心健康发展。4.构建家校协同生态，增强教育合力家庭教育与学校教育的协同是提升教育质量的重要保障。AI 系统通过家校互动平台，实时向家长推送学生的学习进展、课堂表现及个性化建议，帮助家长更科学地参与子女教育。例如，系统可生成“家庭学习指南”，指导家长如何配合学校巩固知识点，或推荐亲子共读资源，促进家庭教育与学校教育的无缝衔接。这种透明化、协同化的教育模式，不仅增强了家长的教育参与感，还缓解了因信息不对称导致的家校矛盾，形成教育合力。长期社会价值从更宏观的视角看，智慧校园 AI 教学辅助系统的普及将对社会产生深远影响。其一，通过提升小学教育质量，系统为后续教育阶段输送了基础扎实、综合素质高的学生群体，为国家人才培养奠定基石；其二，技术赋能让更多教师从重复劳动中解放，转向教育研究与创新，推动教育理论的实践转化；其三，教育公平的推进有助于缩小社会阶层差距，促进社会和谐稳定。长远来看，这种以技术驱动教育变革的模式，不仅是教育现代化的必然选择，更是实现社会可持续发展的重要支撑。十七、生猪精准饲喂数智节粮设备申报单位名称广西扬翔集团股份有限公司联系人及联系方式汤姣姣，0775-4566991人工智能产品名称生猪精准饲喂数智节粮设备人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西扬翔集团股份有限公司坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大及历次全会精神，坚持“以农为本、以猪为业、以猪富农”的发展宗旨，秉承“科技改变养猪业”的发展思路，以新质生产力驱动发展“从农场到餐桌”全产业链高质量发展，在农场环节的智慧畜牧产业带生猪全域数智育种、全域数字智能节粮、数字智能养殖生产；餐桌环节以智能厨房为支点提供便利餐饮方案等，以“数字智能 智能设备”提质传统产业和创造新消费模式。公司积极参与脱贫攻坚、乡村振兴建设，荣获全国就业与社会保障先进民营企业、全国社会扶贫先进集体、全国“万企帮万村”精准扶贫行动先进民营企业等荣誉，为农业农村经济发展做出了贡献，是全国最大猪精生产企业、全国养猪 10 强企业、广西民营企业 100 强（第 13 位）、广西企业 100 强（第 42 位）。45扬翔集团以人才和创新为驱动力，打通“料、养、宰、商一体化”的全产业链，实现了从农场到餐桌的全产业链跨越式发展。扬翔集团与华中农业大学、广西大学、中国农业大学、中山大学等 10 多所高校建立产学研合作机制，引进合作院士 3 人，合作专家55 人、教授/博士 38 人、硕士 300 多人，各类专业技术人员 1500 多人；组建农业农村部生猪健康养殖重点实验室、博士后科研工作站、广西院士工作站、广西猪基因组育种和遗传改良技术创新中心、广西生猪育种和智能养殖创新联合体等科技创新平台 13 个；先后承担国家重点研发计划、广西创新驱动发展专项等国家及自治区级科技项目 27 项、贵港市本级科技项目 3 项；已累计获得授权专利 313 件，其中：发明专利 53 件、实用新型专利 204 件、外观设计专利 56 件，登记软件著作权 69 件；参与了“常规种猪精液”（标准号：GB23238-2021）等 4 项国家标准的起草；“龙宝 1 号猪”获得农业农村部颁发的畜禽新品种（配套系）证书；荣获国家技术发明奖二等奖、广西科技进步一等奖、全国农牧渔业丰收奖、神农中华农业科技奖等省部级以上奖项 14 项、贵港市本级科技奖励 5项。二、产品简介一、研发背景目前生猪养殖生产实践中，根据群体需要提供营养，肉猪个体营养需要无法精准评估与供给，为保证性能表现，常常使供应量大于肉猪个体实际需要量。同时，当饲养环境发生变化或猪群健康度变化时，无法及时修订调整营养方案，传统饲料供应模式是以商业工厂大规模生产通用饲料，精准营养难以落地。这些现实场景导致肉猪养殖过程存在巨大的饲料浪费，肉猪出栏料肉比在试验中可以达到 2.3，但在实际生产中常常在2.8-3.0，显著高于试验群体。另外，我国地源性饲料原料丰富，但由于这些原料存在批量少、供应周期性和质量波动大等特点，商业工业化饲料工厂无法使用，不能发挥替代粮食消耗的作用。农业农村部于 2024 年 12 月 31 日发布 农业农村部关于实施养殖业节粮行动的意见，旨在推动养殖业节粮降耗、降本增效，保障国家粮食安全和畜禽水产品供应安全，促进养殖业高质量发展。二、功能特点本产品以智能饲料厂“精喂坊”为核心，从原料、检测、营养、生产制造到饲喂，通过智能算法建立全链路数字化在线连接，从而实现个体精准营养，提高生产效率，节约饲料粮消耗。同时，智能饲料厂“精喂坊”建设在猪场周围，为单场供料，一方面可以满足个性化配方生产和饲料输送；另一方面，可以为猪群实时提供定制营养方案，从而实现地源原料的批量灵活使用。由此可见，肉猪全域数字节粮智能装备技术可以降低饲料浪费、提高生产效率和增加地源性原料使用，从而节约饲料粮，保证粮食安全。三、应用情况扬翔集团内部猪场和合作场已上线精喂坊相关设备，精喂坊协同上游的原料采购、原料检测、配方系统，以及下游的精准输送、饲喂系统，实现精准营养闭环。通过精准营养算法，形成猪只专属营养计划，并做到动态定时定量精准饲喂，让每一头猪的营养摄入更精准。显著提高了猪场的生产效率和管理水平。四、市场前景随着生猪养殖行业的规模化、集约化发展，人工智能、物联网、大数据等技术在养殖领域不断发展，对精准养殖技术的需求日益增长。精喂坊作为精准养殖的核心设备之一，在当前养殖成本不断上升、环保要求日益严格的背景下，养殖企业迫切需要提高养殖效率、降低成本，精喂坊能够满足这一需求，具有广阔的市场空间三、经济和社会效益46一、经济效益项目自 2023 年开始前期试点工作，已在示范猪场进行了 1 年半的实践，启动试点猪场 2 个母猪场，20 个肉猪场，涉及 1.5 万母猪，40 多万头肉猪，覆盖华南、华中、华北、东北区域，示范点实现节粮 5%，开发利用非粮型资源节粮 5%，料肉比2.5，头均成本降低 40-60 元。二、社会效益技术应用推广到全行业肉猪全程料肉比由 2.9 进步到 2.5，肉猪节粮 44 公斤/头，中国年出栏约 7 亿头肉猪，总节粮 3000 多万吨/年；同时该系统拓宽地产原料和替代原料等非粮转饲料粮的使用，预计节粮 2300 多万吨；应用该系统猪料豆粕用量由 15%降低到 10%，减少大豆需求 1400 多万吨，大幅降低进口依赖，有效保障粮食安全。十八、行业智能体一体化平台申报单位名称广西华云大数据有限公司联系人及联系方式张敏，15577338877人工智能产品名称行业智能体一体化平台（工业、政务、医疗、教育等）人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西华云大数据有限公司是由桂林市政府国有独资桂林经开信息产业投资有限责任公司与由华为技术有限公司推荐的杰出生态合作伙伴代表华为共同出资成立的国有控股公司，作为华为在广西的信息产业落地支撑公司，负责华为广西相关云计算数据中心的建设、运营、管理等支撑工作；牵头落实“数字桂林”信息化建设，负责桂林华为云计算数据中心的运营及管理。依托华为的品牌、市场影响力及华为的技术支撑，在广西提供华为有关的产品、技术及服务并依托桂林华为云计算数据中心（广西壮族自治区级大数据副中心）及桂林政务云平台，为广西地方信息化发展进行产业赋能，为经济发展提供数字引擎。聚焦大数据解决方案、智慧政务、智慧医疗、智慧教育、智慧文旅等方向。二、产品简介一、研发背景当前，人工智能与传统产业正加速深度融合。党和国家高度重视人工智能在各行业的赋能作用。习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。在 2024 年政府工作报告中，国家部署了“深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能 行动”等举措，旨在以应用牵引促进人工智能技术与制造、政务、医疗、教育、文旅等行业深度融合。各行业数字化转型升级迫在眉睫，但与此同时也存在诸多痛点和挑战：制造业：生产过程复杂多变，仍面临效率瓶颈和质量提升难题；工业数据分散且利用不足，算法模型往往难以直击业务痛点，成功案例难以复制。芯片算力等底层技术有待突破，制造企业对新技术的接受度和专业人才储备不足。政务领域：政务服务流程繁琐，跨部门协同效率不高，基层治理中信息孤岛现象突出；在传统模式下，政府工作人员遇到业务痛点需依赖外部技术力量解决，数字化响应速度慢，公众满意度提升受限。47医疗领域：医疗资源区域分布不均，基层医疗专业能力薄弱；医生工作负荷沉重，诊疗流程易出现延误或差错。尤其在影像诊断、病例分析等环节，专业人才缺口大，难以及时满足患者需求。教育领域：优质教育资源供给不足，因材施教难以全面实现；教师在备课、批改等重复性工作上耗费大量精力，个性化辅导学生的精力相对不足，城乡数字鸿沟依然存在。文化旅游：文旅行业服务同质化严重，难以满足游客日益多样的个性化体验需求；景区管理和安全监测主要依赖人工，人力成本高且响应不够实时，旅游消费潜力未被充分激发。以上痛点导致各行业智能化升级步履维艰。而现有的人工智能应用形态也暴露出适配性差、开发门槛高、系统割裂等突出问题：一方面，不同行业缺乏统一的 AI 应用标准和框架，企业各自为政开发模型，往往需要大量额外的场景适配和定制，创新成果难以在行业间复用，推广成本居高不下。另一方面，许多单位缺乏足够的 AI 专业人才和开发能力，导致智能应用开发门槛高企。“AI 业务”融合缺少固定模式，算法与业务流程衔接不畅，开发周期长、投入大，不具备可持续性。此外，由于系统割裂和标准不统一，不同部门和业务系统之间数据难以打通，形成数据孤岛，严重制约了 AI 赋能效能。安全方面也存在隐患：部分领域对国外基础软硬件依赖度高，一旦遇到“断供”风险，将威胁相关 AI 应用的持续运行和业务连续性。基于上述背景，本项目依托国产自主可控的芯片算力和大模型技术，研发“行业智能体一体化平台”。平台设计初心在于构建以智能体为核心、通用且可扩展的行业 AI 能力底座，打通从大模型到具体应用的落地环节，降低 AI 应用开发验证门槛，提高部署效率。通过打造统一的技术架构和工具集，解决当前各行业 AI 应用标准不统一、系统碎片化的问题，充分发挥规模效应以降低边际成本，促进行业间应用创新成果的共享复用。平台将成为支撑制造、政务、医疗、教育、文旅等多行业数字化智能升级的关键底座，助力我国各领域抓住新一代人工智能变革机遇，实现高质量发展和治理能力提升。二、行业智能体一体化平台核心功能围绕上述目标，“行业智能体一体化平台”将重点研发以下六大核心功能模块，为用户提供完备的 AI 能力支撑：国产化自主可控部署能力：平台将全面适配国产 CPU/GPU 及 AI 加速芯片，支持在本地私有环境和信创环境下部署运行。通过对国产硬件和操作系统的优化适配，确保系统在不依赖国外云服务和软硬件的情况下稳定高效运行，保障数据安全和业务连续性。指出部分国外技术存在断供风险，本平台坚持核心技术自主可控，可有效规避外部供应链中断带来的隐患，符合国家网络安全和信息化战略要求。零代码智能体快速搭建工具：提供所见即所得的可视化构建环境，业务人员无需编写代码即可通过“搭积木”“拖拉拽”的方式创建智能体应用。平台内置丰富的预训练大模型和行业模板，用户只需配置少量参数和知识库，即可在分钟级生成对话问答机器人、流程自动化代理等智能体。深圳龙岗的实践表明，借助低门槛的智能体搭建平台，哪怕零技术基础的政务人员也能自主开发 AI 应用。“人人都是 AI 开发员”将成为现实，极大降低 AI 赋能各行业的技术门槛。多模态数据处理能力：平台支持文本、语音、图像、视频等多模态数据的统一接入和处理。内置多模态预训练模型，能够对不同类型的数据进行理解、分析和生成，实现跨模态的信息融合。例如，制造业用户可利用平台同时分析设备传感器数据和生产线影像，实现对异常的综合判断；医疗用户可将影像、病历文本等多源数据交叉验证，提高48诊断准确率。通过多模态能力，平台可满足各行业丰富场景下的 AI 应用需求，突破传统单一模态模型对现实世界复杂信息理解的局限，使智能体具备更加全面的感知和认知能力。多用户多角色协同管理机制：提供企业级的团队协作和权限管理功能。支持多用户协同开发同一智能体项目，不同人员可扮演不同角色（如业务专家、模型训练师、系统管理员等）各司其职。平台设有细粒度的权限控制和审核流程，确保敏感数据和模型仅授权人员可访问，满足政企单位对安全合规的要求。通过内置的版本管理和日志追溯，团队成员可以并行开发、测试和部署，并保留变更记录，实现 AI 应用开发的协同高效与可管可控。这一机制有助于打破部门壁垒，促进业务与技术人员共同参与智能体创建，形成良性的 AI 创新协作氛围。开放 API 与主流行业软件系统互联能力：平台将提供标准化的开放 API 接口，便于与各行业现有的信息系统对接集成。通过 RESTfulAPI、SDK 等方式，企业可将智能体功能嵌入到现有业务流程中。例如，在政务场景中，可将智能问答机器人通过 API 接入政务服务门户或办公系统，实现“一网通办”的智能咨询；在制造业场景，可将智能体连接 MES/ERP 系统，实现对生产计划的自动优化决策。某政务共创平台已验证了此模式：零代码开发的智能体可通过 API 嵌入各类信息化系统业务流程。本平台的互联能力将确保 AI 能力与原有 IT 系统无缝衔接，避免形成新的信息孤岛，打造开放共融的产业 AI生态。基 于 RAG 技 术 的 私 有 知 识 库 集 成 与 智 能 问 答：平 台 内 置 RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，即检索增强生成）技术，用于将用户私有知识库与大模型深度结合。用户可导入企业文档、行业法规、教材资料等知识库内容，平台通过向量数据库对知识进行索引。当智能体接到提问时，先检索相关知识片段，再将检索结果与提示一并输入大模型生成答案。这种 RAG 增强机制弥补了通用大模型知识更新不及时、易编造事实的缺陷，使智能问答基于企业自身的私有知识而非凭空猜测，回答更加准确且与实时信息密切相关。基于 RAG 的私有知识库集成功能可广泛用于企业内部知识问答、政务政策解读、医疗指南查询、校园问答等场景，实现专属知识、一问即答的智能客服与助手。综上，平台通过上述六大功能的有机结合，将打造一个通用、灵活、安全的 AI 能力底座。它既能适配国家信创环境要求，又兼顾易用性和扩展性，为不同行业快速定制智能体应用提供了可能。平台强调开放协同，既连接人机，又连接系统数据，真正实现各行业智能化升级所需的基础设施能力。三、预期应用情况“行业智能体一体化平台”具备高度通用性和可扩展性，面向制造、政务、医疗、教育、文旅等重点行业提供智能体支撑能力，预期将带来显著的经济效益和社会价值。（一）制造业桂林制造业正处于转型升级关键期，拥有先进装备制造、新一代信息技术等产业集群。平台引入后，预计助力当地如桂林福达股份等企业，通过设备预测性维护智能体，提前 72 小时精准预测设备故障，将设备停机时间减少 40%，保障生产连续性；工艺优化智能体依据大数据与 AI 分析，助力产品不良率降低 25%，每年为单企业节约成本超800 万元。智能决策助手整合供应链数据，实现智能排产与物流优化，订单交付周期有望缩短 15%-20%，增强桂林制造业在全国乃至全球产业链中的竞争力。（二）政务领域桂林市政务服务在优化营商环境、提升群众满意度上持续发力。借助平台，智能政务服务助手可整合社保、户籍、税务等 300 余项办事指南，实现 24 小时在线智能咨询与业务申报，群众办事“最多跑一次”甚至“一次不跑”，整体办事效率提升 60%。智能决策分析智能体基于城市运行大数据，辅助城市规划、交通治理等决策，使决策周期从49原本的数月缩短至数周，科学性提高 40%，推动桂林政务服务向智能化、高效化迈进，打造数字政府新标杆。（三）医疗行业桂林医疗资源分布不均，基层医疗服务能力有待提升。平台应用后，智能问诊助手可承担 80%以上常见疾病的初步问诊，引导患者合理就医，缓解大医院接诊压力。在桂林县级及基层医院，医学影像识别智能体辅助诊断，将诊断效率提高 2-3 倍，漏诊率降低 15%，提升基层医疗诊断准确性。同时，智能护理助手为慢性病患者提供康复指导，患者护理满意度提升 15%-20%，促进桂林医疗服务均质化发展，完善分级诊疗体系。（四）教育领域桂林教育系统致力于提升教学质量与教育公平。平台的智能教学助手助力教师自动批改作业，覆盖全市中小学 80%以上作业量，教师批改时间缩短 70%，将更多精力投入个性化教学。个性化学习推荐智能体依据学生学习情况，为全市 30 万 学生精准推送学习资源，学生知识掌握率提高 15%-20%。教育管理智能体协助学校优化排课、资源调配等工作，学校运营成本降低 10%-15%，推动桂林教育向智慧化、个性化大步迈进。（五）文旅产业作为世界级旅游城市，桂林文旅产业发展潜力巨大。平台部署后，智能旅游规划师每年为超 50 万游客定制个性化旅游路线，涵盖漓江山水游、阳朔乡村游、兴安历史文化游等特色线路，游客满意度提升至 95%。景区智能管理助手通过实时监测客流量，合理调控游客分布，安全事故发生率降低 50%。文化遗产保护智能体利用 AI 技术，辅助桂林石刻、灵渠等文化遗产的保护与修复，效率提升 30%，实现文化传承与旅游发展双赢，擦亮桂林文旅名片。四、市场前景（一）行业需求广阔随着全球数字化转型提速，人工智能作为新质生产力正加速融入各行各业。制造、政务、医疗、教育、文旅等领域对智能体平台的应用需求持续增长。据预测，未来五年我国行业级人工智能市场年复合增长率有望超过 30%，本平台所面向的多行业、多场景市场空间广阔，具备良好的成长潜力。（二）政策红利推动国家高度重视人工智能与实体经济融合，先后出台“十四五”数字经济发展规划人工智能产业发展三年行动计划 等系列政策，明确提出加快构建人工智能产业生态，推动 AI 在制造、政务、医疗等行业广泛应用。平台依托国产软硬件体系，契合国家“自主可控、安全可管”的技术路线，将持续受益于政策支持与财政扶持，具备良好的推广与落地环境。（三）技术演进优势以大模型为代表的基础 AI 能力正在快速发展，智能体作为“模型能力产品化”的关键形式，正成为企业落地 AI 的主流路径。平台采用开放架构设计，支持多模态接入与模块化部署，具备良好的技术演进适配性。随着智能体技术的持续突破，平台将不断扩展适用场景、丰富智能体形态，持续保持技术领先与应用竞争力。（四）生态构建潜力平台具有强大的“平台 生态”拓展能力。通过标准化 API 接口与插件机制，可吸引各类开发者、高校、企业共建应用生态，推动形成“开发共享再应用”的正向循环。未来平台有望发展为行业级智能体生态枢纽，支撑上下游协同创新，加速 AI 技术从科研成果向产业价值的转化。综上所述，“行业智能体一体化平台”顺应人工智能发展趋势，切中多行业智能升级需求，具备政策优势、技术优势和生态优势。项目建成后将成50为推动政产学研用融合发展的关键引擎，在助力产业高质量发展、提升国家数字化治理能力、保障关键技术自主可控方面具有重要战略意义。三、经济和社会效益经济效益：“行业智能体一体化平台”以国产化、自主可控为核心，构建通用、可扩展的 AI能力底座，显著提升各行业的运营效率和经济效益。（一）降低企业运营成本：平台通过零代码开发、多模态数据处理和智能决策支持，帮助企业实现流程自动化和资源优化配置。制造业企业可通过预测性维护和工艺优化，降低设备故障率和产品不良率，预计年均节约成本超过 20%。政务机构通过智能政务服务助手，提升办事效率，减少人力成本和运营支出。（二）提升生产效率和市场响应速度平台支持多用户协同管理和开放 API 接口，实现跨部门、跨系统的高效协作。制造企业通过智能体辅助供应链优化，缩短订单交付周期 15 %，提升市场响应速度。教育机构通过智能教学助手，提高教师备课和作业批改效率 60%，优化教学资源配置。（三）促进新兴产业发展平台为各行业提供智能体开发和部署能力，催生新的业务模式和服务形态。文旅产业通过智能导览和文化遗产保护智能体，提升游客满意度，推动文旅数字化转型。医疗行业通过智能问诊和影像识别智能体，提高诊断准确率和服务效率，促进智慧医疗发展。社会效益：“行业智能体一体化平台”作为新一代人工智能基础设施，具有显著的社会效益，主要体现在以下四个方面：（一）加速行业与公共事业的智能化转型，提升整体服务效能平台通过提供通用、可扩展的智能体开发与部署能力，推动制造、政务、医疗、教51育、文旅等多个行业的数字化升级。例如，政务领域的智能体应用可提升办事效率，减少群众等待时间；医疗领域的智能问诊助手可提高基层诊断准确率，缓解大医院压力；教育领域的个性化教学助手可优化教学资源配置，促进教育公平。这些应用不仅提升了公共服务质量，也增强了社会治理能力。（二）培育人工智能人才，构建区域创新生态平台的低门槛开发环境和开放 API 接口，降低了人工智能应用的技术门槛，激发了广大业务人员的创新热情。通过与高校、科研机构的合作，平台可作为人工智能人才培养的重要载体，推动校企联合培养模式，提升人才实践能力。此外，平台的生态系统建设将吸引更多开发者和企业参与，形成良性的创新生态，助力广西打造人工智能产业高地。（三）推动“人工智能 行业”融合，促进跨行业协同创新平台支持多模态数据处理和多角色协同管理，打破了行业间的信息壁垒，促进了数据共享与业务协同。例如，制造业的智能体应用可与政务数据对接，实现产业政策精准落地；医疗领域的智能体可与教育资源整合，推动健康教育普及。这种跨行业的融合创新，将催生新的业务模式和服务形态，提升整体社会创新能力。（四）强化自主可控能力，保障国家数据安全平台全面适配国产芯片和操作系统，支持本地私有化部署，确保关键技术的自主可控。在当前国际形势下，构建安全、可靠的人工智能基础设施，对于保障国家数据安全、提升网络安全防护能力具有重要意义。平台的推广应用，将有效降低对国外技术的依赖，增强我国在人工智能领域的自主创新能力。综上所述，“行业智能体一体化平台”不仅在经济层面具有显著效益，更在社会发展、人才培养、创新生态构建和国家安全等方面发挥着重要作用。其推广应用将为我国实现高质量发展和社会治理现代化提供有力支撑。十九、基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜申报单位名称广西华蓝数智科技有限公司联系人及联系方式赵桂香 13657880466人工智能产品名称基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：能源管理一、单位简介52广西华蓝数智科技有限公司积极响应国家双碳战略和数字中国战略，依托华蓝集团（股票代码：301027）在城乡建设领域的深厚沉淀，以“构筑数智低碳的美好人居环境”为使命，致力于成为一流的建筑设备数字化运营服务商。公司拥有一支对城乡建设领域理解透彻、技术先进的专业团队，涵盖绿色建筑、暖通、电气、给排水、自动化控制、物联网、计算机技术、地理信息等多个专业，公司已取得工程设计电子通信广电行业（电子系统工程）专业乙级资质证书、合同能源管理服务 5A 级认证证书、节能技术服务 5A 级认证证书，具备提供咨询、设计、投资、建设、运营维护等全过程综合服务能力，为客户提供智慧低碳建筑（城市、园区、工厂）整体解决方案、建筑设备数字化运营等服务，助力数字化、智能化、绿色化转型升级。广西华蓝数智科技有限公司已成功在广西、广东、湖南、以及江苏等地开拓布局，建立了从项目评估、设计规划、施工实施到后期运维的完整业务链条，高效高质地完成项目，为客户带来实实在在的节能经济效益，已服务全国能源管理项目 75 个，管理设备40286 台，累计节能 653.40 万 kWh，累计减少碳排放 3637.41 吨 CO2，相当于种植 19.88万棵树。二、产品简介一、研发背景“十四五”规划开局后,“双碳”战略明显加速，大力推动节能减排，加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系，推进经济社会发展全面绿色转型，助力实现碳达峰、碳中和目标。此外，在“十四五”节能减排综合工作方案中明确，到 2025 年，全国单位国内生产总值能源消耗比 2020 年下降 13.5%。因此，在节能降耗和“碳中和”的大环境影响下，为了加快推进工业领域向更加安全、高效、低碳、环保的方向高质量发展，工业发展也要随之向绿色低碳转型，如何通过绿色改造、优化用能结构、实施绿色运营管理，打造现代化、高质量、高水平的绿色工厂，已是工厂运营管理者亟需解决的重要问题。2022 年 6 月，工业和信息化部等六部门印发工业能效提升行动计划，明确要大力提升重点行业领域能效，持续提升用能设备系统能效，统筹提升企业园区综合能效，有序推进工业用能低碳转型，积极推动数字能效提档升级。到 2025 年，重点工业行业能效全面提升，规模以上工业单位增加值能耗比 2020 年下降 13.5%。2023 年 11 月，广西壮族自治区工业和信息化厅等三部门印发广西壮族自治区工业领域碳达峰实施方案，指出要推动重点用能设备节能增效，实施锅炉、电机、变压器、风机、水泵、空压机系统等通用设备能效提升工，鼓励企业对低效运行的风机、泵、压缩机等电机系统开展匹配性节能改造和运行控制优化。到 2025 年，全区规模以上单位工业增加值能耗较 2020 年下降 15.8%。为了响应了国家及地方节能减碳政策的号召，我公司自主研发基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜，优化工业领域冷热源设备运行管理，提升用能品质，降低能源消耗水平，延长用能设备使用寿命，加快提升工厂、园区的生产效率和现代化管理水平，为可持续发展提供前进的动力。产品功能基于人工智能深度学习模型搭建工业冷热源设备节能优化云控制柜，通过实时采集和分析冷热源设备的运行数据、能耗数据，运用 AI 模型算法动态预测工厂用冷/用热需求，及时优化调整冷热源设备控制参数，以追求整体能效比值最优化为目标，降低制冷/制热主机、空压机、水泵、冷却塔、风机等设备能耗，从而有效降低工厂冷热源系统的总能耗。（一）多源数据感知53实时采集工业冷热源系统主要设备（如制冷/制热主机、空压机、水泵、冷却塔、风机等）、设施（如出水管、回水管阀门、冷量计、电表）的运行参数、室内外环境参数，通过高性能计算平台，将数据过滤、清洗，并分析、提取有效特征参数，通过对多源传感器采集的数据进行融合，生成实时、高效、综合的设备、环境感知结果。（二）AI 精准负荷预测基于历史数据与当前环境条件、设备运行情况，采用先进的深度学习模型预测未来短时期的冷热负荷趋势，为系统提供前瞻性的操作依据，使得冷热源系统能够提前调整，避免过载或低效运行，确保供需平衡。（三）AI 精细化设备调度基于预测和实时监测数据，系统 AI 模型能够自动生成精确的设备控制指令，包括设备的启停、负荷合理分配以及运行模式的自动切换。在低负荷时段，模型会自动减少主机运行数量，调整水泵频率至经济转速，从而节省能源；而在高负荷时段，则能确保所有设备高效协同运行，满足冷量、热量需求的同时保持最佳能效比。（四）多变量协调控制系统综合考虑了环境温度、湿度、室内温湿度要求、设备运行状态等多个变量，通过精细化的算法模型，实现对空调系统内各组件的多维度、多层次协同优化，动态调节冷冻水温度、冷却水流量，确保主机和水泵等关键设备始终工作在高效区间，避免不必要的能耗损失。（五）AI 深度自学习通过深层神经网络 AI 模型的多参数迭代，高精度模拟设备运行机理，不仅能自动适应环境变化，还能自我学习和优化，随着运行数据的积累不断精进控制策略，实现管理的持续迭代升级。（六）人机交互体验通过大屏、触摸屏、手机 APP、触摸平板实时展示控制系统功能，不仅提供了全面、直观的设备运行管理情况和工厂、园区环境信息，还集成了安全提醒功能及短信推送功能，进一步提升了系统的智能化水平和用户体验。应用情况基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜已投入到江苏国晟世安新能源有限公司厂区、湖南立方锂电池工厂、贵州达沃斯光电有限公司、安徽胜利精密制造科技有限公司杭埠工业园等工厂、园区，实现工厂、园区冷热源设备管理智能化升级，提升能源数字化管理水平，能源消耗水平下降 30%左右，单位产量能源消耗量、万元收入能源消耗量显著下降。市场前景政策支持国家层面出台了一系列政策以推动工业节能发展，如进一步加强节能标准更新升级和应用实施20242025 年节能降碳行动方案等，这些政策不仅提出了节能降碳的目标和任务，还强化了法规和标准，为工业节能提供了政策支持和方向指引。越来越多的制造业企业开始关注产品的全生命周期管理，致力于减少资源消耗和环境污染。市场需求随着国家双碳政策的推进和国际市场碳税压力加大，制造业企业生产运营成本不断增加，越来越多的企业开始重视节能减排，进一步推动了节能改造市场的需求增长。技术优势随着大数据、人工智能、物联网等技术的不断成熟和应用，中国制造业的数字化转型将进一步加速，工业制造业企业也将更加重视通过数字化手段提升生产效率、降低生54产成本、增强市场竞争力。人工智能算法在数理计算、目标寻优方面具有独特的优势，工业节能是 AI 技术的理想应用场景，能够产生实实在在的经济价值。基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜通过 AI 算法模型优化冷热源设备控制流程，提高能效比，增强空气净化能力，使能源管理更智能化、精准化，为高端制造企业恒温恒湿洁净车间提供更加高效、可靠解决方案。三、经济和社会效益（一）经济效益基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜已于 2023 年应用于湖南立方锂电池工厂，通过七次节能率对比测试，得到综合节能率为 46.73%，2024 年节省电量为184 万 kWh/年，节约电费为 133 万元/年；于 2024 年应用于江苏国晟世安新能源有限公司厂区，节能率测算为 27%，预计年节省电量为 243 万 kWh/年，预计年节约电费为 170万元/年；于 2025 年应用于贵州达沃斯光电有限公司厂区，节能率测算为 35%，预计年节省电量为 511.23 万 kWh，年节省电费为 373.62 万元。（二）社会效益通过在工厂、园区实施基于人工智能的工业冷热源设备节能优化云控制柜，响应了国家及地方节能减碳政策的号召，完善用能管理流程，提升用能品质，延长用能设备使用寿命，实现了能源系统数智化，设备管理智能化，能源数据清晰化，减轻了企业能源管理负担，为企业可持续发展提供前进的动力。二十、高速公路机电监管养云平台申报单位名称广西智投机电工程有限公司联系人及联系方式兰书棋 18877280496人工智能产品名称高速公路机电监管养云平台人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西智投机电工程有限公司是广西交通投资集团有限公司（以下简称交投集团）下属企业广西机械工业研究院有限责任公司（以下简称机械院）全资子公司，实行合署办公管理模式。公司以高速公路机电工程全产业链业务为核心，通过信息化、智能化技术，提升高速公路机电、运维、养护项目标准化、规范化水平，致力于成为广西高速公路机电养护、运维工程领域主力军。智投公司注册资金 10008 万元，持有公路交通工程（公路机电工程）专业承包壹级资质、施工劳务资质、路基路面养护乙级资质、桥梁养护乙级资质、隧道养护乙级资质、交通安全设施养护资质，主要承接公路机电工程，公路通信、监控、收费、隧道等机电施工、运维业务；自成立以来，智投公司、智通公司累计承接机电建设及运维项目 60余个，施工足迹遍布广西各地，在机电建设及运维领域拥有丰富经验，公司坚持“机电施工 智慧交通”双轮驱动，做大做强公路机电工程施工、运维、养护和智慧交通研发业务，培育壮大高速公路机电工程全产业链，积极探索高速公路运维、养护管理新模式，通过科技创新实现降本增效，运用信息化管理手段，推动区内高速公路运营质效提升，进一步优化公路设施服务能力。55二、产品简介研发背景作为国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，应急管理现代化备受国家关注，陆续出台的应急管理现代化相关政策，为智慧应急工作提供了政策指引。2022 年 关于加强交通运输应急管理体系和能力建设的指导意见中强调，到 2025 年，要基本建成组织完备、协同有力、反应灵敏、运转高效的交通运输应急管理体制、机制和应急救援体系，到 2035 年，交通运输应急管理能力达到世界先进水平，依法应急、科学应急、智慧应急和共建共治共享的综合交通运输应急管理格局全面形成。信息化时代，智慧应急作为一种新兴的危机管理机制，正逐渐成为现代社会应对各类紧急情况的重要工具。应急工作本身存在流程繁杂，多部门协作处理日常事务等特征，需要复杂的技术整合应用才能提升整体效率和精准度。大模型的出现有望凭借规模化优势解决这些应急工作难题，大模型、物联网和人工智能的发展提升了交通运输应急管理的预测预警和实时监控能力，以大模型等新技术推动应急管理工作发展，聚焦完善应急业务事前监控预警体系和模式，整合创新应急业务应用场景，全面提升事中事后辅助指挥决策、救援实战和社会动员的能力，通过多项智能化技术快速提升应急管理效能。本项目结合数据中台与大模型在交通应急安全领域打造一个集数据采集、存储、处理、分析、决策于一体的“智慧交通大脑”。平台采用人工智能、云计算、大数据等先进技术，整合静态属性数据、动态感知数据、应急巡检情况等交通运营数据资源，实现全面监测和感知，从而提供科学的运维管理决策，为公路交通事业的发展和公众安全出行保驾护航。功能（一）构建基于大模型技术的移动单兵监测交通应急安全平台为了实现交通应急管理业务的标准化、信息化、智能化、精细化，基于现行国家相关标准规范，研究机器学习、人工智能等先进技术在交通应急管理业务领域的应用，对应急管理业务进行数据分析和挖掘，发现数据中的隐含关系和趋势，提取有价值的信息用于应急管理决策的支持，实现对应急管理决策的科学化，为高速公路应急管理业务提供全方面的支撑。（二）高速公路多源数据的数据支撑底座为解决交通应急管理数据碎片化、数据安全性、数据资产价值发挥等问题，研究交通应急管理业务数据构成、数据价值，构建一个应急管理数据支撑底座；研究统一的数据标准，夯实信息数据基础；研究数据共享机制，确保数据的通用性和可访问性；研究数据安全机制，建立全面的数据安全管理流程。整合数据、提供数据标准和接口、建立统一的数据管理机制，帮助用户更好地管理、利用和保护数据资源，为交通应急管理业务智能化建设提供可靠、可用、可信的数据支撑。（三）地理信息技术的研究为了对道路资产、交通设施和周边环境等信息的集中管理和智能化查询，基于地理信息技术，研究基础地图服务、搜索服务、图层叠加服务、路况渲染服务、点聚合服务等内容，构建轨迹纠偏服务，构建交通应急管理的地理信息系统（GIS）。实现对道路网络进行精确的空间数据管理，将应急管理数据以可视化的方式呈现，包括病害分布图等，帮助应急管理人员更好地了解道路状况、进行科学决策，并及时响应应急救援需求。（四）研究交通应急大模型研究交通应急管理业务场景下的大模型技术，通过与数据中台对接，通过数据清洗、数据增强、数据回流等过程后对模型进行训练，达到基于用户输入的应急提示生成各种内容、自动总结应急管理方案，提取出核心要点、根据应急方案、计划等数据，生成基56本的成本预算的效果，构建符合当地实际情况的应急管理业务知识体系，促进机电应急管理工作以经验为主导向以标准为主导的转变。应用情况该平台在广西高速公路部分路段和特定设备中得到应用示范。该项目的实施将各个产业链环节紧密连接起来，实现了数据共享和协同作业。同时，该项目通过技术创新和应用推广，不断推动产业链的升级和完善，为相关企业提供了广阔的发展空间和商业机会。成果将进一步应用于平南、田新、巴田、平武、桂柳改扩建及两桥等机电工程，有效促进集团高速机电与管养的运维业务、管养全流程服务可视化、快速交付验收等多维度的数字化升级。积极推动高速公路机电工程建养护科技创新与产业发展的深度融合，为企业数字化转型夯实坚实基础；有效促进了广西高速机电与管养的运维业务、管养全流程服务可视化、快速交付验收等多维度的数字化升级通过优化科研资源配置。市场前景长期以来，我国针对交通突发事件的预防与应急准备、风险监控、应急处置与救援等应急管理模式相对单一，常以经验为根据制定应急救援方案，缺乏对交通突发事件的系统认识、未来可能情景的聚类分析，导致在提升公共安全风险监测预警和应急响应的整体能力方面，存在一定短板。大模型作为一种整合了多种数据源、模型与算法的决策支持技术，可以对复杂的交通系统进行全面建模与分析，为交通应急安全决策提供科学依据。通过大模型的运用，显著提升数据应用、信息整合和共享能力，实现应急管理工作的智能监测和预测，不仅可以有效提高交通应急决策的效率和科学性，促进各个部门和利益相关方的交通应急数据共享和交流，提高工作协同和信息共享的效率，还能降低运营成本，延长交通系统的使用寿命，具有广阔的应用前景。近年来，广西公路交通应急安全业务逐渐实现了信息化的转型与升级，但在其发展过程中仍存在一些痛点和困难。项目实施后，为广西应急安全平台形成统一的数据标准体系，通过先进的数据处理技术和算法分析，为用户提供全面、准确的决策支持。还可以促进交通应急数据的共享和交流，提高工作协同和信息共享的效率。为广西地区的交通应急安全工作带来巨大的改变和提升，具有广阔的应用前景。三、经济和社会效益经济效益项目成果应用于交通应急管理业务中，服务对象包括各高速集团、各个机电设备维护部门、公路业主单位等，为其提供全面、准确的数据支持和智能化决策。中国智慧交通市场规模保持高速增长态势。2023 年中国智慧交通行业市场规模已达 2817 亿元，预计 2026 年将突破 4000 亿元。本项目通过微服务技术，可根据客户需要场景进行定制化功能模块的开发，满足不同地区客户的需求，通过 SaaS 平台，实现快速构建、快速复制、敏捷规模化，快速推广应用到交通应急管理业务应用场景中。项目立足广西以南宁为业务发源地和项目示范点，计划陆续在华南地区展开推广，为客户提供服务，逐步在全国市场推广应用。与基建行业龙头企业，如广西北投、广西交投、建工集团、中铁隧道等开展战略合作，依托合作伙伴的产业资源优势，共同推广产品。以高速公路应用场景为例，目前广西高速公路建设 8000 公里路段，根据数据显示每200 公里平均有 6 个标段，预计广西全区共有 240 个标段，其需求量大，以标段作为试点，项目目标每年增加 2 个试点。项目预期在实施期内建立 1 个示范点，主要以广西南宁市管辖区域内标段为主，广西其他城市管辖区域内标段为辅，共计实现 1000 万元，利税 110 万元。57社会效益平台能够对道路交通事故，道路损坏，设备病害、疲劳、损伤等方面进行深入分析，并基于数据结果提供具体的应急方法和措施，帮助决策者及时制定科学合理的应急计划。平台的应用在各交通应急管理场景中充分体现了技术适用性和社会价值。主要体现在：（一）实时监测，提升应急安全管理水平通过大模型技术，平台能够实时监测交通的运行状态，掌握道路内违规停车、变道、逆行等情况并及时进行干预，将传统人工巡检升级为 24 小时实时在线巡检，显著提升设备故障与隐患的检出率，大大缩短了应急响应时间，通过对视频数据进行智能分析和处理，实现提前感知、主动诱导、精准管控，提高了决策的准确性和可靠性。（二）增强交通应急响应能力平台通过实时监测和智能分析，精准定位人员和车辆的位置，实时监测其动态，还能与外部的应急救援力量进行实时通信和协作，提高救援的效率和准确性。同时，平台支持信息共享和协同作战，不同部门、不同岗位的应急人员可以实时了解现场情况，协同完成应急响应任务。（三）提升公众安全感与满意度平台可以提前发现潜在的安全隐患并采取措施加以消除，为公众提供更加安全可靠的出行环境。同时，平台通过精准预测和调度，优化道路通行能力，可以减少因交通拥堵造成的燃油消耗和时间成本。这有助于提升公众的安全感和信任度，增强公众的出行体验和满意度。二十一、VRmama 消费循环引擎申报单位名称医劢德发展（广西）有限公司联系人及联系方式黄祺俨，手机号（微信）19077412901人工智能产品名称VRmama 消费循环引擎人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介医劢德发展（广西）有限公司由一群平均年龄 30 岁的大学生创业者于 2022 年创立，核心团队毕业于中国人民大学、广西大学、中山大学等，深耕数字资产、区块链技术、软件开发、领域 6 年，曾与广西壮族自治区大数据发展局及广西数字浪潮服务有限公司及广西圣保堂投资有限公司合作，成功试点“中国-东盟区块链数字集市医疗救助工程”，积累了丰富的区块链 公益实践经验。公司与乐予慈善基金会成立了“乐予慈善基金会志愿守护专项基金”专注于为志愿者或曾经为公益事业奉献的人群服务，将 AI 消费引擎与公益事业相结合，打造“消费-公益”联动模式。公司积极响应国家数字经济、促进消费和退伍军人、大学生就业创业等政策。我们并非 AI 技术背景出身，但我们坚信技术应该服务于人，应该用来解决实际问题。通过整合前沿技术与本土资源，探索“消费-公益-数字资产”创新模式，致力于为广西乃至全国实体经济转型贡献青年力量。58二、产品简介一、项目概况与核心定位(一)项目使命与愿景使命：以 AI 智能体驱动，将用户日常消费行为转化为可感知的数字权益，实现“支出变收入”，赋能个体与实体经济，并创新公益服务模式。愿景：构建数据驱动、价值共享的“消费-公益-创业”闭环生态系统，为数字经济发展贡献创新力量。(二)核心定位VRmama 平台：AI VR 赋能的生态核心，连接消费者、商家、服务提供方与社会资源。技术定位：“AI 应用创新者”，整合前沿技术，解决实际应用问题。二、产品简介(一)产品研发背景市场痛点与行业趋势洞察：(1)消费者端：日常消费价值被忽视，个性化需求（尤其是民生、公益类）缺乏有效解决途径。(2)商家端：获客难，数字化转型挑战大。(3)AIAgent、数据要素价值化、社区经济是重要发展方向。VRmama 的机遇与技术渊源：(1)VRmama 团队在区块链应用领域拥有深厚积累，特别是在成功试点中国-东盟区块链数字集市医疗救助工程的过程中，我们依托桂链及“腾讯联盟链”构建了可信的医疗救助与公益存证体系。基于此经验，我们将这一技术沉淀应用于 VRmama 消费引擎的信用分与医疗金数字凭证系统中，确保了其安全、透明与高效运行。(2)我们将此区块链技术与 AI 智能体、VR 技术相结合，创新“消费引擎”模式，旨在解决上述痛点。(二)产品核心功能AI 智能体驱动的“支出变收入”引擎：(1)智能消费记录与分析：多渠道（OCR 小票、合作商家同步、手动补充）记录用户授权的消费数据。(2)价值贡献评估与双轨数字凭证转化：AI 智能体评估用户消费行为的“价值贡献度”。基于“桂链”技术，转化为“信用分”（平台消费贡献数字凭证）：用于平台内消费抵扣、兑换、生态内按规则流转及作为“首发 Agent”任务核心悬赏。基于“桂链”技术，转化为“医疗金”（平台公益贡献数字凭证）：与乐予慈善基金会“志愿守护专项基金”合作，记录用户公益贡献，用于申请捐赠票据、发起/支持公益项目。“首发 Agent”-个性化需求众包与公益创新平台：(1)功能定位：用户可通过“首发 Agent”发布个性化需求、社区痛点或公益创意。(2)公益属性强化：平台可将具有普遍社会价值或民生意义的需求，优先通过“医疗金（公益积分）”进行悬赏或补贴，鼓励技术团队或社区志愿者以公益或半公益形式承接解决。(3)商业与公益结合：对于商业价值较高的需求，则主要以“信用分”悬赏。部分项目也可探索信用分 医疗金混合悬赏模式。(4)解决方案众包：注册的技术团队、开发者、专业人士或社区组织可浏览悬赏任务，59提交解决方案并获取相应积分回报。(5)核心价值：用户无需额外资金投入，通过日常消费积累的积分，即可驱动社会力量解决其实际问题或实现公益构想。VRmama 平台（自主研发）：(1)VR 虚拟店铺/空间构建。(2)跨店互动、虚拟社交、品牌孵化。(3)轻量级 VR 应用，手机体验。AI 驱动的创业赋能工具（集成）：(1)精准营销辅助、智能选品建议、初步风险评估。(三)产品应用情况与前景已验证基础：(1)“消费即公益”及区块链存证模式已在“中国-东盟区块链数字集市医疗救助工程”中成功实践。(2)基于“桂链”的数字凭证技术已具备应用基础。核心应用场景展望：(1)本地生活服务激活。(2)社区服务创新与民生问题解决(通过“首发 Agent”公益悬赏模式)。(3)健康管理与互助(结合蔚源意向，探索高端资源对接与积分医疗众筹)。(4)新型就业与创业孵化。市场前景广阔：AIAgent 创新应用、数据要素价值化、公益模式创新均符合国家战略和市场趋势。三、经济和社会效益预期经济效益1.促进消费与内循环：通过积分激励有效激活本地消费，特别是引导对本地商家、公益产品的消费，形成良性循环。2.创造新型就业与创业机会：“消费合伙人”计划为退伍军人、大学生、宝妈等提供低门槛、灵活的就业增收途径。3.赋能中小微企业：提供低成本数字化工具（VR 店铺、AI 营销），提升经营效率，拓宽市场。4.助力公益事业可持续发展：“消费-公益”联动模式为公益项目提供稳定资金来源，并提升公众参与度。5.探索数据要素价值：在合规前提下，汇聚消费数据，为区域产业规划和政策制定提供数据洞察支持，驱动数智经济发展。对消费者的价值：1.促进消费与内循环：通过积分激励有效激活本地消费，特别是引导对本地商家、公益产品的消费，形成良性循环。2.创造新型就业与创业机会：“消费合伙人”计划为退伍军人、大学生、宝妈等提供低门槛、灵活的就业增收途径。3.赋能中小微企业：提供低成本数字化工具（VR 店铺、AI 营销），提升经营效率，拓宽市场。4.助力公益事业可持续发展：“消费-公益”联动模式为公益项目提供稳定资金来源，并提升公众参与度。5.探索数据要素价值：在合规前提下，汇聚消费数据，为区域产业规划和政策制定提供数据洞察支持，驱动数智经济发展。(1)直接收益：通过“信用分”兑换商品/服务、参与优惠活动，甚至按规则转让获得实际收益，真正实现“支出变收入”。(2)间接节省：通过 AI 智能推荐和决策辅助，优化消费结构，避免不必要开支。(3)个性化满足：通过“首发 Agent”机制，以低成本（甚至零成本）方式解决个性化需求。对本地商家/企业的价值：(1)提升营收：通过平台引流、积分促销、VR 场景营销等60方式，直接提升销售额。(2)降低成本：提供低成本数字化工具，降低营销和获客成本。(3)增强用户粘性：积分体系和会员服务有效提升用户忠诚度和复购率。对平台自身的价值：(1)构建可持续商业模式：通过平台服务费、增值服务、广告、数据服务（合规前提）等实现盈利。(2)积累高价值数据资产：形成独特的消费行为数据库，为 AI 模型优化和商业决策提供支撑。(3)打造强大生态网络：吸引更多用户、商家、开发者、合作伙伴加入，形成网络效应。(二)预期社会效益1.促进消费与经济发展：(1)激活本地消费潜力，助力构建内循环为主的新发展格局。(2)项目全面推广后，带动本地年消费额提升。创造就业与支持创业。2.创造就业与支持创业：(1)“消费合伙人”计划预计可为本地提供灵活就业岗位。(2)“首发 Agent”需求众包模式可为技术人才和大学生提供项目实践与收入机会。(3)赋能本地中小微企业数字化转型，提升其生存与发展能力。3.助力公益事业创新与发展：(1)“消费即公益”模式为公益提供资金。(2)“首发 Agent”公益悬赏模式，能精准对接社会资源解决具体公益需求，提升公益效率和参与度。(例如：为特定社区老人群体开发一个助残小程序，可通过医疗金悬赏。)4.提升民生服务水平与社会治理效能：(1)“首发 Agent”成为收集和解决民生“微心愿”“微需求”的有效渠道。(2)助力政府更精准地了解民情民意，优化公共服务资源配置。5.推动数据要素市场化与数字广西建设：(1)基于“桂链”和与广西大数据局的合作渊源，在消费数据确权、合规应用方面具有独特优势和试点价值。(2)为广西大数据产业发展和数字经济创新提供典型案例和实践经验。二十二、空地协同风电场巡检机器人及关键技术申报单位名称广西广投桂中新能源有限公司联系人及联系方式熊伟伟：13978838896人工智能产品名称空地协同风电场巡检机器人及关键技术人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介61广西广投桂中新能源有限公司成立于 2022 年 7 月 15 日，是广西能源集团有限公司全资子公司，注册资本 10 亿元，注册于来宾市兴宾区。作为广西投资集团（世界 500强企业）旗下新能源核心平台，公司以“绿色、低碳、创新”为发展主线，深耕风电、光伏等清洁能源领域，致力于构建桂中百万千瓦级清洁能源基地，推动区域能源结构向高附加值、高技术含量、低碳化方向转型。在风电领域，公司以来宾市为重心，累计获批 13 个风电项目，是广西风电领域领跑者，项目总装机容量达 140 万千瓦，成为广西首个在单一地市风电指标突破百万千瓦的企业，首批 3 个项目已全面开工，计划 2025 年实现全容量并网；与此同时，公司同步打造了广西规模领先的分布式光伏标杆项目来宾河南工业园 8.3MWp 屋顶光伏电站，2023 年底全容量投产并网，覆盖屋顶面积、用户规模及并网点数量均居全区前列。凭借行业领先的清洁能源开发能力，公司获评电力行业信创标杆、增值税一般纳税人资质，成为广西国企数字化转型示范单位。未来，公司将以“技术国产化、产业规模化、管理智慧化”为目标，深化产学研合作，持续拓展光伏、储能等多元化业务，力争2025 年建成华南地区最具竞争力的清洁能源综合服务商，为国家“双碳”战略及区域经济绿色转型注入新动能。二、产品简介研发背景在大型陆上风电场的巡检场景下，需要有智能装备帮助完成人难以完成的巡检任务，例如风机叶片监测、电力杆塔线路巡检等。本项目正是在这一迫切需求下，公司与武汉大学共同研制空地协同陆上风电场巡检机器人及相关关键技术。功能本产品主要功能包括：（一）风电场巡检任务规划与数据分析处理（二）空地协同风电场巡检机器人协同控制（三）风电场巡检用无人机场及其放飞回收装置（四）基于无人机平台的风机叶片表面损伤实时检测软件（五）基于无人机平台的电力杆塔线路风险实时检测软件应用情况技术产出为空地协同风电场巡检机器人，包含移动平台、巡检无人机，并通过智能识别算法能够精准识别多种风机叶片表面损伤和电力杆塔线路风险，快速定位目标，实现及时发现及时预警。市场前景能够用于大型陆上风电场的巡检场景，经过改造，还可以用于电力、水利、林业、农业、园区等需要智能机器人代替人工的巡检场景。三、经济和社会效益一、经济效益项目将有效降低巡检作业成本，减少人工投入；并显著提高作业效率，缩短巡检周期；保障风车叶片使用效能，降低风车故障率。按照检机器人的单价则约为 80 万元/台，假设使用年限为 8 年、维修费用率为 3%、每台室外巡检机器人的巡检效率与人工相同，一台室外巡检机器人在使用期限内的年均花费约为 12.1 万元，而概述上述内容可知，2020 年全国城镇非私营单位就业人员平均工资 116728 元。如果投放到实际情况，电力巡检机器人的效率远高于人工，所以巡检智能机器人经济性较好。社会效益62（1）缓解能源供应紧张，保障安全电力生产广西近年面临煤、电供应紧张局面，风电开发可补充电网缺口。例如钦北区五宁风电场年上网电量 2 亿千瓦时，直接缓解钦州电网供需矛盾，支持地方经济发展。空地协同风电场巡检机器人可以保障风车安全运行，保障安全电力生产。（2）促进就业与产业链发展风电项目带动装备制造、安装运维等产业链发展，形成产业集群效应。广西规划打造风电基地，形成规模化装机，创造就业机会。空地协同风电场巡检机器人需要电力、计算机等跨学科人才，推动本地技术团队建设。（3）提升能源安全与社会稳定性风电作为分布式能源，可增强电网抗风险能力。例如 2022 年广西大风天气中，风电出力 30 小时内增长 27 倍至 693 万千瓦，有效应对突发用电需求。二十三、雷视融合交通事件检测系统申报单位名称广西交科集团有限公司联系人及联系方式唐文娟 18776148710人工智能产品名称雷视融合交通事件检测系统人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西交科集团（以下简称“广西交科”）前身是隶属于交通运输厅的交通科学研究院，现为北投集团旗下拟上市的大型国有高新技术企业。依托 50 余人博士、800 余人硕士、500 余人的信息化相关人员，深耕交通领域，目前已成为广西交通建设新技术的策源地、交通系统信息化领军企业以及广西科研成果转化最成功的企业。2024 年底，实现营业收入 42 亿元，利润总额 3 亿元，综合实力排名全国交通科研院所前三。广西交科是广西交通行业首个国家企业技术中心；拥有高等级公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心，是广西第一家桥梁检测单位、公路水运试验检测机构，广西唯一一个 A 级信用等级环评机构，自主研发广西第一套自主知识产权的 ETC系统；多次荣登广西高新技术企业百强榜首、创新活力十强榜首，拥有 44 个国家和省部级科研平台及创新载体，承接省部级以上科研创新项目 300 余项，为各级党委、政府和企事业单位提供技术服务。共有科技创新人才 700 人，着力于基础设施建设技术服务，进行多领域协同创新，其中道路、桥梁、智能交通方向的省部级平台均为广西交通行业首创或唯一。广西交科坚持“成果产业化，产业新质化”为发展路线，成果转化产品主要有：智慧高速云控平台、桥梁隧道边坡健康监测系统及桥梁主动防撞预警系统等 60 多个数智信息化产品；橡胶沥青、高粘沥青超薄磨耗层、耐久性标线等环保型沥青建养新材料系列产品；隧道 LED 智能调光系统、无人值守收费系统等智能交通机电产品。成果转化累计产值达 50 亿元。二、产品简介63针对高速公路隧道管理困难，应急处置响应慢的问题，研发雷视融合事件检测系统，利用毫米波雷达和视频相机进行隧道道路目标检测，采用融合算法对路面信息感知，输出实时车辆信息（位置、轨迹、车牌、车型、车速等），输出实时交通事件信息（行人、施工、停车、逆行、拥堵、紧急停车道占用、低速等），对进入隧道的两客一危车辆重点跟踪和管控。较传统视频事件检测，对车辆目标有更高的识别率（99%），同时能提供车辆在隧道内的全程轨迹图和隧道内车辆全貌，能更好的对事件研判。产品能用隧道监控设备，配合自研的毫米波雷达的车牌车型识别设备，实现车辆在隧道内的全程跟踪和监控，车辆轨迹跟踪率96%,车辆信息正确率96%,事件识别准确率96%。能快速识别隧道内紧急事件，提供事件抓拍图、事件抓拍视频、事件现场实况图像和车辆轨迹图，让管理者对事件一目了然，便于及时实施处理计划，全方位保障隧道安全。目前该产品已应用在思防高速百宝隧道，信梧高速爽冲隧道，阳爽隧道，陈岭顶隧道。三、经济和社会效益该产品已应用在思防高速百宝隧道，信梧高速爽冲隧道，阳爽隧道，陈岭顶隧道。联动平台事件处置流程，实现事件的快速检测，定性，及处理决策。通过秒级事件检测（如异常停车、行人闯入），响应时间缩短至 8 秒以内，较人工巡检效率提升 90%。降低维护复杂度与人力成本。通过硬件集成、智能算法与场景化部署，在建设期和运营期均展现出显著经济效益。其核心价值不仅在于直接成本节约，更通过数据驱动的精细化管理和车路协同生态拓展，为高速公路运营方创造长期收益增长点。二十四、隧道 LED 照明调光控制系统申报单位名称广西交科集团有限公司联系人及联系方式夏光亮，18775332186人工智能产品名称隧道 LED 照明调光控制系统人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西交科集团（以下简称“广西交科”）前身是隶属于交通运输厅的交通科学研究院，现为北投集团旗下拟上市的大型国有高新技术企业。依托 50 余人博士、800 余人硕士、500 余人的信息化相关人员，深耕交通领域，目前已成为广西交通建设新技术的策源地、交通系统信息化领军企业以及广西科研成果转化最成功的企业。2024 年底，实现营业收入 42 亿元，利润总额 3 亿元，综合实力排名全国交通科研院所前三。广西交科是广西交通行业首个国家企业技术中心；拥有高等级公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心，是广西第一家桥梁检测单位、公路水运试验检测机构，广西唯一一个 A 级信用等级环评机构，自主研发广西第一套自主知识产权的 ETC系统；多次荣登广西高新技术企业百强榜首、创新活力十强榜首，拥有 44 个国家和省部级科研平台及创新载体，承接省部级以上科研创新项目 300 余项，为各级党委、政府和企事业单位提供技术服务。共有科技创新人才 700 人，着力于基础设施建设技术服务，进行多领域协同创新，其中道路、桥梁、智能交通方向的省部级平台均为广西交通行业首创或唯一。64广西交科坚持“成果产业化，产业新质化”为发展路线，成果转化产品主要有：智慧高速云控平台、桥梁隧道边坡健康监测系统及桥梁主动防撞预警系统等 60 多个数智信息化产品；橡胶沥青、高粘沥青超薄磨耗层、耐久性标线等环保型沥青建养新材料系列产品；隧道 LED 智能调光系统、无人值守收费系统等智能交通机电产品。成果转化累计产值达 50 亿元。二、产品简介一、产品研发背景随着“交通强国”建设的持续开展和加速进行，我国公路建设取得了瞩目的成就，而公路建设中造价高，施工难度大的隧道其数量也有较大的增长。根据交通运输部的统计数据，截止 2023 年末，全国公路隧道 27297 处，3026.18 万延米，其中特长隧道 2050处、924.07 万延米，长隧道 7552 处、1321.38 万延米。随着我国公路隧道数量的逐年增加，为了更好地实现隧道安全节能的照明目标，目前，大部分新建隧道均采用了亮度可调的 LED 灯具为隧道提供照明。LED 灯相比于传统的钠灯已实现较大幅度的节能。在此基础上，引入 LED 照明节能控制系统，实现精准、按需照明，可以进一步减少耗能。二、产品功能1、交科隧道照明调光系统依据公路隧道照明设计细则，基于洞外亮度进行调光控制，洞内照明亮度根据洞外亮度实时变化，按需照明。智能无级调光控制器根据视频亮度检测器采集的洞内、外亮度值对 LED 灯具进行亮度调节，根据色温检测器采集的现场色温值对 LED 灯具进行相应的色温调节。智能分析当前环境亮度情况，结合季节因素、气候、每天时段、日出日落时间、车流量、折减系数、维护系数等因素通过人工智能算法综合计算来车时的照明需求，进而确定入口 过渡加强段的开启策略和开启数量，确定入口 过渡加强段照明的亮度、中间段的亮度等，利用最少电能保证安全行驶所需照明水平。2、智能无级调光系统照明控制分四种方式：本地手动控制、时间模式、远程手动控制、智能无级调光自动控制。系统以自动控制为主，手动控制为辅。可通过本地或者远程设置手动/自动进行模式切换。3、分段控制工作流程：当车辆通过隧道入口处的车检器时，触发来车信号，车检器通过光纤网络将来车信号传输到智能无级调光控制器，如控制器处于自动控制模式下，依次开启各分段灯具，实现“车来灯亮”的功能，车过相应段后再关闭加强段灯具，调暗基本照明段的照明，实现“车走灯暗”的效果。每段的洞内无级调光分段控制器配置一个车检器，智能无级调光控制器与洞内无级调光分段控制器配合工作，通过车检系统感知车辆在隧道中位置从而在整体上实现“灯随车行”效果。三、产品应用情况与市场前景十余年来，广西交科隧道 LED 照明调光系统在广西区内外 300 余座隧道推广应用，累计实现产值 2 亿元，节约电费 3.5 亿元。随着高速公路建设的持续进行，以及已建成高速公路隧道照明改造工作的陆续开展，该产品具有较好的市场前景。三、经济和社会效益65一、社会效益1、交科隧道照明调光控制系统在工程实践中具有实用价值，在一定程度上提高了整个高速公路隧道照明的智能化水平，在隧道照明控制领域具有一定的参考价值。2、调光控制系统具有良好的节能效果，符合国家大力倡导的节能降碳，绿色环保政策。3、在节能的同时为司乘人员在隧道行驶提供舒适的照明环境，保证清晰的视野。二、经济效益1、系统稳定可靠，具备在恶劣环境中稳定工作的能力，通过雷击浪涌、高低温等严苛测试，降低系统运维成本。2、广西交科隧道 LED 照明调光控制系统在广西区内外 300 余座隧道推广应用，累计实现产值 2 亿元。二十五、信创 AI 智能终端申报单位名称广西芯辰半导体科技有限公司联系人及联系方式黎泳杏 15277005983人工智能产品名称信创 AI 智能终端人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西芯辰半导体科技有限公司(简称“芯辰半导体公司”)拟投资 2500 万元，与新华三集团在产业园合作建设“芯辰智慧工厂项目”，项目主要生产汽车电子配件、新华三信创电脑及 AI 智能终端共 4 条产线，包含 2 条整机智能组装生产线和 2 条 STM 贴片线。二、产品简介1.智能制造技术深化:主要聚焦广西工业互联网平台搭建及升级 AI 质检系统。一是引入新华三工业互联网平台，构建覆盖生产计划、设备监控、质量追溯的全流程数字化管理系统，有效提升设备联网率及生产数据实时采集率；二是通过部署 AI 视觉检测设备，集成鼎华智能 CIM 系统，支持微米级缺陷识别与工艺参数动态优化，提升良品率及质检效率。三是采用最先进的 ASML 的 STM 设备，打造更精细的智能制造能力。2.信创国产化替代协同方案:一是信创产品适配，信创电脑产线适配飞腾/鲲鹏 CPU、麒麟/统信 OS，满足党政、金融等领域国产化替代需求，提高兼容率；二是芯片联合研发，与国产半导体企业一起推动 RISC-V 架构芯片设计及封装测试广西本地化。3、以“中国芯”为安全基底智能车辆网方案研发制造基地:以国产芯片方案为核心的智能车联网、物联网综合解决方案研发制造中心。研发生产车规级的 AI 多域控制器，赋能汽车产业数字化发展和转型，开拓数据定义产业，软件定义汽车，生态定义产品”的 AI 新时代。4.绿色低碳技术落地:主要是能源管理优化，集成 ABB 电能质量管理方案，通过动态谐波抑制与无功补偿技术，有效降低单位产值能耗。三、经济和社会效益66本项目已在南宁市青秀区中国东盟数字产业园开工建设，目前已完成前期厂房租赁签约、项目规划和设计，设备采购方案确认及签订合同。目前正在进行厂房内部装修装饰。预计 2025 年 6 月底完工，7 月进行设备调试和试运行。项目正式投产后预计年产值为 5 亿元/年。（一）联网电子产品为吉利汽车、广汽埃安、上汽通用五菱等主机厂设计生产 TBOX、车规通讯模组、智能座舱控制模组(稳定订单 60-80 万套/年，产值约 1.5 亿)单北斗 ADAS 车载辅助驾驶控制终端(10 万套/年，产值约 5000 万)（二）新华三信创系列产品、AI 系列产品信创电脑(笔记本、台式机)、服务器、AI 摄像头、应急微感知终端，出口工业智能终端(三防手持机)、生物识别平板、无人机（三）物联网终端产品智能表具通讯模组、智能门锁模组(50 万片，约 2000 万产值)物联网通讯模组(Cat1/Cat4/4G/5G)、无人机控制模组。二十六、AI 汉语学习机申报单位名称南宁职业技术大学、南宁巨大教育科技集团联系人及联系方式潘宇 15907887339、张叶茂 15678132898、人工智能产品名称AI 汉语学习机人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介1、南宁职业技术大学南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学。学校前身为 1984 年创建的南宁职业大学。2009 年 11 月，学校通过教育部、财政部示范建设验收，成为全国首批 28 所、广西首家国家示范性高职院校。2019 年 7 月，学校被教育部认定为“国家优质高等专科学校”。2019 年 12 月，成功入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。学校入选全国职业教育先进单位、全国教育系统先进单位、中国高新区创新人才培养基地、“一带一路”国家技术技能人才实训中心，荣获“亚太职业院校影响力 50 强”“全国高职院校教学资源 50 强”“全国高等职业院校服务资源 50 强”“全国高等职业院校服务贡献 50 强”“全国高等职业院校创新创业示范校 50 强”“全国高等职业院校就业竞争力示范校”“全国高职院校创新创业示范校”“全国五四红旗团委”、教育部现代学徒制试点院校、“自治区文明校园”“广西清廉学校建设示范校”等称号，建成全国党建工作样板支部 3 个，正在创建培育 1 个，办学成果丰硕。2、南宁巨大教育科技集团广西巨大教育科技集团，发轫于 2008 年成立的广西大世界教育咨询有限公司，集团以国际教育为核心，拥有小语种高考、外语培训、国际汉语培训、出国/来华留学咨询服67务、国际化提升服务、无人机研发、实验实训室建设等多个业务板块，是一家集教育行业投资、教育科技产品研发、教育培训服务等于一体的综合性国际教育集团。二、产品简介一、研发背景随着中越经贸合作深化及“一带一路”倡议推进，越南市场对汉语学习需求激增。然而，传统语言学习方式存在效率低、互动性不足、缺乏个性化指导等问题。基于此，我公司依托广西面向东盟的区位优势，结合人工智能、自然语言处理（NLP）及边缘计算技术，研发了格睿汉语学习 App 及配套智能学习机，致力于为越南用户提供沉浸式、智能化、高性价比的汉语学习解决方案。二、产品功能：（一）AI 核心功能1.AI 智能翻译：支持中越双向实时翻译，支持语音、文本、拍照输入等多种方式；2.AI 智能评测：AI 汉语水平分级评测（HSK 标准），精准定位用户学习短板；3.AI 口语评测：提供字、词、句、段落等多种评测模式，可实时返回准确度、流畅度、完整度、等细颗粒度评测结果，用户可精准提升自己的中文口语；4.AI 外教：内置多场景对话模型（如商务、旅游、日常交流），也支持用户通过大模型自行创建对话场景，AI 外教实时纠正发音、语法及 local 用词，支持个性化反馈报告；5.自适应学习系统：基于用户数据动态调整学习路径，智能推荐刷题、刷词及视频课程内容。（二）硬件配套专用学习机集成离线 AI 模型，支持低延迟语音交互与本地化数据处理，适配越南网络环境；多模态交互设计（触控 语音 视觉），配备高清摄像头与降噪麦克风，优化学习体验。三、应用情况项目采用 BERT-base 与 GPT-4.0 和 deepseek 为基础模型，结合注意力机制和知识图谱技术，通过迁移学习和有监督微调完成模型训练。训练数据来源包括 10 万小时真实汉语学习交互数据、3000 万字专业对外汉语教材语料库，以及来自以越南语为主的对外汉语学习语料。该模型针对性解决跨文化汉语学习中的发音识别、语法纠错与个性化学习已路径推荐三大核心问题，可无缝集成到Greathan 汉语学习 app或其他汉语学习平台。通过深度学习算法对学习者行为进行实时分析，系统能识别学习者认知状态并动态调整教学内容，提升学习效率达 37%。试点数据显示，使用该设备的留学生 HSK4 级口语通过率提升 28%，目前已于越南部分企业高校达成初步合作意向，可在学校和企业内推广。四、市场前景越南现有汉语学习者超 200 万人，年均增长 20%，市场需求旺盛。产品符合中国-东盟数字教育合作政策导向，未来可扩展至泰国、马来西亚等东南亚市场，预计 3 年内用户规模突破 50 万，营收达 1.2 亿元。三、经济和社会效益68一、经济效益2025 年计划越南合作 100 家企业，150 所学校，200 家培训机构，提供包含在线题库、在线词库、在线课程和直播课和海量专业中文外教服务在内的资源，并配套提供学习机、伴学机器人、口语训练对话桌面机器人、大屏机器人等的硬件产品，经济效益可观。二、社会效益（一）促进中越文化交流：通过 AI 技术降低语言学习门槛，累计服务越南学生、商务人士超 8 万人次，助力中越经贸与人文合作。（二）技术输出标杆：1.首创边缘计算 多模态 AI语言学习模式；2.为广西人工智能企业开拓东南亚市场提供可复制经验，推动广西智造国际化布局。（三）教育普惠：通过低资费课程包与硬件租赁模式，覆盖越南农村地区 20 余所中小学，惠及贫困学生超 5000 人。二十七、AI 驱动的园区新能源管理与调度大模型申报单位名称广西交科集团有限公司联系人及联系方式韦恺 15296495065人工智能产品名称AI 驱动的园区新能源管理与调度大模型人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西交科集团（以下简称“广西交科”）前身是隶属于交通运输厅的交通科学研究院，现为北投集团旗下拟上市的大型国有高新技术企业。依托 50 余人博士、800 余人硕士、500 余人的信息化相关人员，深耕交通领域，目前已成为广西交通建设新技术的策源地、交通系统信息化领军企业以及广西科研成果转化最成功的企业。2024 年底，实现营业收入 42 亿元，利润总额 3 亿元，综合实力排名全国交通科研院所前三。广西交科是广西交通行业首个国家企业技术中心；拥有高等级公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心，是广西第一家桥梁检测单位、公路水运试验检测机构，广西唯一一个 A 级信用等级环评机构，自主研发广西第一套自主知识产权的 ETC系统；多次荣登广西高新技术企业百强榜首、创新活力十强榜首，拥有 44 个国家和省部级科研平台及创新载体，承接省部级以上科研创新项目 300 余项，为各级党委、政府和企事业单位提供技术服务。共有科技创新人才 700 人，着力于基础设施建设技术服务，进行多领域协同创新，其中道路、桥梁、智能交通方向的省部级平台均为广西交通行业首创或唯一。广西交科坚持“成果产业化，产业新质化”为发展路线，成果转化产品主要有：智慧高速云控平台、桥梁隧道边坡健康监测系统及桥梁主动防撞预警系统等 60 多个数智信息化产品；橡胶沥青、高粘沥青超薄磨耗层、耐久性标线等环保型沥青建养新材料系列产品；隧道 LED 智能调光系统、无人值守收费系统等智能交通机电产品。成果转化累计产值达 50 亿元。69二、产品简介一.研发背景当前园区能源管理智能化、高效化的需求迫切。随着新能源的广泛应用和园区能源结构的复杂化，传统的能源管理方式已难以满足当前对能源高效利用和绿色低碳发展的要求。广西交科集团针对这一挑战，利用自身在人工智能和大模型技术方面的优势，研发了智慧能源调度 AI 模型，并将其应用于微网 EMS 系统中。该模型可对园区内的源网荷储进行一体化智能化管控，实现对光伏、风机逆变器等设备的控制和储能设备的充放管理，旨在解决能源管理策略不灵活、能源利用效率低等问题。二.平台功能平台融合智能调度、能源管理、与远程监控技术，构建“三位一体”的智能化能源管控解决方案：1.智能调度：可配置满足光储一体项目的防逆流、多能互补、峰谷套利等策略。通过控制编排和流程引擎功能，实现策略配置和自动化调度。同时，系统支持多时间尺度调度，从日前计划到实时控制全覆盖，实现秒级精准调度。2.能源管理：统筹考虑供电、负荷、分时电价等因素，实现电能合理分配和供需平衡。优化储能系统充放电策略，提高能源利用效率和经济收益。AI 模型可实时评估系统运行状态，自动调整能源管理策略，提高能源利用效率和经济收益。系统还支持碳排放在线监测和预测，为企业提供碳资产管理建议。通过 AI 算法的持续学习优化，系统可不断提升能源管理精度，实现能效的持续改进。3.远程监控：提供维护模式和生产模式两种运行模式，满足不同玉运营和运维需求。通过组态视图和组态管理功能，实现远程监控和设备运行参数管理。通过深度学习算法对设备运行数据进行实时分析，实现设备状态预测和故障预警，并支持远程参数配置和策略下发。三.应用情况已在广西交科新材料厂区进行试点，提高了厂区能源利用效率和经济收益，试行期间能源节约率达到 15%。四市场前景由于项目基于园区设计和开发，因此对于医院、工厂、楼宇、工业园区等多种建筑类型普遍适用，具有广泛的应用范围和可复制性，预计区内市场规模超 5000 万元。三、经济和社会效益（1）预期经济效益通过智能调度和能源管理，项目将实现电能的合理分配和供需平衡，优化储能系统充放电策略，提高能源利用效率和经济收益。据初步估算，项目运行后每年可节省大约15%电费，显著降低能源成本。（2）预期社会效益支持碳排放在线监测和预测，为企业提供碳资产管理建议，助力企业实现绿色低碳发展目标。社会上，项目的成功实施将提升广西在新能源管理和调度领域的影响力，促进新能源产业的健康发展，同时也有利于推动区内节能减排和环境保护事业的进步。二十八、智慧水务药剂投加智能管控平台申报单位名称广西交科集团有限公司联系人及联系方式梁诗婷 1827799945570人工智能产品名称智慧水务药剂投加智能管控平台人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介广西交科集团（以下简称“广西交科”）前身是隶属于交通运输厅的交通科学研究院，现为北投集团旗下拟上市的大型国有高新技术企业。依托 50 余人博士、800 余人硕士、500 余人的信息化相关人员，深耕交通领域，目前已成为广西交通建设新技术的策源地、交通系统信息化领军企业以及广西科研成果转化最成功的企业。2024 年底，实现营业收入 42 亿元，利润总额 3 亿元，综合实力排名全国交通科研院所前三。广西交科是广西交通行业首个国家企业技术中心；拥有高等级公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心，是广西第一家桥梁检测单位、公路水运试验检测机构，广西唯一一个 A 级信用等级环评机构，自主研发广西第一套自主知识产权的 ETC系统；多次荣登广西高新技术企业百强榜首、创新活力十强榜首，拥有 44 个国家和省部级科研平台及创新载体，承接省部级以上科研创新项目 300 余项，为各级党委、政府和企事业单位提供技术服务。共有科技创新人才 700 人，着力于基础设施建设技术服务，进行多领域协同创新，其中道路、桥梁、智能交通方向的省部级平台均为广西交通行业首创或唯一。广西交科坚持“成果产业化，产业新质化”为发展路线，成果转化产品主要有：智慧高速云控平台、桥梁隧道边坡健康监测系统及桥梁主动防撞预警系统等 60 多个数智信息化产品；橡胶沥青、高粘沥青超薄磨耗层、耐久性标线等环保型沥青建养新材料系列产品；隧道 LED 智能调光系统、无人值守收费系统等智能交通机电产品。成果转化累计产值达 50 亿元。二、产品简介1.研发背景传统水厂的加药主要依赖操作人员的经验进行调整，这种方式不仅效率低下，响应不及时，而且人为估算往往容易导致碳源过量或不足，造成原料浪费或处理效果不达标等问题。基于上述痛点，系统引入 AI 智能算法，通过实时感知与动态建模，实现碳源投加的精准控制，有效降低运行成本、提升出水稳定性，推动水厂向自动化、智能化方向转型。2.平台功能平台融合自动控制、人工智能与工业物联网技术，构建“四位一体”的智能化投药解决方案：（1）智能控制中心基于前馈（如进水水质、水量）和反馈（如出水指标、历史运行数据）构建动态调控模型，支持自动/手动模式一键切换，保障控制系统灵活、安全运行。（2）AI 计算引擎集成机器学习、数据清洗、模式识别、预测分析等功能模块，通过对历史和实时数据的深度挖掘，实现碳源投加量的动态预测与智能推荐。系统具备自学习能力，运行越久越“聪明”。（3）物联接入中心71支持与主流 PLC、RTU、传感器等设备无缝对接，实时采集水质、药剂流量、设备状态等多维数据，构建全量信息图谱，助力数据驱动的智能决策。（4）智能应用平台提供多种功能模块：工艺参数监控、历史曲线分析、能耗与药耗统计、报警通知推送等。配套移动端应用，实现“掌上看水厂”，大幅提升管理效率。3.应用情况已在水厂试点，投药准确率提升约 30%，药剂节省约 15%-20%，应用效果显著。出水达标率提升至 98%以上：有效控制 COD、TN 等关键指标波动。4 市场前景适用于污水处理、工业废水、自来水厂等领域，预计市场规模超 800 万元。三、经济和社会效益（1）预期经济效益通过本系统可显著降低运行成本：通过 AI 精准控制药量投加，单厂年均节省药剂成本预计 15%-20%，大型水厂可达 30%以上；自动化调控减少人工干预，运维人力成本下降预计为 20%，部分小型水厂可实现“少人值守”。（2）预期社会效益该系统可助力“双碳”目标，提升出水水质稳定性，COD、氨氮等指标达标率超 98%，有效保障生态安全；推动水务行业实现“经验驱动”向“数据驱动”转型，加快智慧水务建设进程。二十九、智能可回收垃圾箱申报单位名称南宁职业技术大学、广西收废宝科技有限公司联系人及联系方式潘宇 15907887339、张叶茂 15678132898人工智能产品名称智能可回收垃圾箱人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：智能电子一、单位简介1、南宁职业技术大学南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学。学校前身为 1984 年创建的南宁职业大学。2009 年 11 月，学校通过教育部、财政部示范建设验收，成为全国首批 28 所、广西首家国家示范性高职院校。2019 年 7 月，学校被教育部认定为“国家优质高等专科学校”。2019 年 12 月，成功入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。学校入选全国职业教育先进单位、全国教育系统先进单位、中国高新区创新人才培养基地、“一带一路”国家技术技能人才实训中心，荣获“亚太职业院校影响力 50 强”“全国高职院校教学资源 50 强”“全国高等职业院校服务资源 50 强”“全国高等职业院校服务贡献 50 强”“全国高等职业院校创新创业示范校 50 强”“全国高等职业院校就业竞争力示范校”“全国高职院校创新创业示范校”“全国五四红旗团委”、教育部现代学徒制试点院校、“自治区文明校园”“广西清廉学校建设示范校”等称号，建成72全国党建工作样板支部 3 个，正在创建培育 1 个，办学成果丰硕。2、广西收废宝科技有限公司广西收废宝智能环保科技有限公司成立于 2018 年 7 月，总部位于南宁市高新区，是一家专注于生态保护和环境治理的高新技术企业。公司注册资本 1000 万元，致力于人工智能与环保技术的融合，主要业务包括智能垃圾分类回收系统、城市固体废物处理、环保设备研发及智慧城市垃圾治理。公司拥有 5 项软件著作权，如“人脸识别垃圾分类管理系统”“智慧城市垃圾分类治理综合管理平台”等，并持有 2 项实用新型专利，涉及垃圾智能分类处理技术 1。2021年，公司与南宁职业技术学院合作开展“可回收垃圾智能分类处理系统研发”项目，推动科技成果转化。作为广西本土环保科技企业，收废宝积极推广“互联网 回收”模式，助力垃圾分类智能化，提升再生资源回收效率。二、产品简介一、研发背景根据 2017 年 03 月 30 日国务院办公厅发布 生活垃圾分类制度实施方案 政策文件指出:“要加快建立分类投放、分类收集、分类运输、分类处理的垃圾处理系统，形成以法治为基础、政府推动、全民参与、城乡统筹、因地制宜的垃圾分类制度，努力提高垃圾分类制度覆盖范围，将生活垃圾分类作为推进国家绿色发展的重要举措，不断完善城市环境管理和服务，创造优良舒适的人居生活环境”。2019 年，住房和城乡建设部等 9 部门印发关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知规划，2025 年底，全国地级城市及地级以上城市将基本建成生活垃圾分类处理系统。国家帮扶垃圾分类与垃圾回收再利用产业发展。2020 年国家发展改革委就城镇生活垃圾分类和处理设施补短板强弱项实施方案政策文件中提出:“现阶段我国生活垃圾分类与处理设施依然存在短板和弱项，社会垃圾分类收集和分类转运体系仍不健全，要求加快补齐厨余垃圾处理能力短板，到 2023 年全面建成生活垃圾分类收集和分类运输体系。”我国垃圾分类工作繁琐且艰巨，推行垃圾分类使用智能垃圾箱可以有效减轻清运压力和终端处理压力。而厨余垃圾的有机质和油脂含量都很高，可以通过将厨余垃圾有机物制成有机肥，实现变废为宝，促进资源的循环使用，从而提升中国新型城市化水平和生态文明建设的能力，这对于改善城市居住环境，培养居民资源环境保护意识和提高整个社会文明的素质来说实际意义重大。科学制定生活垃圾分类办法，明确实施步骤和政策措施。鼓励居民践行垃圾分类制度，建立高水平的有机生活垃圾收运系统，实现厨余垃圾单独收集循环利用。加大对生活垃圾处理技术研发的支持力度，加快国家级和区域性生活垃圾处理技术研究中心建设，加强生活垃圾处理基础性技术研究，努力实现生活垃圾处理装备自主化。为了倡导全民垃圾分类意识，解决厨余垃圾处理难问题，团队基于嵌入式技术与物联网技术，开发出前期处理厨余垃圾破袋回收垃圾箱，利用积分变现方式引导居民垃圾分类。经过试点投放，居民区垃圾分类达标率超 90%，与未投放之前同比增加 75%。二、产品功能：1.智能垃圾七分类回收系统智能垃圾分类回收处理系统可以对纸类、编纺织物、金属、塑料、饮料瓶、有害垃圾、玻璃等进行分类回收。2.智能垃圾分类终端平台该终端平台是由本项目团队基于“应用嵌入式系统、人工智能技术、物联网应用开发”等新一代信息技术为垃圾分类回收系统开发提供技术支持，实现多种类的垃圾分类73回收，数据收集并具有人脸识别、可视化大数据、大屏 AI 互动、太阳能供电、扫描登入、自动感应、满溢提示、智能监测、积分计量现结、云端交互等动能。高程度，精彩有趣的人机智能互动，提高用户的使用体验感。3.智能垃圾回收小程序和 APP 客户端用户可以通过本项目团队所自主研发的微信小程序或者 APP 注册个人信息，建立积分激励体系鼓励垃圾进行分类投放，发布垃圾分类宣传教育、废物利用信息、便民服务资讯等。项目团队通过开发智能回收软件平台，强化网络运营监测和实时管理功能，使可再生资源从源头到末端实现“分类投放、分类收集、分类运输和分类处理”一体智能化。并且可以保证投放全流程可查、可控、可管、信息流、物资流。资金动流全过程封闭内环流转。是项目推动可再生资源垃圾回收分类结合“互联网 回收”的重要载体。4.智能垃圾大数据管理平台针对用户端和运维系统的应用管理，研发包括基础管理、设备管理、报表统计、运营管理以及系统管理、考核管理、可视化大数据平台等功能在内的大数据运营管理平台。通过管理平台可以对用户的投递记录进行数据分析，便于政府对工作效果进行量化考察；进行舆论宣传，弘扬垃圾分类的氛围，提升垃圾分类效果；定时将各类垃圾数据推送到政府监管部门的官方系统，贯彻政府监管、市场主导思想。并且可以数据分析系统将收集到的各类垃圾数据进行分析统计，将结果按门别类反馈给相关公司企业，从而获得利润。5.AI 图像识别利用 AI 与垃圾箱的深度结合，基于深度残差网络（ResNet）开发的图像识别垃圾分类反馈系统。能够智能判断用户所丢垃圾是否属于所选类别，并记录下异常垃圾进行储存，从而实现智能判断及误丢找回的功能。同时当垃圾混合丢放的时候，在传统的垃圾丢放方式下，尽可能的省略操作流程，更便利的实现智能垃圾箱内部的垃圾分类。6.除臭压缩当垃圾掉进桶内时，垃圾桶上方设置有一个与垃圾桶直径相同的压缩装置。向下通过重力压缩垃圾，致使垃圾体积变小。本产品采用密封除臭设计，通过高密封性的架构设计，让垃圾产生的气味难以溢出垃圾箱进行扩散，造成空气污染。有利于营造良好的人居环境。7.源头消毒2020 年至 2022 年突发的新冠疫情为本产品的功能设计提供了改进优化方向。生活垃圾的运输成为“新冠病毒”的一个传播途径，而目前大多都是由人工进行在消毒，很难在垃圾投放点就完成消毒过程，结合社会需求，本产品设置出环保消毒剂喷雾消毒功能，可对投放的垃圾进行全方位定时喷洒，以达到消毒效果，抑制病毒细菌的滋生。8.厨余垃圾回收箱自动破袋功能垃圾箱架构内设置有一个托盘，当用户要投放垃圾时，中央控制系统会把信息反馈给托盘控制子系统。托盘便会往外伸出扩展，当托盘控制系统根据重量检测到垃圾投放在托盘上时。托盘便会往垃圾箱内收缩到指定位置。中央控制系统检测到托盘到达指定位置时，会把信息反馈至机械手爪控制系统。内设机械手爪收到指令后，会舒展到托盘上方，将垃圾袋进行抓起到一定高度。会有一把刀从垃圾袋底下划过，达到破袋效果，随后托盘会进行翻转把垃圾倒进垃圾桶内。同时机械手爪也会进行抖动，利于垃圾掉落至垃圾箱。当机械手爪检测根据重量检测的垃圾掉落完后。会抓住垃圾袋一起移动到特定回收袋子的容器，将袋子投放到容器内完成回收。三、经济和社会效益74经济效益该项目成本低，投放范围广，现在人们对垃圾箱的分类与美观有了更高的要求，种类和数量也在不断增加，智能垃圾具备了美观与循环利用的价值，且市场需求大。本项目主要盈利渠道:第一是将垃圾箱里投放的可回收物回收利用，取得销售收入，第二是团队小程序后台数据销售分红，取得分红收入，第三是垃圾箱外包装以及 LED 屏幕的广告营收，取得广告收入。（1）可回收物回收利用总占收入的 60%，通过分类垃圾箱将纸皮、矿泉水瓶等可回收物进行回收再利用，可以取得相应收入。还有分类出来的厨余垃圾，通过与第三方肥料公司的合作，也可以作为可回收物销售给第三方公司，由合作公司将厨余垃圾处理成化肥进行出售，双方都获利。（2）数据销售分红收入占 20%，其主要方式为，收集垃圾箱投放地的各类垃圾的数据，通过分析整合，将得出的结果反馈给有需要的第三方公司。比如，这个小区的投放点饮料瓶回收比较多，那可以将数据整合给饮料厂商，再由厂商在小区附近进行布点销售。可以让第三方公司根据数据分析结果制定、调整销售战略，并根据后期其销售的销售利润进行分红。（3）广告营收占总收入的 20%。智能垃圾分类箱的显示屏以及外包装膜都可以适当对接一些广告业务，取得相应收入。综合本产品的各大优势，对未来五年销售利润进行了一个分析，预计在 2030 年，营业收入达到 1700 万元，净利润达到 808 万元。广告营收占收入的 20%。智能垃圾分类机的显示屏以及外包装膜。二、社会效益（1）环球环境的影响下，环境治理、资源二次循环利用是国家发展重点关注对象。2.根据政府2022 年政府工作报告政策文件指出“要坚持持续改善生态环境，推动绿色低碳发展”。（2）国家在资源再生环保行业投入比例逐年上升，并对进入此行业者进行政策补贴，税利优惠等。（3）在环保宣传的影响下，群众环保意识提高对于可再生资源自觉投递，产品使用率提高。（4）国内资源再生行业发展分布不平衡，资源不均匀，地区发展不协调。（5）资源分类处理行业在政策的驱使下迎来发展高潮，行业发展广阔有无限的可能。三十、基于 LSTM 动态误差预测模型申报单位名称南宁职业技术大学、中国机械总院、南宁早智电子科技有限公司联系人及联系方式张叶茂 15678132898、潘宇 15907887339人工智能产品名称基于 LSTM 动态误差预测模型人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介751、南宁职业技术大学南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学。学校前身为 1984 年创建的南宁职业大学。2009 年 11 月，学校通过教育部、财政部示范建设验收，成为全国首批 28 所、广西首家国家示范性高职院校。2019 年 7 月，学校被教育部认定为“国家优质高等专科学校”。2019 年 12 月，成功入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。学校入选全国职业教育先进单位、全国教育系统先进单位、中国高新区创新人才培养基地、“一带一路”国家技术技能人才实训中心，荣获“亚太职业院校影响力 50 强”“全国高职院校教学资源 50 强”“全国高等职业院校服务资源 50 强”“全国高等职业院校服务贡献 50 强”“全国高等职业院校创新创业示范校 50 强”“全国高等职业院校就业竞争力示范校”“全国高职院校创新创业示范校”“全国五四红旗团委”、教育部现代学徒制试点院校、“自治区文明校园”“广西清廉学校建设示范校”等称号，建成全国党建工作样板支部 3 个，正在创建培育 1 个，办学成果丰硕。2、中国机械总院集团云南分院是中国机械总院集团下属的二级单位，是中央驻云南科研院所。中国机械总院集团拥有 18 家全资子公司，正式员工 7000 余名，其中科研人员占比 70%以上，是我国装备制造业制造技术研究体系最完整、规模最大的开发研究团队。建有国家重点实验室、国家工程研究中心等 13 个国家级、28 个省部级创新平台，拥有 4 个国际合作基地、71 个国际/国家标委会和学协会，拥有博士后科研工作站/硕博士学位授权点 20 个，承办科技期刊 21 种。云南院作为行业综合性院所，在项目研发的基础上，逐步凝炼学科优势，调整学科布局，经过多年的发展已形成了应用多学科的方法和手段集成进行攻关研究的技术创新模式，具备以先进的优化集成研究方法为手段，进行机电一体化产品整机、功能部件及自动控制系统的研发能力，形成五大核心优势：数控机床及高端装备、机床及精密机械试验研究、工业机器人与智能产线、工业软件与制造业信息化、园区及区域战略规划。近年承担科研及技术服务项目 910 余项，获部、省级奖励 50 项，其它荣誉 60 余项。其中，国家科技支撑计划 2 项，国家重点研发计划 1 项。专利授权 122 件，制/修订国家及行业标准 21 项。拥有云南省“制造业信息化技术研究与应用”创新团队和中国总院“高端数控机床仿真优化及验证”创新团队。拥有先进的科研条件和雄厚的人才实力，聚焦高端装备智能化、数字化转型，在五轴机床领域构建了“基础研究-技术攻关-产业化应用”全链条创新体系。成功研制了多种高端机床整机，如大中型龙门数控导轨磨床、五轴翻板精密卧式加工中心等。开展高端装备结构优化、多体动力学、多场耦合等工程分析及工艺优化以及设备互联互通及集成、设备及产线数字孪生等关键技术研究，研发智能工厂管控平台、网络协同制造集成与服务平台；开展多层级的工业软件研发实施和系统集成；为政府部门的制造业信息化开展规划和决策提供支撑。承担高端装备产品质量监督检验、进出口商检、产品型式试验、司法鉴定等任务，为“研制装备”和“使用装备”的单位提供检验检测、试验研究、标准制/修订及技术咨询等一站式服务。凭借在高端装备领域的卓越技术和创新能力，积极推动产学研协同创新，与多家企业和高校开展合作，为行业发展提供了有力的技术支撑，在推动我国高端机床智能化国产化进程中发挥着重要作用。3、南宁早智电子科技有限公司，成立于 2016 年，位于广西南宁市高新区。公司现有员工 30 余人，其中研发人员占比超过 70%.是一家集研发、设计、实施、运维于一体的智能制造系统集成解决方案提供商。公司自成立以来，始终秉承“创新驱动发展，智能引领未来的核心理念，致力于将先进的信息技术、自动化技术及人工智能技术深度76融合于制造业，推动传统制造业向智能制造转型升级。我们的定位是成为行业领先的智能制造解决方案服务商，为企业提供量身定制的数字化、网络化、智能化解决方案，助力企业提升生产效率、降低运营成本、增强市场竞争力。二、产品简介一、研发背景在五轴机床加工领域，热变形误差一直是影响加工精度的关键因素。机床在运行过程中，由于电机发热、切削热等多种热源的作用，会导致机床结构发生热变形，进而使刀具与工件的相对位置产生偏差，严重影响加工精度。这种热变形误差具有复杂性和不确定性，难以通过传统的方法进行精确预测和有效控制。现有的技术手段在解决热变形误差问题上存在明显不足。部分技术虽然能够对热变形进行一定程度的监测，但无法实现高精度的实时预测，导致在加工过程中难以提前采取有效的补偿措施。还有一些技术在建模过程中忽略了多物理场的耦合作用，使得模型的准确性和可靠性大打折扣。因此，开发一种能够精确预测热变形误差并实时优化加工参数的技术迫在眉睫。基于 LSTM 动态误差预测模型的产品正是在这样的背景下应运而生，旨在解决五轴机床加工中热变形误差这一难题，提高加工精度和效率。二、核心功能（一）高保真数字孪生建模通过 MCD 技术集成 NXCAD 几何模型与 Simcenter 多物理场仿真数据，深度耦合虚拟 PLC（TIAPortal 仿真）与 SINUMERIK 数控逻辑，成功构建五轴机床机电热一体化数字孪生体。该模型实现了对机床运行状态的高度还原，尤其在热变形误差预测方面表现卓越，精度可达2m，为后续加工误差控制提供了可靠的虚拟参照。（二）AI 仿真深度集成自主开发 Python-MCD 接口，将 LSTM 动态误差预测模型嵌入系统，结合IndustrialEdge 平台部署强化学习算法，可根据加工过程中的实时数据，动态优化进给参数，使加工效率提升 18%以上。同时，利用 Teamcenter 构建故障知识库，借助图神经网络技术实现毫秒级异常诊断，有效保障加工过程的稳定性与可靠性。（三）虚实闭环协同控制依托 ProfinetRT 通信协议，实现 MCD 虚拟机床与物理 SINUMERIK840D 系统的无缝连接，达成 G 代码双向同步与 0.5ms 级实时交互。系统支持虚拟碰撞检测功能，一旦检测到潜在碰撞风险，可立即进行在线路径修正，规避成功率99%，显著提高加工安全性与准确性。（四）云-边-端验证体系基于 MindSphere 平台搭建数据收集与分析系统，将物理机床运行数据反向校准孪生77模型，确保虚拟模型与实际加工的高度一致性。采用 ISO10791 标准试件对虚拟与实际加工结果进行对比分析，通过不断迭代优化 AI 算法，有效减少试切成本 50%，为企业节省大量研发与生产成本。三、应用情况本产品在五轴机床加工相关领域具有广泛的应用场景。在航空航天领域，可用于加工复杂的航空零部件，如发动机叶片、机翼框架等，确保高精度的加工要求。在汽车制造行业，适用于加工汽车发动机缸体、变速箱壳体等关键部件，提高产品质量和生产效率。在精密模具制造中，能够实现对模具的高精度加工，保证模具的尺寸精度和表面质量。此外，在医疗器械、电子设备等领域，该产品也能为高精度零部件的加工提供有力支持。以广西汇恒机械制造有限公司为例，该企业引入本产品运用到复杂零部件加工项目中。通过该模型对五轴机床进行误差预测与实时优化，加工精度提升显著，产品合格率从 82%提高至 95%，有效缩短了产品交付周期。在汽车发动机关键部件生产中，通过虚实闭环协同控制功能，成功避免多次加工碰撞事故，降低设备维修成本 30%以上，大幅提升了生产效率与经济效益。四、市场前景当前，全球制造业正加速向智能化转型，对高精度、高效率加工技术的需求持续增长。基于 LSTM 动态误差预测模型的产品凭借其显著的技术优势与应用价值，在五轴机床加工领域具有广阔的市场空间。随着我国高端装备制造业的快速发展，以及“智能制造 2025”战略的深入推进，该产品有望在更多行业得到推广应用，预计未来三年内市场占有率将逐步提升，为推动我国制造业高质量发展发挥重要作用。三、经济和社会效益在经济效益方面，已展现出显著优势。基于 LSTM 动态误差预测模型以广西汇恒机械制造有限公司为例，应用该模型后，通过动态优化进给参数提升加工效率 18%，每年可节省设备工时成本约 280 万元；借助云-边-端验证体系减少 50%试切成本，年度节约试切费用超 150 万元；虚拟碰撞检测与路径修正功能规避成功率99%，使设备维修成本降低 30%，年节省维修开支约 80 万元。据统计，单企业年综合经济效益可达 510 万元。在航空航天领域，产品使复杂零部件加工合格率从 82%提升至 95%，减少废品损失的同时缩短交付周期，为企业新增订单创造超千万元营收。社会效益层面，产品推动制造业向智能化、高端化转型，助力我国高端装备制造突破技术瓶颈，增强国际竞争力。其在多行业的应用，促进了加工制造技术标准化进程，培养了一批掌握先进建模与优化技术的专业人才，为行业可持续发展提供人才支撑。同时，高精度加工减少资源浪费，符合绿色制造理念，对实现制造业高质量发展具有重要意义。三十一、基于边缘智能与深度学习的智能化养殖系统申报单位名称南宁职业技术大学联系人及联系方式张青 1897718173978人工智能产品名称基于边缘智能与深度学习的智能化养殖系统人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介一、南宁职业技术大学南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学。学校前身为 1984 年创建的南宁职业大学。2009 年 11 月，学校通过教育部、财政部示范建设验收，成为全国首批 28 所、广西首家国家示范性高职院校。2019 年 7 月，学校被教育部认定为“国家优质高等专科学校”。2019 年 12 月，成功入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。二、南宁市牧泰智能科技开发有限公司南宁市牧泰智能科技开发有限公司，是一家集智能养猪设备的研发、生产、销售、服务以及大数据云平台运营的科技型企业。公司所研发的人工智能养猪云平台产品应用人工智能技术实现了猪只的精准饲养、疫病的准确预报及猪场的智能化管理，为养殖企业节省了人力及养殖成本，提高了管理效率，获得了养殖企业的高度评价。目前公司荣获授权专利 6 项，正审核的发明专利 2 项，软件著作权 9 项；运营云联猪场管理云平台1 个。公司荣获 2017 年南宁市创业大赛亚军，2018 第七届中国创新创业大赛广西赛区暨2018 年广西创新创业大赛初创组优胜项目奖，2019 中国-东盟新型智慧城市协同创新大赛综合组优秀奖，2019 年南宁市农民工创业大赛二等奖，2020 年度广西科技进步二等奖，2020-2021 年度中国农业最高奖项“神农中华农业科技奖”科学研究类三等奖，2021 年10 月公司获得高新技术企业认定。二、产品简介一、研发背景传统生猪养殖业存在诸多不足，例如对猪只健康的监测不够及时准确，难以在疾病早期就做出预警；饲喂过程不够精准，无法根据猪只生长阶段和营养吸收情况动态调整饲料；猪舍环境调控也不够科学有效，导致空气质量不佳等问题。而随着科技的发展，市场对于养殖业的高效、精准以及环保要求日益提高，在这样的背景下，这款旨在构建覆盖全场景的智能化养殖体系产品应运而生，推动生猪养殖业向高效、精准、环保方向升级。二、功能1、疾病预警功能：通过物联网传感器网络与三维度机器人实时监测猪只咳嗽指数、行动异常等健康指标，并结合历史数据训练猪只健康预测模型，以此实现疾病的早期预警，能够在问题尚未严重之前就提醒养殖户采取相应措施。2、精准饲喂功能：研发了智能粥料饲喂系统，构建多模态饲喂决策模型。该系统基于猪只生长阶段、营养吸收效率等数据动态优化水料比例，并且集成了益生菌动态发酵供水装置，可以提升肠道微生态平衡与饲料转化率，让饲喂更加科学合理、精准高效。3、环境调控功能：研发的全自动喷淋系统，构建多参数融合环境预测模型。利用气体传感器实时监测空气质量，再通过深度学习算法控制喷淋频率与剂量，能够有效降解有害气体，保障猪舍环境健康，为猪只创造更适宜的生活环境。4、智能决策功能：研发多源数据融合与智能化决策，利用 DeepSeek 等先进大模型79搭建 AI 中央决策平台。运用深度神经网络技术对多源异构数据进行深度融合和智能分析，自动生成饲料配比、环境调控、健康预警等指令，形成闭环智能反馈系统，还能自动生成决策报告辅助决策，使整个养殖过程更加智能化、系统化。三、应用情况通过这些多种智能化功能的协同作用，能有效改善生猪养殖过程中的健康管理、饲料利用以及环境保护等方面问题，已经在推动生猪养殖业向现代化、智能化方向发展上发挥了积极作用，提升养殖效益和生猪的生长质量。目前南宁职业技术大学、南宁市牧泰智能科技开发有限公司联合研发了基于深度学习的三维度猪只健康检测机器人系统，已成功投入应用并取得经济效益。四、市场前景1、需求增长明显：随着人们对猪肉品质的要求不断提高以及养殖行业竞争的加剧，养殖户对于能够提升养殖效率、保障生猪健康、改善养殖环境的智能化系统需求日益迫切，该产品正好契合了这一市场需求，应用范围有望持续扩大。2、竞争优势突出：其具备的疾病早期预警、精准饲喂、环境智能调控以及智能决策等一系列先进功能，在市场上同类产品中处于较为领先的地位，能够为养殖户带来实实在在的效益提升，如降低死亡率、节省饲料成本、提高生猪生长速度等，使得产品在市场竞争中更具吸引力。3、发展空间广阔：从未来发展趋势看，随着人工智能、物联网等技术的不断进步，该产品还可以进一步升级优化，拓展更多智能化功能，如与远程监控系统更深度融合，让养殖户能随时随地掌握养殖场情况等，其市场潜力巨大，有望在生猪养殖乃至整个畜牧养殖领域得到大规模推广应用。三、经济和社会效益一、降低人力及管理成本智能巡检机器人、自动饲喂和环境调控系统替代了传统的人工巡查和手工操作，预计可减少 30%的人工成本，同时降低因延迟反应造成的损失。二、提高生产效率与饲料利用率精准营养调控系统使猪只在最佳状态下生长，实验数据显示，平均生长周期缩短10%，饲料转化率提高 8%，直接提升养殖场生产效益。三、降低药物使用及能耗通过益生菌发酵供水和智能环境调控，能有效降低对抗生素和除臭剂的依赖，同时喷淋系统与边缘计算协同工作减少能源浪费，预计每年可为中大型猪场节省数十万元成本。四、环境与社会效益智能系统有效降低氨气及有害物质排放，改善猪舍环境，符合国家绿色养殖要求；同时系统推广将带动相关智能农业技术的发展，为区域经济转型和生态环境改善提供示范效应。三十二、生成式 AI 智慧教育软件申报单位名称南宁职业技术大学联系人及联系方式高伟锋，13036887824人工智能产品名称生成式 AI 智慧教育软件人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能80移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介南宁职业技术大学是国家“双高计划”高水平学校建设单位，教育部中国特色高水平高职学校和专业群建设计划成员单位，是广西职业教育的龙头院校之一。学校坚持“以服务为宗旨，以就业为导向”，近年来聚焦“人工智能 教育”“AI 职业能力训练”等方向，系统推进信息化教学改革、智能教育平台建设和人工智能课程资源创新。现已建成人工智能学院、AI 平台与大模型训练平台，具备较强的数字教育研究与场景落地能力。学校高度重视人工智能技术在教育系统中的战略性应用，率先开展“生成式人工智能教育专用大模型”在职业教育教学、教研、实训、评价等关键环节的系统部署。联合重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司、大型语料服务商，打造“生成式 AI 智慧教育软件”，依托国产化底座模型（如 DeepSeek、ChatGLM、Baichuan）与专业化教学微调机制，构建“模型底座平台工具教学场景服务生态”四层结构，推动 AI 能力与教研资源深度融合，形成全国领先的 AI 职教应用产品。重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司自 2022 年底以来，团队深耕教育领域人工智能技术研发，成功构建教育行业课程知识的人工智能应用并完成全链路能力建设。在“一带一路”暨金砖大赛的商业人工智能比赛中，将人工智能技术集成到竞赛任务中，促进共同学习与探讨；在大模型产品相关项目中，已获得知识问答平台、生成式人工智能教学应用平台、场景式人工智能教学实训平台等多项软著知识产权。二、产品简介产品研发背景随着教育数字化战略行动智能教育实施方案职业教育提质培优行动计划等政策密集出台，国家高度重视人工智能技术在教育教学全流程的深度融合与规模化应用。生成式人工智能（AIGC）技术的发展，尤其是大语言模型（LLM）的快速突破，为教育内容生成、教学路径优化、学情分析、教研流程重构等领域提供了强大技术支撑。与此同时，职业教育正处于从“内容传授型”向“能力构建型”转变的关键阶段，对课程资源的定制化、教研效率的结构化、教学管理的精准化提出了更高要求。传统平台难以满足大规模、个性化、可交互、可评估的复合型教学需求。南宁职业技术大学基于多年教育信息化建设成果，结合本地职业教育发展特点、教师教研痛点与学生学习行为数据，联合重庆翰海睿智大数据公司，启动“生成式 AI 智慧教育软件”专项研发，目标是打造一个“技术先进、平台融合、内容可控、路径可塑”的职业教育智能平台解决方案，赋能课堂教学与教研全过程智能化升级。二、平台架构与技术逻辑平台整体架构包括四大技术层：（1）模型底座层：基于开放大模型（DeepSeek、ChatGLM）搭建自有“教学微调体系”，采集 1.2 亿字级本地教学语料，完成 LoRA P-tuning 微调流程；（2）中台服务层：设置 Prompt 管理器、知识图谱索引、行为捕捉器、评估反馈模块，支撑模型输入优化与内容分发决策；（3）工具集成层：嵌入 AI 教案生成器、学习路径推荐器、虚拟教研助手、AI 试题构造工具、学生画像仪表盘等模块；（4）场景应用层：对应课堂教学、线上学习、实训答疑、就业能力提升、技能赛训练等多元场景，实现 AI 工具即服务（AIaaS）。技术上融合了 RAG 增强检索机制、知识图谱嵌套检索、结构化内容生成、情境式81任务链联动等核心技术，确保输出内容“真实可控、逻辑完整、可解释性强”。产品功能介绍该项目通过人工智能技术、AIGC 技术、AI 智能生成和模拟仿真等技术，建成一款领先的智慧教育平台，实现知识集成与提取、智能检索与分析、交互式学习、以及智能评测与反馈等功能，适应教育领域的多样化应用需求，广泛应用于实际教学中的多个场景。教育工作者可以更高效地整合和管理教学资源，学生能够享受到个性化、互动式的学习体验，提升学习效果和参与度。建设内容包含实现以下 12 个功能，具体情况如下：（一）多学科知识库构建多学科知识库，将运用先进的图像识别、语音识别和文本分析技术，对不同类型的教学资源进行知识分析、提取和碎片化处理。系统将能够识别和理解教学资源中的关键词、概念和主题，提供丰富而准确的学习材料。同时，知识库将融合多个学科的知识，创建跨学科的综合性学习资源。通过结合用户反馈，知识库将不断优化和完善，确保其覆盖面和准确性，以适应信息时代快速更新的需求，从而为用户带来高效、全面的学习体验。（二）增强型知识检索(RAG)增强型知识检索系统将采用最新的深度学习技术，结合自然语言处理和机器学习算法，实现对知识库的高效检索。该系统将能够理解复杂查询，并从知识库中提取最相关的信息。此外，系统将具备学习能力，能够根据用户的检索历史和反馈不断优化搜索结果，提供个性化的检索体验。（三）大语言模型推理端大语言模型推理后端通过建立系统关联，实现对模型复杂功能的抽象和封装，简化应用开发的复杂度。此结构屏蔽不同大语言模型对前端应用部署的影响，为应用功能提供标准化服务，显著提高整体系统服务能力的稳定性。此外，该推理端还对大语言模型的性能进行优化，并加入了后期应用所需的监控和保护功能，从而增强平台的性能和可维护性。（四）课程知识问答课程知识智能问答系统利用大语言模型的强大能力，为用户提供一个交互式学习助手。用户可以通过提问获得详细的课程内容解释和答案，并追溯知识点的来源。系统能够处理复杂问题，提供详细的解释和示例，帮助用户更好地理解和掌握知识点。此外，系统还具备隐私保护和伦理规范检测功能，确保用户的数据安全和使用过程中的合规合法性。通过这些功能，系统在提供高质量的学习支持时，既保障了用户隐私，也遵守了道德伦理标准。（五）AI 搜索问答Al 搜索问答功能将实现对知识库内容的全面检索与整合，整理并融合知识库中的相关信息，返回包括知识库文档、课件或视频的源文件以及其他相关的数据源原始信息，供用户查阅。该功能不只限于知识库内部，还可以对全网内容进行深度搜索，全面搜集用户问题相关信息。利用人工智能技术对搜索结果进行全面的总结和分析，提供更丰富的回答作为参考。此功能作为知识检索的补充和扩展，有效弥补了知识库在时效性和扩展性方面的不足，确保用户能够获取最新、最全面的信息。（六）个性化学习个性化学习功能，根据用户设置和学习习惯，采用问答交互形式，为用户定制指定课程或技能的学习大纲。系统将根据用户的个性化偏好设置信息，智能评估其学习能力和特点，逐步生成符合用户需求的课程、文章和练习内容。平台还将持续跟踪用户的学82习进度和反馈，实时调整学习路径和内容推荐，确保学习体验的个性化和有效性。（七）学习智能助手学习助手预置了多个智能角色，满足学生在不同学习场景中的需求，帮助解决各种学习问题。外语翻译角色协助完成外文翻译和英文文稿润色，提升书面表达能力；阅读助手帮助总结文章大纲和主旨，提高阅读效率；职业顾问根据行业发展现状预测前景，规划学习方向，辅助职业规划；简历助手提供简历书写建议，优化文笔，提高简历质量。通过这些功能，学习助手全方位支持学生，提升学习效果和职业能力。（八）语音交互数字人交互式虚拟数字人将作为学习者与教学内容之间的桥梁。这些虚拟数字人将具备高度的交互能力，能够理解用户的语音和文本输入，并提供相应的反馈。通过模拟真实场景的交流方式，虚拟数字人将能够提供个性化的指导、激励和支持，帮助学习者克服学习障碍，提高学习效率。（九）虚拟教学场景数字人虚拟教学场景设计将围绕创建沉浸式和互动式学习环境展开。设计团队将利用最新的虚拟现实和增强现实技术，将虚拟数字人与图像、语音、视频的多媒体资源相结合，并预设智能交互指令。使学生能够在虚拟环境中进行实践操作和问题解决，从而大幅提高学习效果和参与度，提升学习的真实感和互动性。（十）教研辅助工具教研辅助工具主要为老师提供全面的教学教研支持。该工具能够帮助老师整理教案、梳理教学思路、创建课程大纲、生成教学内容，并设计课堂实验和教学案例，节约老师课前准备时间，提高工作效率。此外，还能协助老师搜集和整理各类科技学术文章，提炼大纲，总结重点，优化文章逻辑和文字表达，为教学研究提供强有力的支持。（十一）学习行为统计平台将详细记录用户提出的各类问题，包括问题文本、提问时间和提问频率等基础信息。通过对这些数据的统计分析，洞察用户的知识需求热点和问题类型分布。老师可以全面了解学生的学习情况，有针对性地调整教学方法，并对重点学生进行重点关注，从而确保整体教学质量的稳步提升。（十二）智能评价充分利用大语言模型的自然语言理解能力，对收集到的学习行为数据进行深入分析和挖掘，从中提取学生的学习兴趣、学习方式和知识掌握程度等多维度特征，构建立体的人物画像。基于对学习历程和知识掌握的全面分析，能够提供客观、公正的学习效果评估，并生成个性化的学习报告。通过这些画像和学情报告，洞察每个学生的学习状况和需求，提供个性化的学习建议。产品应用情况平台已在我校人工智能学院全面部署使用，覆盖 13 个专业课程、约 48 名教师和近2300 名在读学生。课程包括Python 程序设计基础数据分析职业素养等，配套建设了 AI 课程资源仓、学习记录追踪平台与教师赋能工作坊。截至目前，平台日均服务学生 850 人次，平均交互回合 8.3 次/天，生成课程文案内容累计 15 万条。教师反馈平台“显著减轻备课压力”，学生反馈“显著提高个性学习动力”，教务系统统计显示，平台接入课程学生平均完成率高出未接入课程 14.6%。目前已落地的大模型教学应用实际案例，包括陕西财经职业技术学院商业人工智能大语言模型知识问答平台建设和应用、重庆工信职业学院生成式人工智能（AIGC）教学应用平台建设与应用；同时应用大模型技术赋能中国重庆-南非（城际）职业教育高技能人才培养基地建设，推动国际合作相关工作开展。83产品市场前景随着生成式人工智能的快速普及与国家推动“人工智能 教育”深度融合的战略加速，教育行业对大模型能力的场景化落地需求持续增长，尤其在职业教育、高等教育和终身学习领域，平台型 AI 教学产品正快速进入“从试点走向体系化部署”阶段。“生成式 AI 智慧教育软件”作为国内少数针对高职教育教学场景构建的智能教研平台，已在教学内容生成、学习路径推荐、教学行为分析等方面形成可标准化、可复制、可服务的解决方案，具备强推广性与产品化潜力。一方面，平台具备跨专业、跨学科适配能力，可广泛服务智能制造、人工智能、大数据、财经商贸、交通物流等典型专业群，满足区域高职院校对高效内容生成与智能教辅的核心需求。另一方面，平台支持本地部署、模块拆解、接口式输出，能够以 API 授权、平台共建、SaaS 订阅等多种方式服务于院校、培训机构、行业组织。目前，平台已与区内外 5 所院校建立合作意向，预计未来三年内，该平台将在区域推广中实现超过 30 所院校部署，带动教学资源开发、AI 人才培训、数字化教材体系建设等多维联动，市场潜力广阔。三、经济和社会效益（一）经济效益（1）项目建成后已实现产业化，通过翰海睿智公司端口，与陕西财经职业技术学院合作，建设商业人工智能大语言模型知识问答平台；与重庆工信职业学院合作，建设生成式人工智能（AIGC）教学应用平台，产生直接经济效益 300 万左右。（2）提效降本效果明显：平台上线后，教师平均备课效率提升 58%，重复性劳动减少 70%。（3）模块化商业模式成型：平台支持按专业、年级、学校维度拆分模块进行定制输出，具备标准化授权条件。（4）带动配套开发与培训：目前平台已促成 3 项内容开发服务与 2 项教师 AI能力培训业务，拉动上下游产值超 40 万元。（5）初步形成知识资产链：平台形成的教学内容（教案 讲稿 问答对话）已沉淀为标准教学资源库，具备进一步版权与交易潜力。（二）社会效益（1）提升教育公平，平台适配多样化硬件终端，支持轻量级低带宽运行，可在乡镇级试点部署，应用平稳。（2）提升教师教研自信：平台帮助中青年教师快速提升教学文案设计能力，在校教案评比中表现突出，教学创新热情大幅增强。（3）服务“AI 素养提升”国家战略：平台内置 AI 素养任务链，支持学生从“提示词设计-结果评估-人机协同”全过程参与 AI 创作，显著增强其对未来工作的理解能力。三十三、智慧园区全域可视安消一体化智控平台申报单位名称南宁职业技术大学、广西远创电子科技有限公司联系人及联系方式张义斌 18172363235、韦春龙 13807804865人工智能产品名称智慧园区全域可视安消一体化智控平台人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品84其他：智能安防系统（含软硬件）一、单位简介南宁职业技术大学是由南宁市人民政府举办的一所公办本科层次职业大学。学校前身为 1984 年创建的南宁职业大学。2009 年 11 月，学校通过教育部、财政部示范建设验收，成为全国首批 28 所、广西首家国家示范性高职院校。2019 年 7 月，学校被教育部认定为“国家优质高等专科学校”。2019 年 12 月，成功入选全国 56 所“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”高水平学校建设单位。2024 年 5 月，教育部批准以南宁职业技术学院为基础整合资源设立南宁职业技术大学。广西远创电子科技有限公司成立于2014 年 6 月，是一家专注从事智慧社区及城市空间运营的科技型服务企业，以科技赋能及服务创新为理念，以打造“安全、节能、智能”的智慧社区及城市空间为目标，以移动互联网、大数据、物联网、云计算技术为载体，不断强化大数据能力与人工智能的推广应用，打造行业领先的智慧社区及城市空间安消一体化全域智控解决方案及能耗一体化联网集控解决方案，公司深耕技术创新，拥有多项专利及软著资质，并与多家知名企业达成长期合作，未来，公司将持续探索智能化技术与垂直行业的深度融合，以数据驱动决策，以科技赋能空间，推动社会向绿色化、智慧化方向迈进。二、产品简介一、产品研发背景随着智慧城市建设和城市更新建设步伐的加快，人工智能、物联网技术等飞速发展，城市智慧消防和智能安防的管理变得愈加重要。但是目前城市智慧消防和智能安防的管理普遍存在以下痛点：现有安全与消防系统存在的功能相互独立、缺乏联动，社会单位防控意识淡薄、安全隐患多、设备及人员难监管、部分地区安消管理力量相对薄弱等。为了提升现代化智慧消防和智能安防的监管水平，加快推进科学技术与安消一体的深度融合，国家及地方发布了一系列政策、行动建议，组织重要推进会议等，各城市智慧消防和智能安防的建设也陆续开展。二、产品功能基于 BIM GIS IoT 技术融合创新，通过搭建BIM GIS三维数字底盘，融合 IoT 实时感知数据，构建的全域可视安消一体化智控台，经过 2 年多的实战应用，不断优化完善实现了软硬件一体化，即插即用，功能齐全，兼容性强，同时深度融合海康、华为及国内 AI 知名企业智能安防的各种算法应用，让 AI 感知功能在安防、消防领域得到可视化展现，变被动安防、被动消防为主动监控、自动感知，实现由人看大屏发现事况变为由 AI 感知事态并及时告警推送处理，重新定义传统监控中心，真正实现安消一体、一网统管、全域感知及集约调度，从宏观到微观，全方位多维度呈现项目安防消防运营态势。支持安消一体联动、数据可视分析、报警消息推送、历史数据存档等。通过全面接入和管理消防烟火、水电、燃气及安防视频 AI、门禁道闸、电梯五方通话、物联等前端感知设备，呈现前端感知设备的预警信息，为用户提供从预警、报警推送、业务处理到报警记录存档的全流程闭环业务流程，满足客户消防及安防业务需求，实现消防安防管理工作智能化、可视化、痕迹化。三、应用情况和市场前景1、通过平台数据，展示实时人员通行视频、实时车辆进出视频、设备实时状态信息、告警事件实时弹窗呈现、展示各业务板块统计信息、展示告警统计信息，实现远程服务替代现场服务，机器服务替代人工服务。2、通过智能预警告警机制自动上报消防火灾、消防水位、水压等异常事件，同时触85发告警弹窗，自动显示警情级别及处置流程。地图上定位报警位置，相关图标自动闪烁，自动弹出周边监控实时画面，即刻可对告警提示进行确认，将告警处置任务派发到对应移动端。3、通过展示消防火灾、消防水位水压、入侵报警的告警信息、人脸识别告警信息、人脸识别、出入口、目标检测等基础设备与 AI 算法功能的融合。查询位置、报警级别、确警状态、开始时间、结束时间，对报警关联的视频片段进行存档。对部分重点数据统计分析，更快地预警提示，通过数据分析提前布防，做到防患于未然。4、可以在地图上点击基于位置信息的摄像头图标，播放对应摄像头实时画面，实现对监控场景的分析并反馈。可以对电梯、配电、消防火灾、消防用水等场景下的设备设施以及人行通道、车行通道、非机动车通道、重点区域进行 24 小时自动监控。对设备及环境异常状况发出告警，上传信息至平台，并自动或手动派发作业工单到指定责任人，责任人在专用移动端 APP 或公众号上进行作业工单查看、处理，验收和反馈。5、可以对重点人员、重点岗位做行为分析，并对特殊行为进行预警，如玩手机、离岗/睡岗、抽烟、手机拍照、不穿工服、工帽检测、安全帽反光衣检测等，在重点区域通过 AI 视频进行告警，如高空抛物、火焰检测、烟雾检测、打电话检测、人员摔倒检测、人员静电消除、区域入侵检测、电瓶车检测、消防通道占用、周界翻越入侵、异常位移、安全挂网等，更好、更高效实现统一可视化管理。平台具有部署简单、稳定可靠、容易扩展等特点，可广泛应用于学校、园区、工厂、医疗、教育、能源、物流等企事业单位安防消防监测场景。三、经济和社会效益基于智慧园区管理服务中全域可视安消一体化智控平台，对于提高城市消防安全及智慧安防处置效率，推进智慧消防建设具有重要意义。将消防和安防两个领域进行有机融合，打破信息孤岛，提高处置效率。全域可视安消一体化智控平台的推广，能够将消防和安防等多种资源进行有机整合，实现跨部门、跨领域的协同作战。通过综合利用物联网、大数据、云计算、移动互联网、人工智能等技术，实现对消防安全相关的人、车、事、物、数进行监测和智能预警。这不仅可以提高火灾防范的精准度和效率，还能在火灾发生时，快速调动救援资源，提高灭火救援的效率和成功率。全域安消一体化智控中心是一个集成了消防、安全监控、应急响应等多功能的综合性平台。其社会效益主要体现在以下几个方面：1.通过全域安消一体化智控中心，可以实现对消防安全的全面监控和管理，及时发现火灾等安全隐患，提高消防安全水平，保障人民生命财产安全。2.提升应急响应效率，实现对火灾等突发事件的快速响应和处理，及时调动资源，提高应急响应效率，减少灾害损失。3 全域安消一体化智控中心通过大数据分析和人工智能技术，可以实现对消防和安全资源的优化配置。三十四、“友智味链”老友粉智能烹饪机器人申报单位名称南宁职业技术大学、广西南宁复记老友餐饮企业管理有限公司联系人及联系方式李河 1348904871、陆永明 18115066776人工智能产品名称“友智味链”老友粉智能烹饪机器人人工智能产品类别智能装备智能机器人智能网联汽车智能运载工具智能家居智能医疗设备智能安防设备智能保育康复产品智能86移动终端智能可穿戴设备具身智能机器人人工智能软件产品其他：一、单位简介南宁职业技术大学是广西壮族自治区一所以工科为主、多学科协调发展的公办本科层次职业大学，致力于培养高素质技术技能型人才。学校坚持“产教融合、校企合作”的办学理念，设有智能制造、人工智能、烹饪工艺与营养等特色专业，拥有多个世界先进实训中心。近年来，学校与广西南宁复记老友餐饮企业管理有限公司深度合作，共建“老友粉产业研究院”，推动非遗技艺智能化升级，开发智能烹饪设备并制定行业标准，为餐饮行业输送“技艺传承 技术应用”的复合型人才。学校在人工智能、工业机器人等领域取得多项专利和科研成果，是广西职业教育创新发展的示范单位。广西南宁复记老友餐饮企业管理有限公司是广西本土知名餐饮企业，始创于 1992年，专注传承广西非物质文化遗产“老友粉”制作技艺，拥有 30 余家直营及加盟门店，覆盖南宁核心商圈及东南亚市场。公司以“传统工艺 现代科技”为核心理念，率先引入智能烹饪机器人、AI 视觉识别等技术，推动老友粉标准化生产和产业化升级。作为行业标杆，复记老友与南宁职业技术大学共建产学研基地，成立老友粉产业研究院，在创新菜品研发、学生技能竞赛、创新创业大赛、技术培训等已经进行深度合作，成果丰富。现阶段校企联合研发智能烹饪设备，助力非遗技艺数字化保护。公司曾获“广西老字号”“南宁市非遗传承示范单位”等荣誉，是传统餐饮智能化转型的典范企业。二、产品简介一、研发背景（一）传统老友粉制作痛点1.非遗技艺依赖人工老友粉作为广西非物质文化遗产，其核心工艺如酸笋爆香、火候控制等高度依赖厨师经验。传统制作过程中，酸笋需在特定油温下快速翻炒至微焦，火候偏差直接影响风味。由于人工操作难以标准化，不同门店甚至同一厨师不同时段出品的口味波动较大，导致品牌一致性受损。此外，经验丰富的厨师培养周期通常在 3-5 年，易导致人才断层问题突出，严重制约规模化扩张。2.效率与成本问题传统模式下，单店日均产能不足 300 份，人工成本占运营成本的 40%以上。以南宁核心商圈门店为例，高峰期需配备 3-4 名厨师同时操作，人力密集且劳动强度大。同时，传统烹饪设备功能单一，无法适配如汤粉与干捞模式切换等多品类需求，导致设备利用率低。随着租金和人力成本逐年上升，传统模式难以支撑企业盈利增长，亟需通过智能化改造降本增效。（二）政策与市场需求驱动1.国家推动“人工智能 非遗”融合2023 年国务院发布关于推进非物质文化遗产与科技深度融合的指导意见，明确提出支持非遗技艺数字化保护与产业化应用。广西壮族自治区政府配套出台“壮美广西智慧非遗”行动计划，设立专项资金鼓励企业联合高校开发智能设备。本项目响应政策号召，将 AI 技术引入老友粉制作，实现非遗技艺的标准化传承与商业化变现。2.餐饮智能化转型趋势据2024 年中国餐饮智能化发展报告，超 70%连锁餐饮企业计划在未来 3 年内引入智能烹饪设备，以解决标准化和用工短缺问题。东南亚市场方面，越南、泰国等地对中式特色小吃需求旺盛，但本地化生产受限于技术能力。复记老友通过智能设备输出标准化工艺，可快速占领海外市场。87二、功能与创新（一）核心技术突破1.AI 视觉识别与自动化控制设备集成高精度红外传感器（2温控）和工业摄像头，实时采集油温、火焰形态及食材状态数据。通过卷积神经网络（CNN）算法分析图像特征，动态调节燃气阀开度与翻炒频率，精准复刻“猛火快炒”工艺。例如，酸笋爆香阶段，系统自动将油温控制在 180-200，翻炒速度提升至 30 次/分钟，确保焦香风味稳定输出。2.多模态数据融合与个性化定制系统接入门店 POS 系统与消费者点餐 APP，结合历史订单数据构建用户偏好模型。通过随机森林算法分析辣度、汤底浓度等参数组合，动态生成个性化配方。例如，针对东南亚消费者偏好，系统可自动降低酸笋比例并增加椰浆风味，实现“一粉一味”定制化生产。（二）产品功能模块1.高效生产系统（1）采用模块化设计，配置 3 个独立出餐口与语音叫号系统，支持并行处理多订单。单机日产能达 60 份，出餐效率较传统模式提升 40%。以南宁万象城门店为例，高峰期订单处理时间从 8 分钟缩短至 3 分钟，客户满意度提升至 95%。（2）自动清洁模块通过高压水雾喷淋与紫外线杀菌，10 分钟内完成设备内部清洁，人工干预频次减少 70%，后厨用工成本降低 30%。2.多品类适配与工艺扩展设备兼容牛肉、卤肉、猪杂等 10 种主料，支持汤粉、干捞两种模式切换。通过更换标准化料包与调整烹饪参数，可快速适配新品开发。例如，2024 年新增“螺蛳粉 老友粉”双拼模式，单月销量增长 25%。三、应用情况（一）落地场景1.餐饮门店应用2024 年首批 20 台设备在南宁复记老友朝阳广场店、航洋国际店等核心商圈门店投用。单店日均销量从 300 份提升至 500 份，坪效增长 25%（从 120 元/提升至 150 元/）。消费者调研显示，90%用户认为智能设备出品口感更稳定，复购率提高 15%。2.产业化延伸依托设备标准化输出，预包装老友粉生产线产能从每月 5 万包扩至 15 万包，并出口至越南胡志明市、泰国曼谷等地。2025 年第一季度海外营收达 800 万元，占总销售额的35%。四、市场前景（一）行业需求潜力1.连锁餐饮智能化升级据艾瑞咨询预测，2025 年中国智能烹饪设备市场规模将突破 200 亿元，年复合增长率达 22%。老友粉智能机器人可适配快餐、小吃连锁品牌，解决标准化与规模化痛点。以广西为例，现有老友粉门店超 5000 家，若 30%引入该设备，潜在市场规模达 7.5 亿元。2.非遗产业化推广项目为非遗技艺提供“保护开发输出”闭环模式。通过设备租赁、技术授权等形式，已与柳州螺蛳粉、桂林米粉等品牌达成合作意向，计划 3 年内覆盖 80%广西传统小吃头部企业。（二）战略发展目标881.国内市场拓展2025-2027 年重点布局广西、广东市场，目标签约 300 家门店。针对粤港澳大湾区消费者偏好，开发低脂版、即食版等新产品线，预计年营收增长 50%。2.国际化布局依托 RCEP 协
2025-10-14
496页
5星级
xx报告目录04 中国 AI 芯片市场前景展望01 中国 AI 芯片市场现状02 中国 AI 芯片市场竞争格局03 中国 AI 芯片市场需求洞察l研究背景：人工智能深入应用，智能算力需求激增l市场分类.
2025-10-13
24页
5星级
INDUSTRY REPORT 行业研究市场分析全景洞察2025深度行业分析报告2 0 2 5 Op e n A I 软硬件生态布局、算力需求与商业化进展分析报告0YQUnMrNqRtMnOqOwPq.
2025-10-13
27页
5星级
行业研究市场分析深度洞察行业分析报告2025INDUSTRY REPORT 2 0 2 5 金属软磁粉芯在A I 算力芯片与D D R 6 内存中的关键作用及市场前景分析报告 目 录 一、痛点：省电是.
2025-10-13
22页
5星级
识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 1/1010 Table_Page 行业专题研究|电子 2025 年 9 月 28 日 证券研究报告 AI 的进击时刻的进击时刻 19 AI 推理驱.
2025-10-11
10页
5星级
AI 时代的 医疗保健业科技注入，赋能 医疗创新与患者关怀IBM 商业价值研究院|研究简报序言全球医疗保健行业的重要性超乎我们的想象。在许多国家，医疗保健行业是最大的就业支柱，但其正面临着一系列严峻的.
2025-10-11
16页
5星级
具身智能的基础知识2025年9月11日 R1.0版鲜枣课堂目录CONTENTS具身智能的基本概念具身智能的发展演进具身智能的核心技术具身智 能的产业链具身智能的未来发展PART具身智能的基本概念具身智.
2025-10-11
68页
5星级
出品机构：甲子光年智库发布时间：2025.10在AI创生时代，Data&AI数据基础设施是新世界的底座前言当前，全球正经历一场由地缘政治重塑和人工智能技术革命双重驱动的深刻变革。这两大趋势交织并进，正.
2025-10-11
31页
5星级
AI 时代的 银行业以 AI 驭险，更须为 AI 设防IBM 商业价值研究院|研究简报序言银行业和金融市场正处于技术革新浪潮驱动的关键拐点。全球贸易摩擦升级，宏观经济风云变幻，金融机构在迷雾中亟需重塑.
2025-10-11
24页
5星级
安全生产智能体白皮书（企业级）山东渤聚通云计算有限公司 共智制造业数字化转型促进中心 2025 年 9 月 目目 录录 1 编制背景与目的.1 1.1 编制背景.1 1.2 编制目的.1 2 企业介绍.3 2.1 企业概况与定位.3 2.2 资质荣誉与技术实力.3 2.3 核心业务与产品能力.4 2.4 服务能力与市场布局.5 2.5 未来规划与发展目标.5 3 行业趋势洞察.6 3.1 制造业安全生产发展现状.6 3.2 智能化转型驱动因素.6 3.3 安全生产智能体发展趋势.8 4 产品概述.9 4.1 产品定位与目标.9 4.2 核心价值.11 4.3 应用场景.13 5 技术架构.16 5.1 整体架构设计.16 5.2 环境支撑.16 5.3 模型体系.18 5.4 引擎能力.20 6 底座平台.22 6.1 物联中台管理子系统.22 6.2 数据治理管理子系统.24 6.3 数智分析管理子系统.25 6.4 智能中台管理子系统.26 6.5 接口总线管理子系统.28 7 核心功能.30 7.1 隐患排查与治理智能体.30 7.2 安全生产平台操作智能体.38 7.3 设备预测性维护智能体.47 7.4 员工教育培训智能体.55 8 客户案例.61 8.1 案例背景.61 8.2 解决方案.62 8.3 实施效果.64 9 未来展望.67 9.1 技术发展方向.67 9.2 应用拓展前景.68 企业级安全生产智能体白皮书 1 1 编制背景与目的编制背景与目的 1.1 编制背景编制背景 当前，企业安全生产管理正处于传统模式向智能化转型的关键过渡期，面临多维度痛点亟待突破。从日常安全管理流程来看，人工巡查仍是主流方式，隐患识别高度依赖工作人员的经验积累，不仅易因主观判断偏差出现漏检、误判问题，且检查完成后需手动整理报告，标准化程度低、耗时久，难以满足监管部门对快速复盘、实时追溯的要求；同时，企业安全数据分散存储于隐患记录系统、设备管理平台、培训档案库等多个独立系统中，跨系统数据调取与分析效率低下，而历史案例、操作规范等核心安全知识又呈碎片化分布，无法快速复用形成标准化解决方案，导致管理决策常因关键指标滞后而错失风险防控最佳时机。随着安全生产监管要求日趋严格与企业生产规模持续扩大，隐患处置不规范、风险识别覆盖有限的问题愈发凸显。在隐患整改环节，部分企业缺乏明确的法规依据支撑，整改流程易在责任分配、方案审批、结果验收等环节出现断点，且难以将历史整改经验转化为标准化处置模板，导致同类隐患反复出现，整改效果参差不齐；在风险监测层面，传统管理方式难以实时捕捉人员异常行为、设备状态异常及环境风险，风险响应速度始终滞后于实际风险演化进程，给企业安全生产埋下重大隐患。与此同时，人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的成熟与普及，为解决安全生产管理痛点提供了技术可能，行业对智能化解决方案的需求日益迫切。企业亟需一套能够整合多源数据、实现全流程智能协同的系统，打破信息壁垒，提升隐患识别精度与整改效率，强化设备全生命周期管理能力，同时降低对人工经验的依赖，推动安全生产从“被动应对”向“主动预防”转型。在此背景下，企业级安全生产智能体应运而生，成为破解行业痛点、满足企业智能化管理需求的核心载体。1.2 编制目的编制目的 本白皮书的编制，首要目的在于为企业搭建一个全面、清晰的安全生产智能体认知框架。通过系统性阐述企业级安全生产智能体的技术原理、功能特性与运作模式，帮助企业管理层、安全管理人员及技术人员深入理解这一智能化解决方案的本质与优势。打破企业对新技术应用的认知壁垒，消除对安全生产智能化转 企业级安全生产智能体白皮书 2 型的疑惑与顾虑，让企业清晰认识到安全生产智能体并非单纯的技术堆砌，而是能切实解决管理难题、提升运营效能的工具。其次，白皮书聚焦于为企业提供可落地的实践指引。详细剖析产品在不同行业、各类场景下的应用方式与实施路径，结合实际案例，从方案规划、系统部署到后期运维，展示企业级安全生产智能体的具体应用流程与方法。通过对产品核心功能、技术架构的详细说明，为企业在选型、部署安全生产智能化系统时提供客观、准确的参考依据，助力企业根据自身实际需求与发展规划，选择适配的智能化方案，避免盲目投入与资源浪费。最后，希望借助白皮书的发布，进一步推动安全生产智能化领域的交流与发展。分享行业内的前沿理念、创新技术与实践经验，激发企业对安全生产管理的创新思考，引导企业积极探索智能化转型的新路径、新模式。同时，收集企业在安全生产管理中的痛点与需求反馈，为产品的持续优化与升级提供方向，推动企业级安全生产智能体不断完善，从而提升整个行业的安全生产管理水平，实现企业与行业的共同进步与可持续发展。企业级安全生产智能体白皮书 3 2 企业介绍企业介绍 2.1 企业概况与定位企业概况与定位 山东渤聚通云计算有限公司成立于 2014 年 3 月，注册资本 5000 万元，总部位于烟台黄渤海新区天津南路 76 号“未来数字产业园”聚通云大厦，在济南、南京、上海等地设有研发运营机构，是一家聚焦新型工业化的国家级特色型工业互联网平台企业。公司以“云服务赋能产业经济”为使命，核心定位为制造业企业提供场景驱动的云平台解决方案与一站式企业上云服务，尤其深耕化工、新材料、装备制造、食品医药等领域，累计服务 3000 多家制造业企业。2.2 资质荣誉与技术实力资质荣誉与技术实力 2.2.1 资质认证资质认证 公司资质体系完善，兼具行业准入与国际标准认证：拥有国家高新技术企业、软件企业、山东省瞪羚企业、山东省“专精特新”中小企业等核心资质；通过CMMI3（软件能力成熟度模型集成）、ISO9001（质量管理体系）等国际认证；具备工信部 IDC/ISP/ICP 许可、云计算服务能力三级、信息系统安全等级保护三级等关键运营资质，为业务合规开展与服务质量保障奠定基础。2.2.2 核心荣誉核心荣誉 在行业认可方面，公司斩获多项国家级与省级荣誉：“聚通工业互联网平台”入选国家级特色型工业互联网平台，两项“工业互联网 ”场景应用（安全生产、质量管理方向）入选国家级试点示范，入选国家级制造业数字化转型促进中心；省级层面获评山东省优秀大数据产品、山东省中小企业数字化水平评测诊断服务商、山东省智能制造系统解决方案供应商等，同时还是山东省小微企业“创新服务券”服务商、中小企业公共示范平台，持续领跑区域工业互联网服务领域。2.2.3 技术与知识产权技术与知识产权 公司高度重视研发投入，研发费用占营收比例超 8%，累计获得知识产权与专利 233 项，构建起以多模态数据融合、工业垂直大模型为核心的技术壁垒。其中，主导构建的“全国化工安全生产多模态融合数据集”入选山东省高质量数据集，整合文本、图形图像、视频、传感器数据等 100TB 多模态数据（总条目 300亿条），覆盖化工行业法规标准、设备原理、事故案例等核心信息；依托该数据 企业级安全生产智能体白皮书 4 集研发的“聚通化工行业安全生产与设备健康知识大模型”，2025 年入选山东省工业领域行业大模型“揭榜挂帅”攻关项目，荣获山东省“数据要素”大赛二等奖，其数据支撑项目同时入选山东省“数据要素”创新应用项目奖补名单，技术实力获权威认可。2.3 核心业务与产品能力核心业务与产品能力 2.3.1 平台与场景化产品平台与场景化产品 公司以“聚通工业互联网平台”为核心，围绕制造业八大核心业务场景（安全生产、数字设计、设备运维、精益生产、质量保障、精准营销、敏捷供应、节能低碳），研发系列“小快轻准”数字化产品，形成覆盖多行业的数字化解决方案：安全生产领域：“聚通安全生产云平台”针对隐患排查效率低、风险预警滞后等痛点，实现实时监测、动态风险评估、智能应急推送，助力企业隐患整改率从 75%提升至 95%，风险评估耗时从 2 天缩短至 4 小时；设备管理领域：“聚通设备管理云平台”通过多维度故障预警模型与维保方案自动生成，将设备故障预测准确率从 30%提升至 60%，推动设备维护从“事后抢修”转向“事前预防”；能碳管理领域：“聚通能碳管理云平台”基于 ISO14067 标准实现自动化碳核算，帮助化工企业能源利用率提升 18%、单位产值碳排放强度降低 22%；质量管理领域：“聚通质量管理云平台”为食品医药行业提供区块链溯源与智能合规审核，实现原料追溯时效提升 80%、合规审计周期缩短 60%。2.3.2 工业垂直大模型应用工业垂直大模型应用“聚通化工行业安全生产与设备健康知识大模型”是公司核心技术产品，采用“数据-知识-决策”三层自研架构，融合 Transformer、YOLO 图像识别、BERT自然语言处理、LSTM 神经网络等技术，结合含超 10000 个知识节点的化工安全生产知识图谱，具备五大核心应用能力：风险智能评估：动态风险评估耗时从 3 天缩短至 3 小时，效率提升 24 倍；隐患排查治理：借助图像与文本分析，隐患漏检率降低 60%，排查周期从每月 2 次缩短至每周 1 次；应急指挥决策：整合地理、资源、工艺数据，提升应急响应速度与决策科学性；安全培训教育：定制 VR/AR 培训课程，员工安全培训效率提升 40%；企业级安全生产智能体白皮书 5 设备健康预测：设备故障预测准确率提升至 80%，可提前 72 小时预警，减少非计划停机率 30%。该大模型已在 100 余家化工及新材料企业落地，同时联合高校攻关模型轻量化与边缘计算技术，开发“聚通数字底座”，实现与企业现有 MES、DCS 系统无缝集成，部署成本较定制化方案降低 40%，适配中小企业算力需求。2.4 服务能力与市场布局服务能力与市场布局 2.4.1 服务模式与覆盖服务模式与覆盖 公司形成多元化服务体系：针对中小企业提供 SaaS 化订阅服务，降低数字化转型门槛；为大型企业提供定制化解决方案，同时承担山东省中小企业数字化诊断、山东省“工赋百景”、工业领域行业大模型揭榜挂帅项目等省级重点项目，累计完成超 3000 家企业服务覆盖。2.4.2 区域与行业拓展区域与行业拓展 市场布局以烟台为核心，逐步向华北、华东地区辐射，重点覆盖化工、新材料、装备制造、食品医药等行业，针对山东省专精特新企业、国家小巨人企业、小微企业提供分层差异化服务。未来计划进一步拓展有色金属、精细化工等细分领域，目标 3-5 年内服务企业突破 5000 家，构建“产学研用”协同生态。2.5 未来规划与发展目标未来规划与发展目标 未来 3-5 年，公司将持续深耕工业智能领域，核心规划包括：技术迭代：计划投入超 3000 万元优化多模态数据融合算法，新增 500TB 化工行业专属数据，将风险评估准确率提升至 93%、设备故障预测准确率提升至80%，开发第二代轻量化技术架构；业务拓展：新增人工智能算力芯片研发与可穿戴智能装备生产业务，提升本地算力支撑能力，实现作业人员操作规范实时监测；生态构建：与高校共建人工智能智算中心实验室（提供 100P 算力支撑），主导制定 3 项行业标准，推动大模型在八大场景全流程应用；目标定位：致力于成为中国领先的工业互联网 AI 解决方案提供商，助力化工、装备制造等行业智能化转型，支撑山东省人工智能产业高质量发展。企业级安全生产智能体白皮书 6 3 行业趋势洞察行业趋势洞察 3.1 制造业制造业安全生产发展现状安全生产发展现状 在制造业领域，高危行业与一般行业因生产特性差异，安全生产管理呈现显著分化。高危制造业（化工、矿山、冶金等）以流程化、连续性生产为主，安全风险具有突发性、连锁性特征。根据应急管理部发布的 2023 年全国安全生产形势报告，高危行业事故占比仍处于高位。在管理模式上，这些行业普遍建立严格的层级化管控体系，依赖人工巡检、资质认证、标准化作业流程等传统手段，但仍难以完全规避人为失误与管理盲区。像某大型石化企业安全检查发现，人工巡查对隐蔽管道的腐蚀、密封件老化等问题检出率不足 60%；矿山行业即便实施严苛的下井人员资质审核制度，井下复杂环境中的违规操作仍难以及时监管。在数字化应用层面，高危行业整体进程较快。据中国制造业安全生产数字化发展白皮书（2024）显示，65%的头部化工企业已部署物联网监测、DCS 分布式控制系统、数字孪生等技术。大型矿山企业借助井下上千个传感器实时采集数据实现风险预警，事故率可降低近 35%；钢铁企业通过数字孪生技术模拟高炉生产，可减少 40%的非计划停机时间。不过，行业内中小企业受制于资金与技术，数字化应用多局限于局部。中小型化工企业虽广泛引入气体监测系统，但大多未与设备运行、人员操作数据联动，无法形成安全管理闭环。此外，工业自动化与信息化 期刊调研显示，约 70%的高危制造企业存在安全生产系统数据互通难题。一般制造业（电子、食品、纺织等）以离散型生产为主，安全风险相对分散但隐患点多面广。中国安全生产科学研究院 2023 年调研报告指出，68%的一般制造企业存在安全管理漏洞。多数企业安全管理意识薄弱，模式粗放，制度缺失、责任不落实问题常见。某小型电子加工厂仅设 1 名兼职安全管理员，年度安全培训内容陈旧；某食品企业因未建立设备维护台账，机械伤害事故频发。在数字化建设方面，受制于资金、技术与人才，多数企业仍依赖人工记录、纸质台账。少数引入的基础管理软件也仅实现隐患登记等基础功能，无法与生产系统深度融合。以某中型纺织企业为例，虽购置安全生产管理软件，但因缺乏技术维护，数据录入滞后，难以发挥实时监控效能。智能制造与工业安全期刊分析表明，适配中小制造企业的安全生产系统市场渗透率不足 25%，导致行业智能化转型缓慢。3.2 智能化转型驱动因素智能化转型驱动因素 企业级安全生产智能体白皮书 7（1）政策驱动：法规体系完善与强制要求推动转型进程 近年来，国家围绕制造业安全生产发布多项政策法规，构建起覆盖全流程的政策引导体系。2021 年修订的中华人民共和国安全生产法明确提出“推动安全生产科学技术研究和安全生产先进技术的推广应用，提高安全生产水平”，从法律层面确立智能化转型的战略地位。2022 年，应急管理部印发“工业互联网 安全生产”行动计划（2021-2023 年），要求在高危行业推广应用物联网、大数据、人工智能等技术，实现风险实时监测预警与智能处置。2023 年，工信部联合应急管理部发布“十四五”危险化学品安全生产规划方案，强调通过数字化转型提升化工企业本质安全水平，要求重点化工园区 2025 年前建成安全生产信息化管理平台。这些政策不仅明确了技术应用方向，还通过资金补贴、税收优惠等配套措施，降低企业转型成本，倒逼企业加速智能化改造。（2）技术进步：核心技术突破破解传统管理痛点 物联网、大数据与人工智能技术的成熟，为安全生产难题提供了系统性解决方案。在数据采集层面，物联网技术实现了设备状态、环境参数的全域感知。化工企业通过部署智能传感器，可实时监测反应釜温度、压力、液位等数据，结合边缘计算技术，能在本地快速处理异常数据并触发报警，避免因网络延迟导致的风险响应滞后。大数据分析技术则解决了多源异构数据整合难题，将设备运维记录、隐患排查数据、人员操作日志等信息关联分析，挖掘潜在风险规律。矿山企业通过分析记录中的瓦斯浓度数据与开采进度关系，精准预测瓦斯突出风险点，提前采取防控措施。人工智能技术在隐患识别领域成效显著，计算机视觉算法可自动识别安全帽未佩戴、设备部件松动等违规行为；自然语言处理技术能快速解析海量法规文件，为企业提供合规管理建议，大幅提升隐患排查与整改效率。（3）企业需求：成本压力与风险防控双重驱动需求激增 企业对安全生产智能化的需求呈现爆发式增长，源于运营成本与风险防控的双重压力。从成本角度看，传统人工巡检模式效率低、误差大，且随着劳动力成本逐年上升，企业安全管理成本持续攀升。某大型制造企业测算显示，人工巡检每年需投入超千万元，但隐患漏检率仍高达 20%，而引入智能巡检系统后，成本降低 40%的同时，隐患发现率提升至 95%。在风险防控层面，安全生产事故不仅会造成直接经济损失，还会导致企业停产整顿、声誉受损，甚至面临刑事责任。近年来，重大安全生产事故追责力度不断加大，促使企业主动寻求更可靠的防控手段。此外，市场竞争加剧也倒逼企业提升安全生产水平，客户与投资方对企业ESG（环境、社会和公司治理）表现愈发关注，智能化安全生产系统成为企业提升竞争力的重要抓手。部分企业通过智能化改造，将安全事故率降低 60%以上，显著增强了市场信任度与融资能力，进一步刺激了行业内智能化转型需求的释放。企业级安全生产智能体白皮书 8 3.3 安全生产智能体发展趋势安全生产智能体发展趋势 安全生产智能体正朝着多维度融合、全流程闭环、深度适配场景的方向加速演进，通过技术创新与模式重构，不断突破传统安全管理的瓶颈。这种演进不仅体现在单一技术的升级，更呈现出跨领域协同、知识沉淀复用、场景精准适配的系统性变革特征。多模态智能融合成为提升风险识别能力的核心方向。当前智能体已实现文本、图像、传感器数据的协同分析，通过融合现场照片、视频流与环境参数，在毫秒级时间内完成巡检全流程分析，将漏检误检率降低 60%以上。未来，随着多模态大模型技术的成熟，智能体将具备更强大的跨模态推理能力，例如同时分析设备振动数据、红外热成像图像与操作日志，精准定位潜在故障源。知识与数据的深度协同推动决策智能化升级。基于知识图谱的智能体能够整合法规标准、事故案例、设备参数等多维度知识，形成动态更新的决策支持体系。应急管理部推动建设的应急知识库平台，通过构建危化、工贸等行业知识图谱，实现隐患排查的场景化引导问答与法规智能检索。这种知识沉淀机制使智能体可将历史经验转化为标准化处置模板，通过融合一线需求数据，构建覆盖安全准入、风险预判等全流程的数字化管理机制，显著降低现场违章比例。未来知识图谱与实时数据的联动将更紧密，实现从被动响应到主动预防的转型。全流程自动化闭环成为提升管理效能的关键路径。智能体正从单一功能模块向监测-分析-预警-处置全链路延伸，这种闭环能力不仅体现在单一场景，更将扩展至跨场景协同，例如将设备预测性维护与备件供应链管理智能联动，实现风险处置资源的最优配置。场景化适配与轻量化部署降低企业应用门槛。针对不同行业特性，智能体正发展出高度定制化的解决方案：高危行业侧重防爆型硬件与高可靠性算法，一般制造业则注重低成本轻量化部署。智能体提供的大模型一体机采用全栈国产化架构，无需硬件改造即可对接现有摄像头，大幅降低中小企业应用成本；而化工园区智能体则专注于有毒气体泄漏监测、反应釜压力预警等专业场景。这种分化趋势使智能体能够精准匹配不同规模企业的需求，推动行业整体智能化水平提升。标准化互联生态加速跨系统协同。谷歌 2025 年推出的 A2A 协议为不同智能体间的通信提供标准化框架，支持跨平台的任务协作与数据交互。这一趋势在安全生产领域尤为重要，可解决长期存在的数据孤岛问题，使企业内部安全智能体与政府监管平台实现合规数据自动同步，或让不同厂商的监测系统与处置系统无缝对接。未来随着更多企业加入标准化生态，安全生产智能体将形成跨企业、跨领域的协同网络，实现风险的全域感知与联动处置。企业级安全生产智能体白皮书 9 4 产品概述产品概述 依托山东渤聚通云计算有限公司在工业互联网、人工智能领域的技术沉淀与行业实践，企业级安全生产智能体作为聚焦制造业安全生产痛点的核心解决方案，深度融合物联网感知、大数据分析、工业垂直大模型等前沿技术，构建起“感知-分析-决策-执行-反馈”的全链路智能化体系。该产品以“破解安全生产管理瓶颈、推动企业安全管理从被动应对向主动预防转型”为核心导向，既承接企业现有安全生产业务管理云平台的标准化功能，又通过私有云部署的智能体应用实现个性化、场景化的智能升级，形成“公有云业务协同 私有云智能赋能”的一体化架构。4.1 产品定位与目标产品定位与目标 4.1.1 产品定位产品定位 企业级安全生产智能体应用平台，是山东渤聚通云计算有限公司为安全生产业务管理云平台（SaaS 模式）配套建设的核心智能化升级方案。其定位为深度适配现有安全生产业务管理云平台部署架构的企业级智能服务中枢，采用类似企业微信开放平台式的集成方式，将安全生产业务管理云平台作为宿主系统并实现全面接口化，在企业侧私有部署后，可与宿主系统无缝衔接，形成“公有云业务管理服务 私有云企业级智能体应用”的混合云一体化集成架构。该平台聚焦企业安全生产全流程痛点，以物联网、大数据及人工智能技术为核心支撑，构建覆盖隐患排查与治理、安全生产平台操作、设备预测性维护、员工教育培训等场景的智能体应用服务体系，既承接现有业务管理云平台的标准化功能，又通过个性化智能模块填补传统管理模式的短板，最终成为推动企业安全生产流程从“人工驱动”向“智能驱动”转型的关键技术载体。4.1.2 核心目标核心目标 本项目秉持“统一规划、分步实施”策略，通过深度融合物联网感知、大数据分析及人工智能辅助决策等技术，达成各应用系统数据的自动化同步与智能化处理，整合业务查询入口并构建智能交互界面，为数据价值的深度挖掘与充分释放筑牢智能化基础，具体核心目标如下：（1）隐患排查与治理目标 智能化隐患识别：实现对文本数据的语义分析及图像数据的自动识别，解决人工识别漏检、误判问题；企业级安全生产智能体白皮书 10 高效隐患推送与整改：结合人员定位数据与职责信息，将排查识别的隐患精准推送至附近巡检人员及关联责任部门负责人，同步智能推荐整改方法、作业流程及防控建议，缩短隐患响应时间；规范数据上报与预警：自动将排查数据转换为省平台要求的标准化上报格式，无需人工二次录入；对超时未完成整改、未按时上报等操作实时预警，确保流程闭环。（2）安全生产云平台操作优化目标 便捷的操作辅助：构建自然语言问答功能（支持语音输入），用户可通过“对话框”输入问题并获取详细操作步骤；同时提供操作流程引导，根据用户当前页面及角色实时提示“下一步操作”与注意事项；精准的文档检索与推荐：支持对企业制度、国家法律、技术标准等文档的语义搜索与精炼摘要提取，快速获取关键信息；基于用户角色定制个性化工作台，自动推荐常用模块与操作入口；个性化推荐支撑：通过埋点设计记录用户使用轨迹，为后续个性化推荐、常见问题库更新提供数据基础，提升平台使用效率。（3）设备预测性维护目标 全面的设备健康监测：对接 PLC、DCS、IoT 传感器等物联网硬件，实时采集关键设备（泵、阀、电机等）运行状态、振动、温度、电流等参数；基于采集的特征值构建健康度评估模型，生成设备健康得分及趋势图，直观呈现设备健康状况；及时的故障预测与维修建议：运用 AI 模型分析设备运行数据，预测关键指标变化趋势，精准识别潜在故障点；当异常数据超过阈值时，自动推送预警至维保人员并生成报警信息，同时根据故障类型与维保历史，自动生成维修步骤、工时估算和备件清单；优化资源调度：智能查询安全生产业务管理云平台中相关设备所需配件的库存与可用时间，结合维保人员工作安排，通过智能调度算法优化维修调度安排，提升维护效率。（4）员工教育培训目标 个性化培训与学习：对接岗位职责信息、员工学习记录、考试成绩等数据，通过大语言模型算法提取岗位技能维度并量化员工技能掌握程度，生成员工能力画像；针对能力短板模块，自动推送相关课程、文档和练习题，实现个性化学习内容匹配；培训效果评估与激励：实时采集员工培训完成率、考试及格率、错题分布等数据，生成直观的图表报告，清晰呈现培训效果；支持设置积分、排名、荣誉墙 企业级安全生产智能体白皮书 11 等激励机制，根据员工学习进度、考试成绩自动更新积分与排名，提升培训参与度。（5）共创与集成目标 明确分工协作机制：鉴于项目采用双方联合共创模式，明确山东渤聚通与上海恩吉尼尔的分工边界与协作机制，确保总体方案与具体开发无缝衔接；接口化集成适配：实现企业级智能体平台与安全生产业务管理云平台的企业微信式接口化集成，保障数据互通与业务协同；标准化兼容保障：视频接入遵循 GB/T28181 国标标准，软件中采用的控制协议、编解码协议、接口协议、媒体文件格式等符合国家标准、行业标准技术规范，确保系统兼容性与互联互通性。4.2 核心价值核心价值 企业级安全生产智能体应用平台通过技术创新与业务场景深度融合，从效率、风险、知识、合规、管理五大维度为企业创造核心价值，全面破解传统安全生产管理痛点，推动企业安全管理模式升级。4.2.1 效率提升，降低运营成本效率提升，降低运营成本 平台以自动化、智能化技术替代人工重复劳动，大幅削减企业在安全生产管理环节的人力与时间成本，实现“降本提效”双重目标：减少人工投入：自动化数据采集与处理功能替代 70%以上人工记录工作，例如隐患排查数据无需手动整理、设备运行参数无需人工抄录，隐患排查报告、设备健康评估报告等生成流程从小时级缩短至分钟级，让员工从繁琐的基础工作中解放，聚焦风险研判、流程优化等更高价值任务；降低学习与培训成本：智能问答助手与操作流程引导功能，帮助员工快速掌握平台使用方法，新员工培训周期缩短 40%，减少培训课程开发、讲师投入等资源消耗；同时，个性化学习路径推送让员工无需学习无关内容，培训效率提升的同时降低培训材料印制、场地租赁等成本；优化设备管理成本：设备预测性维护功能减少非计划停机时间，避免因设备突发故障导致的生产中断损失；智能查询备件库存与优化维修调度功能，既减少备件过量库存带来的资金占用，又避免因备件短缺导致的维修延误，综合降低设备管理成本。4.2.2 风险可控，强化安全防线风险可控，强化安全防线 依托多模态识别、全流程闭环管理技术，平台大幅提升隐患识别精度与风险 企业级安全生产智能体白皮书 12 响应速度，构建“事前预防、事中处置、事后追溯”的全周期安全防线：提升隐患识别能力：整合文本语义分析、图像识别、视频目标跟踪等多模态技术，隐患识别准确率提升至 90%以上，漏检率降低 60%；例如通过计算机视觉智能体自动识别人员未戴安全帽、设备老化、管道泄漏等隐患，通过自然语言处理智能体提取文本记录中的潜在风险，解决人工识别依赖经验、易遗漏的问题；加快风险响应速度：异常行为、设备故障的响应时间缩短 50%，例如设备异常数据超过阈值时，系统可在毫秒级触发预警并推送至责任人，人员异常行为可实时抓拍并提醒整改，避免风险进一步演化；提高隐患整改质量：全流程闭环管理确保隐患整改完成率提升至 95%以上，通过知识图谱匹配历史整改案例与法规依据，生成标准化整改方案，重复隐患发生率下降 70%，显著降低安全事故发生几率。4.2.3 知识沉淀，赋能持续优化知识沉淀，赋能持续优化 平台构建结构化知识管理体系，实现企业安全知识的沉淀、复用与迭代，为安全生产管理持续优化提供支撑：推动知识结构化沉淀：将企业沉淀的安全知识整合为结构化知识图谱，包含超 10000 个知识节点，知识复用率提升 60%；新员工可通过智能问答快速调取相关知识，减少对资深人员的依赖，解决知识碎片化、传承难的问题；支撑管理持续迭代：基于历史数据与案例的分析能力，助力企业持续优化安全管理流程、整改方案与培训内容；例如通过分析隐患整改数据，优化整改流程节点；通过分析设备故障案例，完善设备维护周期；通过分析培训效果数据，调整培训课程体系，形成“数据-分析-优化”的良性循环。4.2.4 合规保障，规避监管风险合规保障，规避监管风险 平台以标准化数据管理与自动化合规工具，确保企业安全生产管理全流程符合行业法规与监管要求，规避合规风险：确保监管数据合规：标准化数据存储与自动上报功能，确保监管数据格式统一、时效达标，100%符合行业法规与监管要求；例如自动将隐患排查数据转换为省平台要求的上报格式，无需人工调整，避免因数据格式错误、上报超时产生的处罚风险；保障整改方案合规：隐患处置过程中，系统自动匹配相关法规条款与合规标准，整改方案合规性达 100%；例如针对“管道泄漏”隐患，自动关联危险化学品安全管理条例中相关要求，确保整改措施符合法规规定，助力企业顺利通过各类合规性检查。4.2.5 管理升级，推动智能化转型管理升级，推动智能化转型 企业级安全生产智能体白皮书 13 平台打破传统“人工驱动”的管理模式，构建“数据-分析-决策-执行”全链路智能化体系，推动企业安全生产管理向精细化、智能化转型：实现全链路智能协同：通过物联网感知数据、业务系统数据、知识图谱数据的联动分析，将分散的信息资源转化为管理决策的核心驱动力；例如设备健康数据与生产计划数据联动，可提前调整生产安排以规避设备故障影响；隐患数据与人员排班数据联动，可精准调配整改人员；支撑精细化管理决策：为企业提供实时数据洞察与可视化监控，通过数据看板、数据大屏直观展示关键安全指标；领导可通过智能问数功能快速获取所需数据，决策响应速度提升 50%，避免因关键指标滞后导致的决策失误，支撑安全生产精细化管理。4.3 应用场景应用场景 企业级安全生产智能体应用平台基于“场景驱动”理念，深度适配制造业安全生产全流程，在高危行业（化工、矿山、冶金等）与一般行业（电子、食品、纺织、装备制造等）中，形成覆盖隐患排查、平台操作、设备维护、员工培训四大核心场景的解决方案，同时支持场景的灵活扩展与个性化适配，具体应用场景如下：4.3.1 高危行业安全生产场景高危行业安全生产场景 高危行业因生产流程复杂、危险环节多，对安全生产的实时性、精准性要求极高，平台可针对性解决以下核心场景痛点：化工行业隐患全周期管控场景：在化工企业生产车间、储罐区、装卸区等区域，通过物联中台对接符合 GB/T 28181 标准的监控摄像头、气体传感器、压力传感器等设备，实时采集图像数据与环境参数。隐患排查与治理智能体可自动识别管道泄漏、阀门异常、有毒气体超标等隐患，通过人员定位功能将隐患推送给附近巡检人员，同步调用知识图谱匹配危险化学品安全管理条例相关条款与历史整改案例，生成带压堵漏、置换通风等合规整改方案；数据智能上报功能自动将隐患数据按省应急管理平台格式整理上报，避免人工填报遗漏。同时，设备预测性维护智能体实时监测反应釜、压缩机等关键设备的振动、温度数据，提前 72 小时预警轴承磨损、密封件老化等故障，生成包含备件型号、维修工时的方案，减少非计划停机导致的化学品泄漏风险。矿山行业井下安全监测场景：针对矿山井下瓦斯突出、透水、冒顶等风险，平台通过井下物联网传感器实时采集瓦斯浓度、风速、顶板压力等数据，数智分析管理子系统将数据可视化展示并生成健康度评分；异常趋势预测智能体运用 企业级安全生产智能体白皮书 14 LSTM 时序算法分析历史数据，当瓦斯浓度接近阈值时，自动推送预警至井下作业人员与地面调度中心，同步触发通风设备启停指令。员工教育培训智能体结合井下作业岗位需求，生成“瓦斯检测操作”“应急逃生路线”等定制化课程，通过 VR 设备模拟井下突发场景，提升员工应急处置能力；同时，操作智能助手支持语音问答，井下员工可通过对讲机语音查询“井下避灾硐室位置”“顶板监测设备校准步骤”，无需手动操作平台，保障作业安全。冶金行业高温作业安全场景：在钢铁、有色金属冶炼场景中，平台通过红外热成像摄像头与温度传感器，实时监测高炉、转炉的炉壁温度、熔渣液位等参数，设备预测性维护智能体识别炉衬侵蚀、冷却系统故障等隐患，推送“炉衬修补”“冷却水管道清洗”等维修建议；隐患排查与治理智能体自动识别高温作业区域人员未穿隔热服、违规跨越安全线等行为，抓拍取证并推送警示信息。此外，制度法规检索功能支持快速查询冶金企业安全生产标准化评定标准中关于“高温熔融金属吊运”的要求，帮助管理人员实时核对作业合规性，降低灼烫、爆炸事故风险。4.3.2 一般行业安全生产场景一般行业安全生产场景 一般行业虽风险相对分散，但存在隐患点多、人员安全意识薄弱、数字化基础薄弱等问题，平台可通过轻量化部署与场景化功能，解决以下核心需求：电子制造业设备运维场景：电子企业 SMT 生产线（表面贴装技术）中的贴片机、回流焊炉等设备，依赖稳定运行保障产能。平台通过 IoT 传感器采集设备运行电流、吸嘴压力、炉温曲线等参数，设备健康监测智能体生成设备健康得分，当回流焊炉温区偏差超过 2时，自动预警并推荐“热电偶校准”“加热管更换”等维修步骤；资源优化调度功能对接企业 ERP 系统，查询吸嘴、刮刀等备件库存，优先调度邻近仓库备件，缩短维修时间。同时，操作智能助手为生产线员工提供“贴片机程序导入”“AOI 检测设备操作”等流程引导，新员工通过动态帮助浮窗快速上手，减少因操作失误导致的设备故障。食品医药行业质量与安全双控场景：食品医药企业需同时满足安全生产与质量合规要求。平台中质量管理云平台模块与安全生产智能体联动，隐患排查智能体自动识别车间人流物流交叉、原料存储温湿度超标等隐患，同步调用区块链溯源引擎追溯原料批次信息；员工教育培训智能体针对“洁净区操作规范”“无菌取样流程”等岗位技能，生成包含视频教程、考核试题的培训包，通过考试及格率分析调整培训重点。此外，制度法规检索功能支持一键查询食品安全法中关于“食品生产过程控制”的条款，生成合规检查清单，助力企业通过市场监管部门抽检。纺织行业车间安全管理场景：纺织企业车间存在棉絮堆积、消防通道堵塞、企业级安全生产智能体白皮书 15 机器防护装置缺失等隐患，平台通过摄像头与烟感传感器，实时监测车间环境；隐患识别智能体自动识别棉絮堆积超过 0.5m、消防通道有障碍物等情况，推送整改任务至车间安全员；操作智能助手为员工提供“梳棉机安全防护装置检查”“消防灭火器使用”等操作指引，通过语音输入功能方便一线员工查询“设备急停按钮位置”。同时，员工教育培训智能体针对新员工开展“纺织车间火灾应急处置”培训，通过案例分析题强化安全意识，降低火灾、机械伤害事故发生率。4.3.3 跨行业通用支撑场景跨行业通用支撑场景 除行业专属场景外，平台还提供跨行业通用的智能化支撑功能，适配企业安全生产管理的共性需求：安全生产平台统一操作场景：无论何种行业，企业员工使用安全生产业务管理云平台时，均面临功能复杂、查询繁琐的问题。安全生产平台操作智能体可嵌入现有平台界面，提供自然语言问答、个性化工作台（HSE 专员工作台显示隐患统计、审核待办，巡检员工作台显示巡检路线、待排查点位），同时汇总“平台登录失败”“隐患提交报错”等常见问题，新员工通过常见问题库快速解决操作难题，减少 IT 部门咨询压力。企业安全知识管理场景：各行业企业均存在安全知识碎片化问题。平台知识图谱引擎将这些知识结构化，构建“隐患-处理方案-法规依据”关联网络，员工可通过语义搜索查询“电机过载故障处理”，系统自动返回历史维修记录、电气安全工作规程相关条款、所需工具清单，实现知识复用；同时，反馈管理功能收集员工对知识内容的评价，持续优化知识图谱准确性，避免因知识滞后导致的整改失误。应急指挥协同场景：当企业发生安全事故时，平台可整合事故现场图像、周边应急资源、气象数据，通过场景助手管理功能生成应急指挥流程，推送“人员疏散路线”“初期火灾扑救方法”至相关人员；同时，调用设备预测性维护智能体分析事故关联设备状态，评估次生风险，为指挥决策提供数据支撑，提升应急响应效率。企业级安全生产智能体白皮书 16 5 技术架构技术架构 5.1 整体架构设计整体架构设计 智能体总体架构采用公有云与企业私有云相结合的混合云方案，其中公有云平台定位为开放平台（类似企业微信开放平台），安全生产业务管理云平台提供标准化的安全生产业务管理功能与开放平台接口；企业侧则部署私有云形态的企业安全生产智能体应用平台，通过公有云开放平台的接口实现与安全生产业务管理云平台的无缝对接，形成“公有云业务管理服务 私有云企业级智能体应用”的混合云一体化集成架构。该架构既依托公有云实现安全生产业务管理功能的集约化部署与标准化输出，又通过企业私有云智能体平台满足企业个性化的智能分析、本地业务适配需求，实现云端与企业侧数据互通、业务协同、功能互补。5.2 环境支撑环境支撑 企业级安全生产智能体应用平台的稳定运行与高效赋能，需依托适配的硬件环境与软件环境协同支撑。硬件层面聚焦设备接入、数据处理、智能计算等核心需求，构建高可靠、可扩展的硬件架构；软件层面通过标准化系统、工具与算法组件，保障平台功能落地与多系统协同。企业级安全生产智能体白皮书 17 5.2.1 硬件环境硬件环境 硬件环境围绕企业级安全生产智能体应用平台“物联感知-数据传输-计算处理-存储备份”全链路运行需求构建，兼顾基础业务支撑与 AI 算力需求，确保适配不同规模企业的部署场景。物联感知设备作为数据采集前端，需部署符合 GB/T 28181 国标的高清网络摄像头（分辨率不低于 400 万像素，支持红外夜视与移动侦测），按生产车间每 500 1 台、关键设备周边额外部署 1-2 台的密度配置，用于识别人员异常行为与设备外观隐患；同时配置多类型传感器，包括温度传感器（量程-40200，精度0.5）、压力传感器（量程010MPa，精度0.2%FS）、有毒气体传感器（检测下限1ppm）及振动传感器（采样频率1000Hz），均支持MQTT 协议实现数据实时上传，另有北斗定位终端或 WiFi 基站定位设备（定位精度10 米）用于人员位置获取，按每 1000 1 个定位节点部署。网络传输设备采用分层架构，出口端部署防火墙（支持千兆以上吞吐量与入侵防护），核心层用 100G 交换机（端口带宽100Gbps）连接算力服务器与存储设备，接入层用千兆交换机（48 个千兆电口 4 个万兆光口）连接前端感知设备，搭配 MOP100G 光纤跳线实现设备间远距离高速传输。存储设备包含公共存储主机（配双口 100G 网卡，搭配 6 块 Micron 6.4T SSD，总容量38.4TB，采用 RAID5冗余架构，支持单盘故障容错，数据重建时间4 小时，保障工业场景下多模态数据（视频、传感器数据）的存储可靠性，避免因硬件故障导致的数据丢失）用于共享数据存储，各服务器本地配置 500GB NVMe M.2SSD 作为系统盘，4 块3.84TB NVMe U.2 SSD（IOPS10 万）作为数据盘。企业级安全生产智能体白皮书 18 计算处理硬件分为基础计算与 AI 算力两类，基础计算服务器中，3 台Zookeeper 集群服务器用于集群协调；3 台 Flink 实时计算服务器部署 Hadoop 与Flink 框架；3 台 Kafka 消息队列服务器缓存实时数据；3 台 Elasticsearch 服务器用于全文检索；3 台 Neo4j 知识图谱服务器存储行业知识；1 台 Prometheus 运维监控服务器监控系统指标。AI 算力服务器包含大模型训练服务器与小模型推理服务器，分别支撑大模型训练与隐患识别、故障预测等推理任务。5.2.2 软件环境软件环境 操作系统统一采用 OpenEuler，适配各类服务器硬件，保障系统稳定性与兼容性。基础软件层面，虚拟化环境可部署 VMware vSphere 或华为 FusionSphere，容器化部署采用Docker与Kubernetes，搭配Harbor私有镜像仓库管理组件镜像；数据库体系包含 InfluxDB/TDengine 时序数据库（存储设备实时数据）、MySQL（主从架构，存储结构化业务数据）、MongoDB（存储非结构化数据）、Elasticsearch（全文检索）及 Neo4j（知识图谱），数据处理工具用 DataX 与 SeaTunnel 实现数据同步，Flink 处理流批数据，Kafka 与 EMQX 分别作为消息中间件与 MQTT broker，WVP-Pro 视频平台配合 FFmpeg 实现 GB/T 28181 协议视频设备接入与处理。中间件与集成软件方面，用 Spring Cloud Alibaba 实现系统间接口集成，支持 RESTful API 与 WebService 协议，且遵循企业微信接口规范保障与安全生产业务管理云平台衔接；前端可视化采用 ECharts 与 DataV 构建数据看板，Vue 与Element Plus 开发操作界面。算法与应用软件包含 TensorFlow、PyTorch 深度学习框架，OpenCV 图像处理库，以及“聚通化工行业安全生产与设备健康知识大模型”（集成 BERT、YOLOv8、LSTM 等算法），平台自带隐患排查与治理、设备预测性维护等场景化应用模块，兼容第三方安全生产管理软件。安全与运维软件部署奇安信天擎终端安全系统实现病毒防护与漏洞扫描，Keycloak 用于身份认证与 RBAC 权限管理；运维工具用 Prometheus 与 Grafana监控系统指标，ELK Stack 收集分析日志，Jenkins 实现 CI/CD 流水线，确保平台稳定运行与版本迭代。5.3 模型体系模型体系 5.3.1 数据模型数据模型 企业级安全生产智能体的数据模型以“标准化整合、结构化关联、动态化更新”为核心，整合安全生产全流程多源数据，构建覆盖业务、知识、设备、人员 企业级安全生产智能体白皮书 19 的全域数据体系，为智能分析与决策提供统一数据基础。在数据整合维度，将分散于隐患记录系统、设备管理平台、培训档案库的异构数据标准化处理，其中业务数据涵盖隐患类型、整改进度、设备台账、培训记录等结构化信息，通过定义统一字段格式实现跨系统数据对齐；非结构化数据如巡检照片、法规文档、操作视频等，通过格式转换与元数据标注纳入管理，形成“贴源层-清洗层-明细层-汇总层-应用层”的分层数据架构，其中贴源层（ODS）保留原始数据，清洗层（DWD）完成数据去重、补全与格式统一，明细层（DWS）按业务主题整合数据，汇总层（ADS）生成指标数据，支撑上层应用调用。在知识关联维度，构建包含超 10000 个知识节点的安全生产知识图谱，以“实体-关系-属性”三元组形式组织数据，核心实体涵盖隐患、设备、法规、人员等，通过定义“隐患-处理方案”“设备-故障类型”“法规-适用场景”等关联关系，实现知识的结构化沉淀；同时关联历史事故案例、设备运维记录等数据，为隐患识别、整改方案生成提供知识支撑。此外，数据模型支持动态更新机制，通过定时任务同步物联网设备实时数据、业务系统新增数据，并基于用户反馈持续优化知识图谱关联关系与数据字段定义，确保数据模型的时效性与准确性。5.3.2 算法模型算法模型 算法模型体系围绕安全生产核心场景需求构建，涵盖文本处理、图像识别、设备预测、异常检测等多类算法，形成“数据输入-模型计算-结果输出”的全流程智能处理能力。在文本隐患处理领域，采用 BERT 自然语言处理模型对巡检记录、检查表、微信照片备注等文本数据进行语义分析，通过预训练模型与行业语料微调，实现隐患信息的精准提取，提取准确率达 93%；同时结合关键词匹配与句法分析算法，对法规文档、操作规范等文本进行结构化解析，生成包含条款摘要、适用场景的法规知识库，支持语义检索与精准问答，响应时间3 秒。图像隐患识别领域采用 YOLOv8 目标检测算法，针对设备外观缺陷、人员违规行为、环境异常等场景，通过标注超 10 万张行业图像样本训练模型，实现多目标同时识别，识别准确率达 92%（测试数据集含 5 万张设备外观、人员操作场景图像，包含管道腐蚀、安全帽未佩戴等 30 典型隐患）；同时引入图像分割算法对复杂场景图像进行像素级分析，精准定位隐患区域，为巡检人员提供精准指引。设备预测性维护领域采用 LSTM（长短期记忆网络）与 ARIMA（自回归积分移动平均模型）两类时序预测算法，LSTM 算法通过捕捉设备运行数据的长期依赖关系，构建设备健康度评估模型，生成 0-100 分的健康得分与趋势图，提前 72 小时预警潜在故障；ARIMA 算法则针对设备运行参数的线性变化趋势进行短期预测，当预测值接近阈值时触发预警；同时结合孤立森林异常检测算法，对设备运行数据中的离群值进行实时识别，快速定位故障征兆，异常检测准确率 企业级安全生产智能体白皮书 20 达 80%。此外，算法模型支持轻量化部署与动态优化，针对中小企业算力有限的场景，对核心算法进行模型压缩，降低算力占用，部署成本较定制化方案降低 40%；同时建立模型效果评估机制，通过准确率、召回率、误检率等指标实时监控算法运行效果，例如定期统计文本隐患提取准确率、图像隐患识别召回率，当指标低于阈值时，自动触发模型重新训练流程，结合新增标注数据优化模型参数，确保算法模型在不同行业场景中的适配性与稳定性。5.4 引擎能力引擎能力 5.4.1 数据治理引擎数据治理引擎 数据治理引擎作为企业级安全生产智能体的数据中枢，承担全业务数据的整合、治理、存储与服务功能，通过标准化数据管理流程，将分散的多源数据转化为高质量数据资产，为各智能应用提供可靠数据支撑。在数据整合环节，引擎支持多类型数据源接入，包括物联网设备实时数据（传感器采集的温度、压力、振动参数）、业务系统结构化数据（隐患记录、设备台账、培训档案）、非结构化数据（巡检照片、法规文档、操作视频），通过 DataX、SeaTunnel 等数据同步工具，按定时调度或实时流处理模式，实现数据的全量与增量同步，同时支持数据格式自动转换，转换后数据压缩比达 1:5，单表查询速度提升 3 倍，可满足设备运维记录的快速检索与分析需求，适配不同系统的数据交互需求。数据治理环节聚焦数据质量提升，通过主数据管理功能统一人员、设备、组织等核心实体的编码与属性定义，例如为每台设备分配唯一设备 ID，关联设备型号、安装位置、维保周期等静态属性与实时运行参数，确保跨系统数据一致性；元数据管理功能记录数据来源、字段含义、处理规则等信息，形成可视化数据血缘图谱，方便追溯数据流转路径与处理过程，当数据出现异常时，可快速定位问题源头。标签类目管理与指标体系管理功能则实现数据的结构化梳理，按“安全生产场景-业务主题-数据标签”层级构建标签体系，按“核心指标-衍生指标-计算逻辑”定义指标体系，并通过数据清洗器完成数据去重、补全、格式校验，确保数据准确性与完整性，最终以数据服务接口形式为智能分析引擎、知识图谱引擎等提供标准化数据调用服务。5.4.2 智能分析引擎智能分析引擎 智能分析引擎以“数据可视化、分析智能化、决策辅助化”为核心，通过整合高质量数据与灵活分析工具，将复杂的安全生产数据转化为直观可交互的分析成 企业级安全生产智能体白皮书 21 果，为企业安全管理提供精准数据洞察。在数据整合与处理层面，引擎对接数据治理引擎输出的标准化数据，支持多维度数据关联分析，同时提供 SQL 查询、即席分析等工具，满足管理人员自定义分析需求，并通过分布式计算框架实现海量数据的实时分析，确保分析结果的时效性。可视化展示层面，引擎提供丰富的图形化组件与配置功能，支持数据源管理（关联 MySQL、InfluxDB 等各类数据库）、数据视图管理（定义分析维度与指标，如按“时间-车间-隐患类型”维度分析隐患分布）、数据微件管理（提供折线图、柱状图、热力图、仪表盘等 30 可视化组件），管理人员可通过拖拽方式配置数据看板与数据大屏，构建“车间安全生产总览看板”，实时展示隐患整改率、设备健康度、培训完成率等核心指标，支持下钻分析；同时支持动态组态配置，基于场景信息与组态图库（含设备图标、指示灯、开关按钮等图形元素），构建可视化场景界面，为图形元素关联监控指标，设置动作规则，直观呈现设备运行状态与环境风险，帮助管理人员快速掌握安全生产全局情况。5.4.3 知识图谱引擎知识图谱引擎 知识图谱引擎是支撑安全生产智能决策的核心知识中枢，通过构建结构化知识网络与提供智能推理能力，实现知识的沉淀、复用与高效调用。在知识构建环节，引擎支持多源知识导入与结构化处理，可上传法规文档、设备手册、事故案例等多格式文件，通过 OCR 识别、文本解析等技术提取关键信息，按“实体-关系-属性”三元组形式构建知识图谱；同时支持人工补充知识节点与关联关系，形成覆盖隐患处理、设备运维、法规合规、应急处置等多维度的知识体系，知识节点超 10000 个，满足不同场景的知识需求。在知识应用与管理环节，引擎提供丰富的功能模块支撑智能服务，文档问答管理功能支持用户以自然语言提问，引擎通过知识图谱检索与语义匹配，返回包含处理步骤、所需工具、法规依据的精准答案，并关联历史案例；场景助手管理功能针对特定场景配置知识调用流程，例如在应急指挥场景中，引擎自动整合事故现场图像、周边应急资源、关联设备状态等数据，生成应急处置流程与决策建议，推送至指挥人员终端；单智能体管理功能支持配置专项智能体，为智能体关联专属知识库与工具，实现场景化智能服务。此外，引擎还支持知识库维护、反馈管理、工具管理，确保知识的时效性与服务的精准性，为隐患排查与治理、设备预测性维护、员工教育培训等场景提供有力知识支撑。企业级安全生产智能体白皮书 22 6 底座平台底座平台 6.1 物联中台管理子系统物联中台管理子系统 物联中台管理子系统是企业安全生产智能体应用平台实现物联网设备接入、监控、数据流转及视频整合的核心支撑模块，旨在构建标准化、一体化的物联网设备全生命周期管理体系，为安全生产场景中的设备状态感知、数据实时分析及智能决策提供底层支持。该系统以“设备互联标准化、数据流转自动化、监控管理可视化”为核心目标，通过整合物联网感知技术、消息队列技术及视频监控国标协议，实现对各类物联设备的统一接入、集中管控与数据赋能。模块名称 功能名称 功能说明 物联设备管理 物模型管理 新增、修改、删除物联网通用物模型，定义设备属性、命令、事件等标准化数据模型，作为设备数据交互的基础框架。产品分类管理 对物联网设备产品进行分类创建、编辑及删除，如按设备类型、应用场景等维度划分，便于产品统一管理。产品信息管理 维护产品的详细信息，包括产品型号、厂商、支持的物模型、通信协议等，关联产品与物模型的映射关系，为设备接入提供标准模板。设备分组管理 对接入的设备进行分组创建、调整及删除，可按区域、生产线、设备类型等灵活划分分组，实现设备的批量管理与权限隔离。设备信息管理 录入、编辑、删除设备基础信息，包括设备编号、所属产品、安装位置、通信参数（IP、端口）等，关联设备与分组及物模型，完成设备入网配置。设备实时监测 实时采集并展示设备运行状态、关键参数、在线状态等信息，支持设备状态异常告警，提供设备数据实时刷新与历史曲线查看。消息队列管理 客户端管理 通过 EMQXAPI 对接，实现客户端连接信息的查看、客户端 ID 管理、连接状态监控、客户端认证与权限配置。企业级安全生产智能体白皮书 23 监听器管理 配置 EMQX 的监听端口与协议，查看监听器运行状态，支持监听器的启用/停用与参数调整。消息主题管理 创建、删除消息主题，配置主题权限，查看主题订阅关系与消息流转统计，支持按设备或业务场景划分主题层级。规则资源管理 管理 EMQX 规则引擎所需的外部资源，配置资源参数并测试连接有效性，为规则执行提供数据转发目的地。规则引擎管理 通过 EMQXAPI 定义消息处理规则，设置触发条件、处理动作，实现设备消息的实时路由与处理，支持规则的启用、停用与日志查看。视频监控管理 运行看板 实时展示服务器性能指标、网络速率，以及设备总数/在线数、通道总数/在线数、推流总数/在线数、拉流代理总数/在线数等关键数据。分屏监控 支持多画面分屏展示视频监控画面，可手动切换监控通道、调整画面布局，支持画面放大、抓拍、录像回放操作。国标设备管理 对接符合 GB/T28181 标准的视频设备，实现设备注册、状态监测、目录查询，支持设备参数配置与国标协议参数维护。推流列表管理 维护设备推流信息，查看推流地址、码率、状态（在线/离线），支持推流任务的手动启停与推流日志查询。拉流代理管理 配置拉流代理参数，建立对外部视频流的拉取连接，管理代理节点与流转发规则，确保视频流稳定传输与分发。通道管理 管理视频设备的通道信息，包括通道编号、名称、关联设备、视频编码格式等，支持通道状态监控与录像计划配置。云端录像 配置视频通道的录像策略，管理录像存储路径与时长，提供录像文件查询、回放与下载功能。节点管理 管理视频监控系统的节点服务器，查看节点负载、在线状态，支持节点的新增、删除与负载均衡配置。企业级安全生产智能体白皮书 24 6.2 数据治理管理子系统数据治理管理子系统 数据治理管理子系统是企业安全生产智能体应用平台的核心数据支撑模块，旨在构建统一、高效、标准化的数据管理体系，实现全业务数据的整合、治理、存储与服务，为各智能体应用提供高质量的数据支撑。该系统以“数据资产化”为核心目标，通过整合企业安全生产全流程数据（包括但不限于人员信息、设备参数、隐患记录、培训数据等），建立标准化的数据模型与管理规范。一方面，通过主数据管理、元数据管理等功能，确保数据的一致性、准确性和完整性，消除数据孤岛；另一方面，通过标签类目管理、指标体系管理等，实现数据的结构化梳理与价值挖掘，为业务分析、智能决策提供数据基础。同时，系统支持与安全生产业务管理云平台、物联网设备等多源数据的对接，通过作业信息管理功能实现数据的实时处理与计算，构建从数据采集、清洗、转换到存储、分析的全链路数据闭环。其灵活的扩展性与开放性，可适配企业业务的动态变化，为后续数据智能应用的迭代升级提供坚实的数智底座。国标级联 支持与上级/下级国标平台进行级联配置，实现跨平台视频资源共享与控制信令交互，配置级联协议参数与权限策略。模块名称 功能名称 功能说明 主数据管理 实体信息新增 实体信息对照主数据对象，如人员、组织、工程、客户等，声明需要维护的实体信息。实体信息修改 实体信息删除 字典分类新增 描述实体中牵涉到的数据字典，如人员信息中，工号与姓名的映射关系；工程信息中，工程编号与工程名称的关系等等，保持后续数据存储与使用时的语义一致。字典分类修改 字典分类删除 元数据管理 元数据新增 对主数据对象的描述信息进行定义，包括字段编号、中文名、字段类型等等。同时可以对各字段在查询时是否显示、展现的控件类型与查询规则进行配置。元数据修改 元数据删除 标签类目管理 标签类目新增 对某一资源画像中的标签信息进行描述，包括标签类型、描述、采集逻辑、采集频率、采集方式与采集数据源，采集的最终结果进入大数据库。标签类目修改 标签类目删除 企业级安全生产智能体白皮书 25 6.3 数智分析管理子系统数智分析管理子系统 数智分析管理子系统是企业安全生产智能体应用平台的可视化分析与决策支持核心模块，旨在通过数据整合、图形化展示及动态组态配置，将复杂的安全生产数据转化为直观、可交互的可视化成果，为企业安全管理提供精准的数据洞察与决策依据。该系统以“数据可视化、分析智能化、展示个性化”为核心目标，整合来自数据治理管理子系统的实时数仓数据、物联网设备的实时监测数据及业务系统的实时业务数据，通过灵活的数据源配置、多维数据视图构建及交互式图形组件，实现数据从“采集-处理-展示-决策”的全链路可视化闭环。模块名称 功能名称 功能说明 数据源管理 数据源新增 对数智分析微件中需要使用到的数据库数据源信息进行管理，测试连接是否正常。数据源修改 数据源删除 数据视图管理 数据视图新增 利用查询语句组成虚拟数据视图，供图形展示使用 数据视图修改 数据视图删除 数据微件管理 数据微件新增 在数据视图的基础上配置展示图形。数据微件修改 数据微件删除 数据字典管理 数据字典新增 可通过手动输入或以数据视图为基础，生成数据字典缓存，用于图形展示时，代码翻译成中文。数据字典修改 数据字典删除 数据看板管理 数据看板配置 通过拖拽方式将多个数据微件配置组合成为看板，并可配置查询条件。指标体系管理 指标信息新增 对指标对象的要素进行描述，包括指标的业务意义、指标主题与指标具体包含的属性等等，指标的数据生成可以由程序定制实现，也可以通过第三方直接采集进入大数据库。指标信息修改 指标信息删除 作业信息管理 作业信息新增 对实时计算平台作业要素进行管理，以 Flink SQL 方式实现数据源头与数据下游的连接并实现聚合与各类算子，最终将作业信息提交至实时计算平台进行批/流计算处理。作业信息修改 作业信息删除 企业级安全生产智能体白皮书 26 数据大屏管理 数据大屏配置 通过拖拽方式将多个数据微件配置组合成为大屏。场景信息管理 场景信息新增 创建可视化场景，定义场景名称、描述、尺寸等基础属性，关联场景所需的设备、指标数据源。场景信息修改 修改场景的基础属性、关联的设备及数据源，调整场景布局范围。场景信息删除 删除不再使用的场景，清理关联的组态配置数据。组态图库管理 图库分类新增 创建图形元素分类，便于图形资源的归类管理。图库分类修改 调整分类名称、排序或合并分类，维护分类层级结构 图库分类删除 删除无用的图形分类，同时清理该分类下的所有图片资源。图形资源上传 向指定分类中上传图片，支持图形预览、命名及尺寸调整，作为组态配置的基础图形素材。图形资源维护 对已上传的图形资源进行替换、删除或属性编辑。组态信息管理 组态图形配置 基于场景和图库资源，通过拖拽方式布置图形元素，设置图形位置、大小、层级等样式属性，构建类似大屏的可视化界面。指标监听配置 为每个图形元素关联设备的监控指标，设置指标数据的获取频率和更新方式。动作规则配置 定义图形元素的动态行为：当监听的指标满足特定条件时，触发预设动作。组态模板保存 将配置完成的组态界面保存为模板，支持复用或后续调整优化。组态模板预览 实时预览组态界面的动态效果，模拟指标变化时图形元素的动作响应，验证配置正确性。6.4 智能中台管理子系统智能中台管理子系统 智能中台管理子系统是企业安全生产智能体应用平台的智能化应用中枢，旨在通过标准化配置、模块化集成与全生命周期管理，构建覆盖“智能交互-场景落地-知识支撑-持续优化”的全链路智能应用体系，为企业安全生产场景提供灵活可定制的智能化工具。该系统以“降低智能应用门槛、提升业务适配能力”为核心目标，整合大语言模型、RAG 知识库、MCP 工具及端侧小模型等技术要素，通过可视化配置与接口化集成，实现智能应用的快速构建、部署与迭代。企业级安全生产智能体白皮书 27 模块名称 功能名称 功能说明 文档问答管理 文档问答配置新增 配置文档问答类应用，支持上传文件或直接输入文本提问，关联智能语言大模型，定义交互参数，实现用户与大模型的文档驱动式交互。文档问答配置修改 调整已配置的文档问答应用参数，如更新关联的大模型、修改文件格式支持范围或提问交互规则。文档问答配置删除 移除不再使用的文档问答应用配置，清理关联的模型调用权限及文件存储资源。场景助手管理 流程配置新增 定义场景任务的完整流程，包括流程名称、目标描述、参与节点及节点间流转规则，支持可视化拖拽配置流程逻辑。节点信息配置 为流程中的每个节点配置信息，明确节点执行条件与异常处理机制。应用运行管理 启动配置好的场景流程，自动触发节点间数据流转，最终输出任务结果。单智能体管理 智能体配置新增 配置单智能体应用，支持上传文件或直接输入文本提问，关联 MCP 工具与智能语言大模型，定义工具调用逻辑，实现智能体的问答交互。智能体配置修改 调整智能体应用的参数，如更新 MCP 工具配置、切换关联的大模型或修改文件解析规则。智能体配置删除 删除无用的单智能体配置，释放关联的 MCP 工具资源与模型调用权限。知识库管理 知识库新增 创建 RAG 知识库，支持上传多格式文档，配置文档分片、embedding 处理规则，构建结构化知识索引。知识库维护 对已创建的知识库进行文档增删、更新，调整 embedding 模型或知识索引策略，确保知识时效性。召回测试 对知识库进行召回效果测试，输入测试问句，自动计算召回准确率、召回速度等指标，生成测试报告并支持导出。工具管理 MCP 工具配置新增 配置 MCP 工具的接入信息，支持三种配置方式：1）UVX/NPX 协议配置（填写协议参数、企业级安全生产智能体白皮书 28 6.5 接口总线管理子系统接口总线管理子系统 接口总线管理子系统是企业安全生产智能体应用平台实现各子系统、外部系统及设备间高效通信与数据交互的核心枢纽，旨在通过标准化接口规范、统一接认证信息）；2）SSE 公开接口配置（填写接口地址、请求头参数）；3）Docker 环境配置（填写容器开放地址、端口及访问权限）。MCP 工具配置修改 更新 MCP 工具的配置参数，维护工具与智能体/模型的关联关系。MCP 工具配置删除 移除无效的 MCP 工具配置，清理接口调用权限及容器访问记录。模型管理 语言模型新增 录入智能语言模型信息，包括模型标识、调用类型（公有/私有）、调用路径、调用令牌（API Key）。语言模型修改 更新模型的调用信息启用/停用模型（私有模型支持部署状态同步）。语言模型删除 移除不再使用的语言模型配置，清理关联的调用记录与权限。算法管理 小模型算法配置新增 配置端到端小模型算法的服务地址，支持 OCR、embedding、图像分类等算法，填写服务接口地址、请求格式、认证方式。小模型算法配置修改 更新算法服务地址、调整请求超时时间或认证信息。小模型算法配置删除 删除无效的小模型算法配置，解除与智能体/文档处理流程的关联。反馈管理 反馈查看 展示用户对智能应用的反馈记录，包括反馈内容、原始交互上下文、用户初始标记。反馈二次标记 管理员对标记为“其他”的反馈进行二次分类：-若标记为“有用”，进一步细化为“内容准确”“易于理解”“内容完善”；-若标记为“没用”，进一步细化为“没有帮助”“信息虚假”“有害”“不安全”；标记结果用于优化模型响应与应用效果。企业级安全生产智能体白皮书 29 入管理与全链路监控，构建稳定、可扩展、安全的系统间数据交换通道，保障平台整体数据流转的顺畅性与一致性。该系统以“接口标准化、接入集中化、运维可视化”为核心目标，整合各类接口协议，提供接口注册、配置、调用、监控及权限管控等全生命周期管理功能。模块名称 功能名称 功能说明 接口总线 服务系统 运行概况 对系统中的接口与定时任务做概况分析统计并展示在看板上。接口服务 主要对各业务系统的接口的注册，管理，授权，调用代理，转换等服务的管理。消息服务 建立统一的消息发布与消息订阅，管理消息池与消息发布推送。任务调度 管理统一的调度任务，并记录调度任务执行的状态，耗时，处理反馈等信息。运行统计 统计服务接口运行时的数据，接口负载，调用排行，访问趋势，错误率等。日志审计 记录接口，消息等服务访问的记录及查询。企业级安全生产智能体白皮书 30 7 核心功能核心功能 企业级安全生产智能体的核心功能体系，围绕制造业安全生产全流程痛点构建，以“场景化智能赋能”为核心逻辑，整合隐患排查与治理、平台操作辅助、设备预测性维护、员工教育培训四大核心模块，形成覆盖“风险识别-流程优化-设备保障-人员能力提升”的全链路智能化解决方案。各功能模块既独立解决特定场景问题，又通过数据互通与业务协同形成联动效应，最终实现“数据驱动决策、智能优化管理”的目标。7.1 隐患排查与治理智能体隐患排查与治理智能体 依托企业安全生产智能体应用平台（整合数据采集存储、硬件信息及视频采集、智能体技术等核心能力）与安全生产业务管理云平台的深度联动，成功构建起一套隐患排查治理智能化系统。该系统全面覆盖隐患智能识别、精准推送、整改建议生成及数据自动上报等核心功能模块，实现全流程智能化管理。同步输出条理清晰的隐患排查数据报表（基于企业安全生产智能体应用平台的标准化数据存储与分析能力生成）、详尽的整改作业指导文档（结合企业安全生产智能体应用平台采集的设备硬件参数与智能案例匹配技术），以及实时更新的隐患排查与整改状态监控报告（通过企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的数据联动实现动态追踪）。7.1.1 隐患智能识别隐患智能识别 文本隐患抽取：借助企业安全生产智能体应用平台对安全生产业务管理云平台中巡检记录、检查表、微信照片备注等文本数据的集中存储与结构化处理能力，通过平台内置的自然语言处理智能体开展深度语义剖析，精准提取潜藏的隐患内容，避免信息碎片化导致的漏检问题。（1）算法工程 任务名称 算法应用 任务描述 图像分类 图像分类算法 识别图片类型，判断其属于巡检记录、检查表、微信照片备注等带文字的图片，还是纯设备图像等非文字类图片，为后续差异化处理提供依据。图像到文本 文本提取算法 对识别为带文字的图片，先定位文本所在区域，再将图像形式的文本内容识别并转换为可编辑的字符序列，实现文字信息的提取。企业级安全生产智能体白皮书 31（2）软件工程 图像隐患识别：依托企业安全生产智能体应用平台对接的设备监控摄像头（遵循 GB/T 28181 国标标准）、巡检手持终端拍照等图像采集设备，将实时图像数据传输至平台进行高效存储与预处理，再通过内置的计算机视觉智能体自动命名实体识别与关系抽取 设备图像隐患识别算法（含语义理解实体识别、关系抽取等子算法）从涉及设备的图像中提取出设备的类型、状态和指标，支撑隐患识别。模块名称 功能名称 功能说明 文本隐患抽取 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。排查任务信息同步 同步排查任务相关信息，包括任务详情、现场照片、位置等数据，确保平台获取完整的排查场景信息，为隐患识别提供全面上下文。隐患库同步 实现与业务平台隐患库的实时同步，确保每个隐患排查任务可关联对应的风险事件列表，为隐患匹配提供准确的比对基准。隐患特征库管理 展示当前内置的隐患特征库内容，可进行特征的新增、删除、编辑操作，支持导入和导出特征库文件。隐患匹配智能体接口开发 开发隐患匹配智能体接口，支持输入文件后，自动识别文件类型：文字类文件通过调用隐患库进行相关内容召回，判断是否存在隐患及具体情况；图像类文件触发隐患识别算法调用，判断隐患类别。隐患信息提取结果列表 以列表形式展示从隐患内容中提取的关键信息，如隐患 ID、隐患内容、隐患级别等，可点击查看详细记录。隐患结果导出 点击该按钮可将隐患识别结果以 Excel、PDF 等格式导出，支持选择导出的字段和数据范围。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 32 识别设备老化、管道泄漏、仪表异常等安全隐患，提升识别精度。（1）算法工程（2）软件工程 隐患智能推送：基于企业安全生产智能体应用平台的硬件定位模块获取人员实时位置数据，经平台与安全生产业务管理云云平台的人员职责信息关联匹配后，由内置的决策智能体将排查识别的隐患精准推送至附近的巡检人员及隐患关联的责任部门负责人，同步附上隐患具体位置、风险等级及初步防控建议，确保响应及时性。若安全生产业务管理云云平台已有人员定位数据，可通过企业安全生产智能体应用平台直接打通；若需补充，则由平台快速部署定位硬件并接入系统。任务名称 算法应用 任务描述 图像隐患识别 图像识别算法 识别设备图片中设备老化、管道泄漏、仪表异常等安全隐患。模块名称 功能名称 功能说明 图像隐患识别 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。安全隐患识别智能体接口开发 开发安全隐患识别智能体接口，通过调用隐患识别算法对图像类文件进行分析，自动判断是否存在隐患及具体类别，并返回识别结果。目标检测结果展示管理 以可视化方式展示目标检测算法的结果，包括检测到的目标对象的位置、类别等信息，支持在图像或视频上进行标注显示，可对展示的结果进行筛选和排序。视频目标跟踪展示管理 实时展示视频目标跟踪算法的结果，动态显示目标的运动轨迹和状态变化，可对跟踪过程进行回放、暂停、快进等操作，查询跟踪历史记录。识别结果存储与查询管理 将隐患识别结果存储到数据库中，支持按设备、时间、隐患类型等条件进行查询和统计分析，生成报表，可对报表进行导出和分享操作。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 33（1）软件工程 7.1.2 智能整改建言智能整改建言 隐患类型匹配：企业安全生产智能体应用平台整合历史隐患处理案例、设备运维记录等结构化数据，内置的知识图谱智能体结合从安全生产业务管理云平台获取的隐患类型、严重等级、位置信息，以及通过平台接口获取的实时天气、环境温湿度等外部数据，快速匹配相似度最高的历史解决方案，形成针对性整改方法推荐。（1）算法工程 模块名称 功能名称 功能说明 隐患智能推送 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。隐患信息发送接口集成 集成隐患信息发送接口，当识别到隐患时，将隐患标识（含隐患类型、位置、风险等级等）推送至安全生产业务管理云平台，由业务平台根据预设规则推送给指定业务人员，确保责任到人。推送记录查询 查询隐患推送的历史记录，包括推送时间、接收人员、推送内容等信息，支持按时间、接收人员等条件进行筛选。数据关联结果查询 查询人员职责信息与隐患信息的关联结果，以及人员实时位置与隐患位置的比对结果，可查看具体的关联和比对详情。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 数据结构化 数据结构化算法 将历史隐患处理案例、设备运维记录等非结构化数据转化为结构化数据，抽取满足知识图谱建模需要的隐患类型、严重等级、位置信息等信息，便于后续的存储、分析和匹 企业级安全生产智能体白皮书 34（2）软件工程 配，为隐患类型匹配和整改方法推荐提供结构化的数据基础。相似度匹配 相似度匹配算法 对获取的当前隐患相关信息（隐患类型、严重等级、位置信息等）与历史隐患处理案例进行相似度计算，匹配出相似度最高的历史解决方案，结合知识图谱中整合的多维度知识，形成针对性的整改方法推荐。知识图谱构建 知识图谱构建算法 构建包含隐患类型、处理方案、设备信息、环境因素等多维度知识的图谱，将结构化后的历史数据及外部数据融入图谱中的实体与关系网络，为隐患类型匹配和整改方法推荐提供知识支撑，实现多维度信息的关联推理。模块名称 功能名称 功能说明 隐患类型匹配 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。隐患处理知识图谱构建 将同步的历史隐患案例、设备运维记录等数据转化为结构化实体，定义实体属性及实体间关系，构建包含多维度知识的图谱；支持实体与关系的增删改查，关联外部环境数据。知识图谱推理规则配置 配置基于知识图谱的推理规则，如“当隐患类型为管道泄漏 严重等级高危 位置车间 A 湿度90%时，优先推荐带压堵漏 防锈处理方案”；支持规则的可视化编辑、启用/停用及版本管理。隐患处理智能推荐智能体接口开发 开发接口接收当前隐患的结构化参数（隐患类型、严重等级、位置等）及外部环境数据，调用知识图谱引擎进行实体匹配与关系推理，检索相似度最高的历史解决方案；返回结果包含匹配的方案详情、关联实体关系链及推荐优先级，支持接口调用日志与异常处理。知识图谱维护管理 提供知识图谱可视化管理界面，展示实体分布、关 企业级安全生产智能体白皮书 35 整改作业建议：基于企业安全生产智能体应用平台采集的设备型号、参数规格等硬件信息，结合平台存储的作业标准库、工器具台账，由内置的流程智能体生成包含作业步骤、所需工具清单、安全防护措施的整改作业指导，确保整改过程规范高效。（1）算法工程（2）软件工程 系网络及数据更新日志；支持手动录入新实体、修正关系权重，定期与业务平台同步更新数据，确保图谱时效性。系统日志查询功能 查询接口对接、数据结构化处理、知识图谱构建、推理规则执行、推荐结果生成等过程的操作日志，支持按时间、隐患类型、实体关系等条件筛选，便于系统维护与问题追溯。任务名称 算法应用 任务描述 信息向量化 向量化算法 将设备型号、参数规格等硬件信息以及作业标准库、工器具台账中的内容转化为向量形式，为后续的相似度计算和信息匹配提供基础，以便更好地准备入知识库，支撑整改作业建议的生成。信息重排序 重排序算法 对从作业标准库、工器具台账等知识库中召回的相关信息进行相关度重排序，提升信息的准确性和针对性，为规划合理的整改作业步骤、确定所需工具清单及安全防护措施提供更优质的依据。整改作业指导生成 文本生成算法（大语言模型算法）运用大语言模型算法，理解用户对于整改作业的需求指向，依据召回并经重排序的信息规划出合理的整改作业步骤，将作业步骤、确定的工具清单及安全防护措施整合生成完整、规范的整改作业指导，确保作业流程的逻辑性和连贯性，满足实际整改需求。模块名称 功能名称 功能说明 整改作业建议 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。作业步骤规划功能 触发内置的流程智能体调用流程规划算法，根据召 企业级安全生产智能体白皮书 36 7.1.3 数据智能上报数据智能上报 上报数据规整：企业安全生产智能体应用平台按照省平台的标准化格式要求，对从安全生产业务管理云平台收集的排查数据进行自动清洗、转换与校验，无需人工二次录入。（1）算法工程 回的作业标准规划出详细的整改作业步骤。可对规划出的步骤进行预览、编辑和调整，以满足实际整改需求。工具清单与防护措施确定功能 结合召回的工器具信息，确定所需工具清单及对应的安全防护措施。可对工具清单进行增减操作，对安全防护措施进行修改和完善，确保其合理性和全面性。作业指导生成功能 将规划好的整改作业步骤、确定的工具清单及安全防护措施整合生成完整的整改作业指导。支持自定义作业指导的格式和排版，如添加封面、目录等。作业指导展示功能 以可视化界面展示生成的整改作业指导，支持分页查看、放大缩小等操作，方便用户浏览和阅读。作业指导导出功能 允许将生成的整改作业指导以常见文件格式导出，便于用户下载、打印和分享。历史作业指导查询功能 提供查询历史生成的整改作业指导的功能，可按时间范围、设备型号、作业类型等条件进行筛选查询，支持查看历史作业指导的详细内容和相关生成记录。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 数据结构化 数据结构化算法 将从安全生产业务管理云平台收集的排查数据按省平台的标准化格式要求进行格式化处理，包括字段映射、格式转换等，同时能够自动校验数据的完整性、准确性和合规性，确保数据符合上报要求，无需人工二次录入，为数据智能上报提供可靠的结构 企业级安全生产智能体白皮书 37（2）软件工程 异常提醒警示：企业安全生产智能体应用平台的规则引擎智能体实时监控整改闭环进度与数据上报时效，若未在规定时间内完成，立即通过安全生产业务管理云平台的消息通知功能向责任人发出预警，同时在平台留存异常记录，便于追溯管理。（1）软件工程 化数据基础。模块名称 功能名称 功能说明 数据智能上报 接口对接管理 负责企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台接口的配置、开发、测试与调试工作。记录接口对接的相关信息，监控接口状态，保障数据收集的顺畅性。数据结构化智能体接口开发 开发数据结构化智能体接口，接收输入的原始报文，按照省平台要求的格式进行自动整理（包括字段映射、格式转换、校验规则适配等），生成符合标准的报文格式并返回，支持接口调用日志查询和异常处理。数据转换结果查询 查询经过数据转换算法处理后的数据，检查数据是否已转换为符合上报要求的形式。支持按字段、数据区间等条件进行查询。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。模块名称 功能名称 功能说明 异常提醒警示 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。包括设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，保障定时从云平台收集排查数据的顺畅性。排查数据收集 按照定时任务要求，从安全生产业务管理云平台收集排查数据。记录每次数据收集的时间、数据量和收集状态，若收集失败进行告警并尝试重试。整改闭环进度监控功能 实时监控整改闭环进度，与规定时间进行对比。记录整改任务的开始时间、预计完成时间和实际完成 企业级安全生产智能体白皮书 38 7.2 安全生产平台操作智能安全生产平台操作智能体体 依托企业安全生产智能体应用平台（整合数据采集存储、硬件信息及视频采集、智能体技术等核心能力）与安全生产业务管理云平台的深度联动，成功开发出一个可嵌入安全生产业务管理云平台的操作智能助手。该助手集成了智能问答、操作引导、法规搜索和个性化推荐等丰富功能，实现与安全生产业务管理云平台的无缝衔接。同时，基于企业安全生产智能体应用平台对用户角色数据的分析与存储能力，为不同角色员工生成个性定制的操作工作台，并借助平台的智能整理功能，整理出详尽的常见问题库及解答文档，满足不同用户的使用需求。7.2.1 智能问答助手智能问答助手 自然语言答疑：在安全生产业务管理云平台界面设置“对话框”，用户输入自然语言提问后，提问信息实时传输至企业安全生产智能体应用平台，平台内置的自然语言处理智能体对问题进行语义解析，调用存储在平台中的业务流程数据及操作指南，自动生成详细操作步骤并反馈至安全生产业务管理云平台对话框，实现快速答疑。情况，若未按时完成触发预警机制。数据上报时效监控功能 监控数据上报时效，检查数据是否在规定时间内完成上报流程。记录数据上报的时间节点，若超时触发预警。预警发送功能 当整改闭环进度或数据上报时效未在规定时间内完成时，通过安全生产业务管理云平台的消息通知功能向责任人发送预警。记录预警发送的时间、接收人、预警内容等信息。异常记录管理功能 在平台留存异常记录，包括异常类型（整改未按时完成、数据上报超时等）、异常发生时间、相关任务或数据详情等。支持对异常记录进行查询、编辑和删除操作，便于追溯管理。系统日志查询功能 查询系统在接口对接、定时任务执行、数据处理、预警发送等过程中的操作日志。支持按时间范围、操作类型等条件筛选日志，方便系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 39（1）算法工程（2）软件工程 任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户输入的自然语言提问内容，精准把握用户的疑问点和需求，为后续的知识检索提供明确方向，是实现自然语言答疑的基础环节。文本向量化 文本向量化算法 将用户输入的提问内容及平台存储的业务流程数据、操作指南等知识库内容转化为向量形式，通过向量空间中的相似度计算来匹配知识库中相近的内容，为准确召回相关信息提供数据支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的与用户提问相关的内容，通过计算相似度进行排序，提升结果的相关性和准确性，确保更贴合用户需求的内容优先呈现。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，利用大语言模型算法进行整理和组织，将相关信息转化为用户易于理解的详细操作步骤等文本答案，实现对用户提问的自动、准确回应。模块名称 功能名称 功能说明 自然语言答疑 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，保障提问信息实时传输和回答顺畅反馈。常见问题知识库搭建 构建“常见问题知识库”，整合平台操作手册、用户高频咨询问题及预设解答内容，支持知识条目按业务场景分类存储，具备新增、编辑、删除及版本管理功能。操作问答智能体接口开发 开发操作问答智能体接口，接收用户输入的自然语言问题（文本形式），通过语义分析算法检索知识库中意思相近的内容，自动整理成结构化回答（含操作步骤、关联链接等）并返回，支持接口调用日志记录与异常处理。系统日志管理功能 记录系统在接口对接、提问传输、语义解析、知识检索、回答生成和反馈等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，方便系统维护 企业级安全生产智能体白皮书 40 语音输入支持：借助企业安全生产智能体应用平台对接的物联网硬件设备，集成语音识别功能，一线员工通过移动设备操作安全生产业务管理云平台时，语音信息经物联网平台采集后传输至企业安全生产智能体应用平台，由平台的语音识别智能体转换为文本并进行处理，便于员工高效提问。（1）算法工程（2）软件工程 7.2.2 操作流程引导操作流程引导 和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 语音转文本 语音识别算法（含语音降噪子算法）先运用语音降噪算法对采集到的语音信息中含有的背景噪音等干扰因素进行过滤和消除，提升语音信号的清晰度；再通过语音识别算法将经过降噪处理后的语音信息准确转换为对应的文本内容，以便后续的自然语言处理和问题解答，支撑一线员工通过移动设备高效提问。模块名称 功能名称 功能说明 语音输入支持 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台、物联网平台的接口。包括设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，保障语音信息的顺畅传输以及文本信息与问答功能的衔接。语音输入操作问答智能体接口开发 开发语音输入操作问答智能体接口，接收转写后的文本内容，复用自然语言问答模块的语义检索逻辑，从“常见问题知识库”中匹配相关内容并整理返回；同时支持语音合成功能，将回答结果转换为语音反馈给用户。语音输入记录查询功能 查询一线员工的语音输入记录，包括语音输入时间、语音内容（可回放）、识别后的文本内容等信息。支持按时间范围、员工信息等条件进行筛选查询。系统日志管理功能 记录系统在接口对接、硬件连接、语音传输、语音处理等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，方便系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 41 场景导航提示：企业安全生产智能体应用平台实时同步用户在安全生产业务管理云平台的当前页面及角色信息，通过内置的决策智能体分析用户操作场景，结合平台存储的业务流程数据，在安全生产业务管理云平台实时提示“下一步操作”与注意事项，为用户提供精准引导。（1）算法工程（2）软件工程 任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户角色信息与当前界面信息，精准把握用户所处的操作场景和潜在需求，为后续的信息匹配提供方向。文本向量化 文本向量化算法 将用户角色、当前界面标识等信息及平台存储的业务流程数据、操作指南等知识库内容转化为向量形式，通过向量空间中的相似度计算匹配知识库中与当前场景相近的操作指引内容，为精准召回相关信息提供支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的与当前场景相关的操作指引内容，通过计算相似度进行排序，优先呈现与用户角色和当前界面最相关的“下一步操作”建议及注意事项，提升指引的针对性。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，生成简洁明了的文本形式的操作引导信息，并反馈至安全生产业务管理云平台，为用户提供精准的场景导航提示。模块名称 功能名称 功能说明 场景导航提示 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。包括设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，确保实时同步用户当前页面信息、角色信息及用户指引状态，保障引导提示信息能准确反馈至业务管理平台指定位置。用户角色与页面信息获取 通过平台权限管理模块获取当前登录用户的角色，同时实时捕获用户当前操作页面标识。操作提示智能体接口开发 开发操作提示智能体接口，接收用户角色和当前页面信息后，从“常见问题知识库”中召回与该场景 企业级安全生产智能体白皮书 42 动态帮助浮窗：基于企业安全生产智能体应用平台对安全生产业务管理云平台各模块信息的整合与分析，当用户进入安全生产业务管理云平台特定模块时，平台的智能推荐算法自动筛选出与当前模块相关的帮助内容，在安全生产业务管理云平台页面右侧浮现动态帮助浮窗，减少用户跳转与查找操作，提升使用便捷性。（1）算法工程（2）软件工程 强相关的操作指南，以弹窗或侧边栏形式展示，支持手动关闭和“下次不再提示”设置。系统日志管理功能 记录系统在接口对接、用户信息同步、指引判断与展示等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，方便系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户当前操作的页面信息及潜在需求场景，精准定位用户可能需要的帮助内容方向，为后续信息检索提供依据。文本向量化 文本向量化算法 将当前页面信息及平台存储的操作手册、常见问题等帮助内容转化为向量形式，通过向量相似度计算匹配知识库中与当前场景相近的帮助内容，确保检索的相关性。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的帮助内容，结合用户角色、操作频率等因素进行相似度重排序，优先呈现与当前模块关联最紧密的内容，提升帮助浮窗的实用性。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，生成简洁直观的文本形式帮助信息，并以动态浮窗形式在安全生产业务管理云平台页面展示，减少用户跳转查找操作，提升使用便捷性。模块名称 功能名称 功能说明 动态帮助浮窗 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数，进行接口测试与调试，监控接口运行状态，确保能获取业务管理云平台各模块的链接、提示词、操作手册、常见问题等内容，且检索内容能顺利传输到业务管理平台。企业级安全生产智能体白皮书 43 制度法规检索：企业安全生产智能体应用平台对企业制度、国家法律、技术标准等文档进行集中存储与结构化处理，当用户在安全生产业务管理云平台需要检索相关法规时，输入关键词后，平台的语义搜索智能体对文档进行深度检索，快速提炼关键信息并生成精炼摘要，在安全生产业务管理云平台内迅速提供给用户，确保信息获取的及时性与准确性。（1）算法工程 页面信息实时捕获 通过前端埋点技术，实时获取用户当前操作页面的 URL、元素 ID 及用户交互行为，确定用户可能需要的帮助场景。动态帮助智能体接口开发 开发动态帮助智能体接口，基于当前页面信息从“常见问题知识库”中精准召回相关操作内容，支持悬浮窗位置拖动、大小调整及折叠/展开操作。系统日志管理功能 记录系统在接口对接、数据获取、算法执行、内容传输、浮窗展示等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户输入的搜索内容，精准提取核心需求和关键信息，明确检索方向，为后续的法规文档匹配提供依据。文本向量化 文本向量化算法 将用户输入的检索关键词及企业制度、国家法律、技术标准等非结构化文档转化为向量形式，通过向量空间中的相似度计算，匹配知识库中与检索内容相近的法规条款和制度内容，为精准召回相关信息提供数据支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的法规文档内容，结合发布时间、效力级别、与检索关键词的关联紧密程度等因素进行相似度重排序，提升结果的相关性和准确性，确保最贴合用户需求的内容优先呈现。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，快速提炼关键信息并生成精炼的摘要（包含原文片段、来源文档及关联解读），以清晰易懂的文本形式在安全生产业务管理云平台提供给用户，确保信息获取的及时性与准确 企业级安全生产智能体白皮书 44（2）软件工程 7.2.3 用户行为分析与个性化推荐用户行为分析与个性化推荐 工作台个性化定制：企业安全生产智能体应用平台持续采集并存储用户在安全生产业务管理云平台的操作数据，通过智能分析用户角色及操作习惯，由平台的用户行为分析智能体自动推荐常用模块与操作入口，为不同角色员工定制个性化的操作工作台，提升工作效率。（1）算法工程 性。模块名称 功能名称 功能说明 制度法规检索 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。包括设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，确保非结构化文档能传输至智能体应用平台，检索结果及摘要能反馈至业务管理云平台。安全制度与法律法规知识库搭建 抽取国家及地方安全生产相关的法律法规、行业标准、企业内部安全制度等文本信息，进行结构化处理，搭建“安全制度、法律法规知识库”，支持 PDF、Word 等格式文档的批量导入与自动解析。文档检索智能体接口开发 开发文档检索智能体接口，接收用户输入的检索关键词，通过语义检索算法从知识库中匹配相关法律法规条款、制度内容，返回结果包含原文片段、来源文档及关联解读，并支持按发布时间、效力级别排序。法规维护管理 支持对存储的法规文档进行基础业务管理，包括新增法规录入（手动上传或对接接口同步）、已有法规修改、版本管理（记录法规更新历史，支持不同版本对比）等操作，确保法规库内容的准确性和时效性。系统日志管理 记录系统在接口对接、文档传输、算法执行、结果反馈等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户角色信息与操作习惯，挖掘用户的功 企业级安全生产智能体白皮书 45（2）软件工程 能需求与使用偏好，为个性化工作台定制提供方向。文本向量化 文本向量化算法 将用户角色、操作习惯等信息及平台存储的业务模块、操作入口等内容转化为向量形式，通过向量空间中的相似度计算，匹配知识库中与当前用户特征相近的个性化配置方案，为推荐常用模块与操作入口提供数据支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的推荐内容，结合用户角色优先级、操作频率权重等进行相似度重排序，优先呈现最贴合用户需求的常用功能，提升工作台的个性化适配度。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，生成结构化的工作台个性化配置方案，并转换为程序可直接调用的格式，同步至安全生产业务管理云平台，实现个性化操作工作台的自动生成。模块名称 功能名称 功能说明 工作台个性化定制 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行接口测试与调试，监控接口运行状态，保障用户操作数据能顺利传输至智能体应用平台。埋点设计与部署功能 在安全生产业务管理云平台设计埋点，明确需要记录的用户使用轨迹信息，并完成埋点的部署和维护，确保准确采集用户操作数据。个性化工作台生成 根据个性化推荐算法的结果，将推荐的常用模块与操作入口传输至安全生产业务管理云平台，为用户生成个性化的操作工作台。控制工作台的布局、显示样式等，确保用户体验良好。个性化工作台更新 随着用户操作习惯的变化或角色的调整，定期或实时触发个性化推荐算法，更新用户的操作工作台，保证推荐内容的时效性和适用性。用户行为分析结果查询 提供查询用户行为分析结果的功能，包括用户的操作习惯、角色与功能需求的关联分析结果等。支持按用户、时间范围等条件进行查询，方便管理人员了解用户行为和优化系统。企业级安全生产智能体白皮书 46 常见问题汇整：企业安全生产智能体应用平台实时汇总安全生产业务管理云平台使用过程中的常见问题，结合用户反馈及平台的智能整理功能，形成详细的解答内容，整理成常见问题库，供新员工在安全生产业务管理云平台随时查阅，助力新员工快速熟悉平台操作。（1）算法工程（2）软件工程 系统日志管理 记录系统在接口对接、数据采集、算法运行、工作台生成等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解用户在使用安全生产业务管理云平台过程中反馈的问题内容，精准把握问题核心含义，明确问题所属的操作场景或功能模块，为后续的问题匹配与汇整提供依据。文本向量化 文本向量化算法 将用户反馈的问题、平台操作手册内容及常用问答等文本信息转化为向量形式，构建向量数据库，通过向量空间中的相似度计算，匹配知识库中与当前问题相近的已有答案或相关内容，为常见问题的汇整提供数据支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的与用户反馈问题相关的内容，结合问题出现的频率、匹配度及用户满意度等因素进行相似度重排序，优先筛选出高频、高关联度的问题及答案，提升常见问题库内容的实用性。文本生成 大语言模型算法 根据重排序后的召回内容，生成清晰、规范的文本形式解答，整理形成常见问题库条目（包含问题描述与对应解答），同步至安全生产业务管理云平台供用户查阅，助力新员工快速熟悉平台操作。模块名称 功能名称 功能说明 常见问题汇整 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数，进行接口测试与调试，监控接口运行状态，确保能实时获取用户反馈问题信息，以及知识库能同步至业务管理云平台。操作问答智能体接口复用自然语言问答模块的操作问答智能体接口，针 企业级安全生产智能体白皮书 47 7.3 设备预测性维护智能体设备预测性维护智能体 凭借企业安全生产智能体应用平台（整合数据采集存储、硬件信息及视频采集、智能体技术等核心能力）与安全生产业务管理云平台设备管理模块的深度数据交互，成功构建起实时设备健康监测系统和设备异常趋势预测模型。依托企业安全生产智能体应用平台的数据处理与分析能力，生成精准的设备预测性维修保养计划、详细的维修建议文档，以及优化的备件库存管理方案和高效的维修调度安排，为设备管理提供全流程支持。7.3.1 设备健康监测设备健康监测 实时数据采集：借助企业安全生产智能体应用平台对接的物联网硬件，实现对关键设备（泵、阀、电机等）运行状态、振动、温度、电流等参数的实时采集。采集的数据经物联网平台传输至企业安全生产智能体应用平台进行存储与处理，并与安全生产业务管理云平台设备管理模块实时同步，确保数据的及时性与准确性。（1）软件工程 复用与优化 对“常见问题知识库”进行专项优化，提升对操作类问题的检索精度；支持按问题热度排序返回结果。系统日志管理 记录系统在接口对接、数据采集、算法运行、工作台生成等过程中的操作和事件日志。支持日志的查询、导出和清理，便于系统维护和问题排查。模块名称 功能名称 功能说明 实时数据采集 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台、物联网平台的接口。设置接口参数，进行接口测试与调试，监控接口运行状态，保障设备参数数据的传输通道顺畅及数据实时同步。设备台账信息同步 开发设备台账同步接口，定时从安全生产业务管理云平台获取设备台账信息，并与本地系统数据比对更新，确保台账信息一致性；支持手动触发同步及同步日志查询。企业级安全生产智能体白皮书 48 可视健康评分：企业安全生产智能体应用平台利用内置的数据分析智能体，基于采集的特征值计算并构建健康度评估模型，将设备健康得分及趋势图实时反馈至安全生产业务管理云平台，让工作人员直观掌握设备健康状况。（1）算法工程（2）软件工程 安全生产业务管理系统时序数据库接入 对接安全生产业务管理系统的时序数据库，配置数据库连接参数（地址、端口、账号密码），实现设备实时运行参数（振动、温度、电流等）的直接接入与存储，减少数据中转环节，提升采集效率。历史数据查询 支持按设备 ID、时间范围、参数类型等条件查询历史采集数据，可导出为 Excel、CSV 等格式，便于追溯设备运行状态变化。系统日志管理 记录接口对接、设备连接、数据采集、传输、校验、存储等过程的操作日志，支持按时间、操作类型、设备 ID 等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 关键特征提取 大语言模型算法 运用大语言模型算法，从采集的设备运行参数中提取关键特征值，这些特征值是构建健康度评估模型的核心输入数据，为后续健康得分计算提供基础。健康得分计算 大语言模型算法 基于提取的关键特征值，结合设备正常运行的参数阈值范围，利用大语言模型算法计算设备的健康得分（量化设备健康状态，通常以 0-100 分呈现），同时分析影响健康得分的关键因素。健康趋势分析 趋势预测算法 运用趋势预测算法，根据历史健康得分数据，分析设备健康状态的变化趋势，生成趋势图，直观展示设备健康状况的演变过程，辅助工作人员预判设备未来的健康状况，为设备维护提供决策支持。模块名称 功能名称 功能说明 可视健康评分 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行测试与调试，监控接口运行状态，确保设备运行参数能顺畅传输至智能体应用平台，且健康得分及趋势图能反馈至业务管理云平台。企业级安全生产智能体白皮书 49 7.3.2 异常趋势预测异常趋势预测 异常征兆识别：企业安全生产智能体应用平台运用 AI 模型对存储的设备运行数据进行深度分析，预测关键指标变化趋势。通过智能体技术精准识别潜在故障点，并将分析结果与安全生产业务管理云平台共享，为故障预防提供数据支持。（1）算法工程 设备健康度评分智能体接口开发 开发设备健康度评分智能体接口，接收设备实时运行参数，调用健康度评估模型计算健康得分，返回评分结果（0-100 分）及关键影响因素；支持接口调用频率配置。健康度实时录入时序数据库 在健康得分计算完成后，自动将得分、计算时间、设备 ID 等信息录入安全生产业务管理系统的时序数据库，确保健康度数据与设备运行参数的时序一致性，为后续趋势分析提供完整数据链。健康度评估模型构建功能 基于提取的关键特征和健康度计算逻辑，构建健康度评估模型。支持模型的版本管理，可保存不同时期的模型供对比和回溯。健康得分查询 支持按设备 ID、时间范围等条件查询设备历史健康得分及对应的趋势图，可导出数据和图表，辅助设备状态分析。系统日志管理 记录接口调用、参数获取、模型计算、结果反馈等过程的操作日志，支持按时间、设备 ID 等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 时序表征 时序数据处理算法 对设备运行的时序数据进行处理，通过特征提取等方式获取其内在的时序运行模式，提炼出能够反映设备运行状态的关键特征，为后续的时序预测和异常识别提供基础数据支撑。时序预测 时序预测算法 基于时序表征得到的运行模式，利用时序预测算法对设备未来的运行参数变化趋势进行预测，生成未来一段时间内的时序数据趋势，判断是否存在向异常状态发展的可能性，为异常征兆识别提供预判依据。时序异常识别 时序异常检测算法 将时序预测得到的未来趋势与设备正常运行的时序模式及阈值范围进行对比，通过异常检测算法识别 企业级安全生产智能体白皮书 50（2）软件工程 故障预警推送：当监测到的异常数据超过阈值时，企业安全生产智能体应用平台迅速作出反应，通过安全生产业务管理云平台的消息推送功能自动通知维保人员，并生成详细的报警信息，包括异常参数、可能的故障点等，便于维保人员及时处理。（1）算法工程 出偏离正常范围的时序特征，即异常征兆，并结合设备特性定位可能的故障点，实现对异常趋势的早期识别，支撑设备故障的提前预警。模块名称 功能名称 功能说明 异常征兆识别 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行测试与调试，监控接口运行状态，确保设备运行参数能顺畅传输至智能体应用平台，且健康得分及趋势图能反馈至业务管理云平台。故障识别智能体接口开发 开发故障识别智能体接口，接收设备关键指标的实时数据及趋势预测结果，调用关键指标变化趋势算法，识别偏离正常范围的异常模式，精准定位潜在故障点，返回故障点信息及置信度。趋势预测执行 运用训练好的趋势预测模型，对设备关键指标的变化趋势进行预测，生成预测结果记录预测时间和相关参数。异常检测执行 通过异常检测算法，将趋势预测结果与预设的正常运行阈值范围进行对比，识别异常征兆并定位潜在故障点，生成异常分析报告。分析结果同步 将异常征兆识别结果、异常分析报告通过接口实时同步至安全生产业务管理云平台，确保工作人员能及时获取故障预防的决策依据，记录同步状态，若同步失败进行重试和告警。历史趋势查询 支持按设备 ID、时间范围、指标类型等条件查询历史趋势预测数据及异常识别记录，可导出数据和报告，辅助工作人员追溯设备状态变化。系统日志管理 记录接口调用、参数获取、模型计算、结果反馈等过程的操作日志，支持按时间、设备 ID 等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 51（2）软件工程 7.3.3 预测维修与维修建议预测维修与维修建议 任务名称 算法应用 任务描述 时序表征 时序特征提取算法 对设备运行的历史时序数据进行处理，提取其中的关键特征，获取设备的时序运行模式，为后续的故障预警分析提供基础特征数据。时序预测 时序预测算法 基于时序表征得到的运行模式，利用时序预测算法对设备未来一段时间内的运行参数变化趋势进行预测，生成参数的预期变化曲线，判断是否存在向故障状态发展的潜在趋势。时序异常识别 时序异常检测算法 将时序预测结果与设备正常运行的参数阈值范围进行对比，通过异常检测算法识别出超出正常范围的异常时序特征，结合故障历史数据确定异常对应的故障类型及严重程度，为故障预警推送提供依据。模块名称 功能名称 功能说明 故障预警推送 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。包括设备监测数据接口、异常识别结果接口、消息推送功能接口及人员配置信息接口的参数设置、测试调试与状态监控，保障各类信息传输顺畅。故障识别智能体接口（阈值异常识别）开发 开发故障识别智能体接口，实时监测设备运行参数与预设阈值的偏差，当参数超过阈值时，自动识别为阈值异常，触发预警流程并返回异常标识。安全生产管理云平台设备异常信息提示接口开发 开发安全生产管理云平台设备异常信息提示接口，接收异常设备标识、异常指标等信息，通过云平台内置的消息机制推送至责任人，并同步记录提示状态。预警记录管理 存储所有故障预警记录，包括报警信息内容、推送对象、推送时间、处理状态等，支持按设备、时间、预警级别等条件查询、筛选和导出。系统日志管理 记录接口调用、数据获取、阈值比对、预警触发、消息推送等过程的操作日志，支持按时间、设备 ID、操作类型等条件查询，便于系统维护和问题追溯。企业级安全生产智能体白皮书 52 智能预测维保：企业安全生产智能体应用平台整合安全生产业务管理云平台的设备历史保养维修记录和设备基础信息，通过智能分析智能体进行深度挖掘与分析，给出科学合理的设备预测性维修保养建议，有效减少设备故障停机时间。（1）算法工程（2）软件工程 维修方案建议：根据设备故障类型和维保历史数据，企业安全生产智能体应用平台的决策智能体在安全生产业务管理云平台自动生成详细的维修步骤、准确任务名称 算法应用 任务描述 故障与保养时间模式挖掘任务 时序模式挖掘算法 运用时序模式挖掘算法，针对按故障类型分类的设备历史保养维修记录，分析不同故障类型对应的时间序列数据，挖掘各类故障与保养周期、运行时长等时间因素的潜在模式，为不同故障类型的维修周期预测提供依据。模块名称 功能名称 功能说明 智能预测维保 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行测试与调试，监控接口运行状态，确保能获取按故障类型分类的设备历史保养维修记录和设备基础信息，且预测性维修保养建议能反馈至业务管理平台。设备台账下维修记录同步 开发维修记录同步接口，从安全生产业务管理云平台获取设备台账关联的历史维修记录，按设备 ID 分类存储，支持增量同步（仅同步新增记录）和全量同步。设备维修知识库构建 将同步的维修记录整理为结构化数据，构建设备维修知识库，支持知识条目关联及版本管理。设备维修问答智能体接口开发 开发设备维修问答智能体接口，接收设备信息，从“维修知识库”中检索相似度最高的历史维修记录，返回匹配的处理方案、备件需求、参考案例等内容，支持按匹配度排序。系统日志管理 记录接口调用、数据获取、清洗、算法执行、建议生成等过程的操作日志，支持按时间、设备 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 53 的工时估算和完整的备件清单，为维修工作提供清晰指引。（1）算法工程（2）软件工程 任务名称 算法应用 任务描述 语义理解 大语言模型算法 智能理解设备的故障类型及维保历史数据（包括过往维修记录、更换部件、处理效果等），精准提取故障特征与维保关联信息，为后续维修方案的匹配提供明确方向。文本向量化 文本向量化算法 将故障类型描述、维保历史数据及知识库中存储的维修手册、标准作业流程、历史成功维修案例等文本内容转化为向量形式，通过向量相似度计算匹配与当前故障高度相关的维修内容，为方案推荐提供数据支撑。重排序 重排序算法 对从知识库中召回的维修内容，结合故障严重程度、设备型号适配性、历史维修成功率等因素进行相似度重排序，优先筛选出最贴合当前场景的维修步骤、所需工具及注意事项，提升方案的实用性。模块名称 功能名称 功能说明 维修方案建议 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行测试与调试，监控接口运行状态，确保能获取设备故障类型信息，且维修方案文档能顺畅反馈至业务管理平台。设备台账下备件明细信息同步 开发备件明细同步接口，从安全生产业务管理云平台获取设备台账关联的备件明细，与维修方案中的备件需求进行匹配，确保方案可行性。维修工时更新至维修记录 在维修任务完成后，自动计算维修工时（最终维修完成时间与发起时间的差值），并更新至对应的维修记录中，支持手动修正工时数据，为后续维修方案的工时估算提供依据。设备维修指引智能体接口开发 开发设备维修指引智能体接口，接收设备故障类型，从“维修知识库”中检索相近故障的维修记录，提取标准化维修步骤、所需工具、安全注意事项等，生成详细维修指引并返回。企业级安全生产智能体白皮书 54 资源优化调度：企业安全生产智能体应用平台智能查询安全生产业务管理云平台中相关设备所需配件的库存与可用时间，结合维保人员的工作安排等信息，通过智能调度算法优化维修调度安排，确保维修工作高效开展。（1）算法工程（2）软件工程 维修方案查询 在安全生产业务管理云平台提供维修方案查询入口，支持按设备 ID、故障类型、时间等条件查询历史维修方案文档，可在线查看或导出。系统日志管理 记录接口调用、故障信息获取、知识库操作、方案生成与推送等过程的操作日志，支持按时间、设备 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。任务名称 算法应用 任务描述 资源适配分析任务 大语言模型算法 运用大语言模型算法，将设备维修所需配件的库存、可用时间与维保人员的工作安排进行匹配分析，找出配件与人员时间相适配的组合，为调度安排提供基础。维修调度优化任务 大语言模型算法 借助大语言模型算法，综合考虑配件可用时间、维保人员工作饱和度、维修任务紧急程度等因素，对维修调度方案进行优化，生成高效的维修安排计划。模块名称 功能名称 功能说明 资源优化调度 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。设置接口参数、进行测试与调试，监控接口运行状态，确保能获取配件库存、配件可用时间及维保人员工作安排等信息，且优化后的维修调度安排能反馈至业务管理平台。配件信息获取 从安全生产业务管理云平台获取配件库存数据（种类、数量）及可用时间（采购周期、在途时间等），记录获取时间、数据内容及状态，若获取失败进行告警并重试。维保人员工作安排获取 实时获取维保人员的工作安排表（已排期任务、空闲时间段等），记录获取时间和内容，确保人员信 企业级安全生产智能体白皮书 55 7.4 员工教育培训智能体员工教育培训智能体 借助企业安全生产智能体应用平台（整合数据采集存储、硬件信息及视频采集、智能体技术等核心能力）与安全生产业务管理云平台培训模块的深度联动，成功打造出员工教育培训智能系统。该系统涵盖员工能力画像分析、智能题库生成、培训效果智能评估等功能，实现与安全生产业务管理云平台培训模块的无缝融合。依托企业安全生产智能体应用平台的数据处理与分析能力，为每位员工生成精准的能力画像报告，提供个性化学习路径推荐，同时生成详细的培训效果分析图表和报告，为企业员工培训工作提供全面支持。7.4.1 员工能力画像分员工能力画像分析析 员工画像分析 岗位能力建模：企业安全生产智能体应用平台对接安全生产业务管理云平台息的时效性，若获取异常进行提示。资源匹配执行 调用资源匹配算法，将设备维修所需配件与库存信息、可用时间进行匹配，同时与维保人员的工作安排进行适配，筛选出可行的资源组合，记录匹配结果和匹配度。维修调度安排生成 运用智能调度算法，结合维修任务紧急程度等因素，对可行资源组合进行优化，生成包含维修人员、维修时间、所需配件等内容的最优维修调度安排，支持手动调整调度计划。调度安排推送 通过接口将优化后的维修调度安排推送至安全生产业务管理云平台，记录推送时间、接收状态，若推送失败进行重试和告警，确保相关人员及时获取。调度安排查询 支持按设备、维修任务、维保人员等条件查询维修调度安排，可查看调度详情，并导出调度表。调度执行状态跟踪 跟踪维修调度安排的执行状态，同步更新状态信息，形成调度闭环管理，便于进度监控。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、算法执行、调度生成与推送等过程的操作日志，支持按时间、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题排查。企业级安全生产智能体白皮书 56 的岗位职责信息、员工学习记录、考试成绩等数据，经平台的数据采集与存储能力进行整合处理。通过内置的智能分析智能体，对这些数据进行深度挖掘，为每位员工生成全面、精准的能力画像，清晰呈现员工在各岗位技能上的优势与短板。（1）算法工程（2）软件工程 任务名称 算法应用 任务描述 岗位技能维度提取任务 大语言模型算法 运用大语言模型算法，从岗位职责信息中提取关键岗位技能维度，明确岗位能力评估的核心指标，为员工能力画像构建提供框架。技能掌握程度量化任务 大语言模型算法 借助大语言模型算法，将员工学习记录、考试成绩等数据转化为对应技能维度的量化分值，客观反映员工在各技能上的掌握程度。员工能力画像整合任务 大语言模型算法 基于各技能维度的量化分值，利用大语言模型算法整合形成员工能力画像，清晰呈现员工在岗位技能上的优势领域与待提升短板。模块名称 功能名称 功能说明 员工画像分析 接口对接管理 负责配置、维护企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口。包括岗位职责信息接口、员工学习记录接口、考试成绩接口及画像反馈接口的参数设置、测试调试与状态监控，保障各类数据传输顺畅。员工能力画像生成 根据各技能维度的量化分值，通过画像生成逻辑构建员工能力画像，明确标注优势技能（高分值维度）与短板技能（低分值维度），支持画像内容的人工补充与调整。能力画像查询 支持按员工姓名、岗位类型、技能维度等条件查询员工能力画像，可查看画像详情（各技能分值、优势短板分析），并导出画像报告。画像更新功能 当员工产生新的学习记录或考试成绩时，自动触发数据采集、清洗、量化及画像更新流程，确保能力画像的时效性。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、清洗、算法执行、画像生成与反馈等过程的操作日志，支持按时间、员工 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问 企业级安全生产智能体白皮书 57 学习路径推送：基于生成的员工能力画像，企业安全生产智能体应用平台的决策智能体精准识别员工的短板模块，自动从平台存储的培训资源库中筛选出相关课程、文档和练习题，推送至安全生产业务管理云平台的员工培训界面，实现个性化学习内容推送。（1）软件工程 7.4.2 智能题库生成智能题库生成 题目自动生成：企业安全生产智能体应用平台利用自身的大语言模型智能体，基于企业培训资料、大纲及安全生产业务管理云平台的岗位说明书等数据，自动生成选择题、判断题、案例分析题等各类题目，同时关联员工能力画像中的短板技能维度，自动提升对应知识点的题目占比，并调整题目难度，确保题库与员工能力提升需求精准匹配。同时，平台会对生成的题目进行质量校验，确保题目符合培训要求。（1）算法工程 题追溯。模块名称 功能名称 功能说明 学习路径推送 接口对接管理 实现企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的接口化集成，支持双向数据传输。员工能力画像数据获取 通过接口从安全生产业务管理云平台获取员工能力画像数据（含各类标签）。搭建培训资料知识库 整合企业内部培训资料（PPT、视频、手册）、外部标准规范、历年考题等，按“岗位-技能-知识点”分类存储，支持文档上传、编辑、版本管理。开发培训资料匹配智能体接口 通过接口接收安全生产业务管理云平台传输的员工考核不合格短板模块。基于短板模块检索培训资料知识库，匹配相关课程、文档、练习题，按关联度排序后推送至云平台员工培训界面。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、清洗、算法执行、画像生成与反馈等过程的操作日志，支持按时间、员工 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题追溯。任务名称 算法应用 任务描述 企业级安全生产智能体白皮书 58（2）软件工程 试卷智能组配：根据安全生产业务管理云平台传来的岗位需求、难度要求、知识点范围等信息，企业安全生产智能体应用平台的智能组卷算法会在题库中快速筛选合适题目，自动组成个性化试卷。这些试卷支持在安全生产业务管理云平台上进行现场练习与正式考试模式，满足不同场景的需求。（1）算法工程 题目自动生成任务 大语言模型算法 基于企业培训资料、大纲及岗位说明书等数据，借助大语言模型理解知识要点、逻辑关系及岗位技能要求，按照不同题型特征生成各类题目。题目质量复核任务 大语言模型算法 对生成的题目，运用大语言模型从内容准确性、逻辑合理性、题型规范性等方面进行复核，判断是否符合培训要求。模块名称 功能名称 功能说明 题目自动生成 接口对接管理 实现企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的全面接口化集成，保障数据传输。开发问题生成智能体接口 支持设置题目类型（选择/判断/案例分析）、数量、格式及难度等级。调用智能体接口，基于输入文档内容及配置参数自动生成题目，同步完成答案与解析生成。通过算法校验题目准确性、逻辑性，标记异常题目供人工审核。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、清洗、算法执行、画像生成与反馈等过程的操作日志，支持按时间、员工 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题追溯。任务名称 算法应用 任务描述 需求参数解析任务 大语言模型算法 对安全生产业务管理云平台传来的岗位需求、难度要求、知识点范围等信息进行深度解析，转化为可直接用于题库检索的具体参数，如知识点关键词、难度系数区间、岗位对应的技能模块等。试卷组合任务 大语言模型算法 根据试卷的组成要求，从候选问题清单中筛选并组合题目，生成符合要求的完整试卷，确保试卷结构合理、内容适配。题库问题召回题库问题召回算法 基于解析出的参数，在题库中进行精准检索，召回 企业级安全生产智能体白皮书 59（2）软件工程 由安全生产业务管理云平台实现 7.4.3 培训效果智能评估培训效果智能评估 培训达成分析：企业安全生产智能体应用平台实时采集安全生产业务管理云平台中员工培训完成率、考试及格率、错题分布等数据，通过平台的数据分析能力进行处理和分析，生成直观的图表报告，清晰呈现培训效果，为培训优化提供数据依据。（1）软件工程 学习激励机制：在安全生产业务管理云平台设置积分、排名、荣誉墙等激励机制，企业安全生产智能体应用平台会实时统计员工的学习进度、考试成绩等数据，根据激励规则自动更新积分、排名信息，并在安全生产业务管理云平台展示荣誉墙，以此提升员工培训参与度。（1）软件工程 任务 与参数匹配度高的合适问题，形成候选问题清单，为试卷组配提供充足的题目来源。模块名称 功能名称 功能说明 培训达成分析 平台对接接口 实现企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的全面接口化集成，确保数据传输稳定、高效。培训数据采集 通过接口实时获取员工培训相关数据。图表报告生成 基于存储的统计数据，利用看板工具生成直观的图表报告。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、清洗、算法执行、画像生成与反馈等过程的操作日志，支持按时间、员工 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题追溯。模块名称 功能名称 功能说明 学习激励机制 平台对接接口 实现企业安全生产智能体应用平台与安全生产业务管理云平台的全面接口化集成，保障数据传输的稳定性和高效性。员工学习数据获取 确保智能体应用平台能实时获取安全生产业务管理云平台中员工的学习进度、考试成绩等数据。激励信息同步 保障更新后的积分、排名信息及荣誉墙内容能顺畅 企业级安全生产智能体白皮书 60 同步至安全生产业务管理云平台进行展示。积分规则配置 在安全生产业务管理云平台中设置完成课程、考试优秀等情况下获得相应积分的规则。排名规则配置 在安全生产业务管理云平台中设定按积分总数、进步幅度等方式进行排名的规则。荣誉墙展示规则配置 在安全生产业务管理云平台中确定积分前几名、获得特定成就等可上榜荣誉墙的规则。员工学习数据 智能体应用平台实时采集员工的学习进度、考试成绩等数据 积分计算与更新 按照配置的积分规则，对员工的积分进行计算并实时更新。员工排名统计 根据积分情况及排名规则进行员工排名的统计。荣誉墙员工筛选 依据荣誉墙展示规则筛选出符合上榜条件的员工信息。系统日志管理 记录接口调用、数据采集、清洗、算法执行、画像生成与反馈等过程的操作日志，支持按时间、员工 ID、操作类型等条件筛选查询，便于系统维护和问题追溯。企业级安全生产智能体白皮书 61 8 客户客户案例案例 企业级安全生产智能体应用平台已在化工、新材料、装备制造等多行业落地实践，通过深度适配不同企业的安全生产痛点，提供“技术 业务”双驱动的解决方案，验证了平台在降本提效、风险防控、合规保障等方面的核心价值。以下选取典型客户案例，从案例背景、解决方案、实施效果三个维度，详细阐述平台的实际应用路径与落地成效，为同行业企业智能化转型提供可参考、可复制的实践经验。8.1 案例背景案例背景 某化工新材料企业是一家专注于高端化工中间体、高性能新材料研发与生产的中型制造企业，总部位于烟台黄渤海新区，年产能超 5 万吨，产品广泛应用于医药、电子、新能源等领域。企业生产流程涉及硝化、加氢、精馏等多道高危工艺，车间内布局有反应釜、储罐、输送管道等关键设备，同时存储有甲醇、苯等危险化学品，安全生产管理难度较高，在引入企业级安全生产智能体应用平台前，面临多重典型痛点：从隐患排查管理来看，企业长期依赖人工巡检模式，6 个生产车间每日需安排 12 名巡检人员分 3 班开展巡查，隐患识别高度依赖员工经验管道细微泄漏、阀门密封件老化等隐蔽性隐患，人工检出率不足 50%；巡检记录需手动填写纸质表格，每日整理成电子报告耗时超 2 小时，且存在数据填写不规范、关键信息遗漏等问题，难以满足应急管理部门对隐患追溯的要求。2023 年，企业因人工漏检导致的小型泄漏事故发生 2 起，虽未造成人员伤亡，但直接导致车间停产整改 3 天，经济损失超 80 万元。在设备管理层面，企业核心生产设备（3 台高压反应釜、8 台精馏塔）已运行 5-8 年，逐步进入故障高发期，但仍采用“事后维修”模式：设备故障需依赖操作人员发现异常后上报，维保人员到场排查故障原因平均耗时 4 小时，非计划停机时间每月累计达 12-15 小时；同时，设备运维记录分散存储于不同维保人员的电脑中，未形成结构化台账，类似“反应釜搅拌轴磨损”的故障重复出现 3 次，每次整改方案均需重新制定，设备管理效率低下。员工培训与平台操作方面，企业现有安全生产管理平台功能模块达 23 个，新入职的巡检员、操作工等一线员工需通过 1 周集中培训才能初步上手，且实际操作中仍频繁出现“不知如何提交隐患记录”“找不到设备维保申请入口”等问题，每月因操作不熟练导致的业务延误超 10 次；此外，企业安全培训内容更新滞后，企业级安全生产智能体白皮书 62 2024 年新修订的 危险化学品企业特殊作业安全规范 未及时纳入培训体系，部分员工仍按旧标准操作，存在合规风险。数据管理与合规上报环节，企业安全数据分散于隐患记录系统、设备管理平台、培训档案库 3 个独立系统，跨系统数据调取需人工导出 Excel 后二次整合，统计“季度隐患整改率”需分别从 3 个系统提取数据，耗时超 1 天；同时，向省应急管理平台上报隐患数据时，需安排专人将企业内部格式数据手动转换为标准格式，2023 年曾因数据格式错误导致上报延误，被监管部门通报批评。这些痛点不仅制约企业安全生产管理效率，也难以满足日益严格的行业监管要求，亟需通过智能化手段实现突破。8.2 解决方案解决方案 针对某化工新材料企业的安全生产痛点，山东渤聚通云计算有限公司为其部署企业级安全生产智能体应用平台，采用“私有云部署 公有云协同”的混合云架构，深度对接企业现有安全生产业务管理云平台，围绕隐患排查与治理、设备预测性维护、安全生产平台操作、员工教育培训四大核心场景，提供全流程智能化解决方案。8.2.1 隐患排查与治理智能化方案隐患排查与治理智能化方案 为解决人工巡检效率低、数据上报不规范问题，平台重点搭建“感知-识别-推送-整改-上报”全闭环体系。在硬件部署上，为企业 6 个生产车间加装 28 台符合GB/T28181 标准的高清监控摄像头（覆盖反应釜、储罐区、输送管道等关键区域），同时部署 32 个气体传感器（监测甲醇、苯等有毒气体浓度）、16 个振动传感器（安装于反应釜搅拌轴、泵体等部位），通过物联中台管理子系统实现设备统一接入与实时数据采集，数据传输延迟控制在 100ms 以内。在智能识别环节，隐患排查与治理智能体调用文本提取算法、YOLO 图像识别算法，自动处理巡检人员手持终端上传的检查表照片（提取文本隐患信息）、车间监控视频（识别管道泄漏、阀门异常、人员未穿防护服等隐患），识别准确率达 92%；针对气体浓度超标、设备振动异常等数据类隐患，系统通过预设阈值自动触发预警，例如当苯浓度超过 5mg/m时，立即生成一级预警。隐患推送与整改阶段，平台结合企业人员定位系统（北斗定位终端），将隐患信息精准推送至附近巡检人员及对应车间负责人的移动端，推送内容包含隐患位置（精确到具体设备编号）、风险等级、初步防控建议；同时，智能整改建言模块调用化工安全生产知识图谱（含 8000 知识节点），匹配类似历史案例与 危险化学品安全管理条例相关条款，生成包含作业流程、工器具清单、安全措施 企业级安全生产智能体白皮书 63 的标准化整改方案，减少人工决策时间。数据上报环节，平台数据治理管理子系统按省应急管理平台要求，自动完成隐患数据的格式转换、字段校验，每日凌晨自动同步上报数据，无需人工干预，上报成功率达 100%。8.2.2 设备预测性维护方案设备预测性维护方案 针对设备故障预警滞后、运维效率低问题，平台从数据采集、健康监测、故障预测、维修调度四方面构建解决方案。数据采集层通过接口对接企业现有 PLC、DCS 系统，实时采集 3 台高压反应釜、8 台精馏塔的运行参数，同时接入设备历史维保记录，存储于时序数据库中，支持按设备 ID、时间范围快速查询。设备健康监测模块基于采集的特征值，构建健康度评估模型，采用 LSTM 神经网络算法计算设备健康得分（0-100 分），并生成趋势图（支持按日、周、月查看）例如当反应釜健康得分从 90 分降至 75 分时，系统自动标记为“亚健康状态”，推送提醒至设备管理部门。异常趋势预测环节，平台数智分析管理子系统运用 ARIMA 时序预测算法，对设备关键指标进行未来 72 小时趋势预测，当预测值接近阈值时，触发故障预警；同时，通过孤立森林异常检测算法识别潜在故障点，例如 2024 年 11 月通过分析搅拌轴振动数据，提前 48 小时预警“轴承磨损”故障，避免设备停机。维修调度与方案支持方面，平台整合企业 ERP 系统中的备件库存数据，当生成维修任务时，智能查询备件可用数量与库位，并结合维保人员排班表，优化调度安排；同时，维修方案建议模块基于设备故障类型与历史维保记录，自动生成维修步骤、工时估算及备件清单，维修人员可通过移动端查看并执行，维修记录自动同步至设备台账。8.2.3 安全生产平台操作优化方案安全生产平台操作优化方案 为降低员工平台使用门槛，平台部署安全生产平台操作智能体，实现“问答-引导-检索-推荐”一体化支持。智能问答助手嵌入企业现有安全生产管理平台界面，支持文本与语音输入，员工输入问题后，系统通过 BERT 自然语言处理算法解析语义，调用常见问题知识库，返回详细操作步骤；针对复杂问题，自动转接至管理员后台，确保响应时效。操作流程引导模块通过前端埋点技术，实时获取员工当前页面与角色，在页面右侧生成动态帮助浮窗，提示“下一步操作”与注意事项；同时，针对高频操作，提供场景导航功能，员工点击“快速入口”即可直达对应模块，减少页面跳转。制度法规检索功能整合企业内部制度、国家法规共 56 份文档，支持语义搜索例如员工搜索“受限空间作业要求”，系统快速提取关键条款并生成精炼摘 企业级安全生产智能体白皮书 64 要，检索响应时间3 秒；同时，系统自动监测法规更新，2024 年新增的化工园区安全风险排查治理导则发布后，72 小时内完成知识库更新并推送提醒至安全管理部门。个性化工作台方面，平台基于员工角色与操作习惯，自动推荐功能入口，支持拖拽调整布局；同时，汇总平台使用常见问题形成 FAQ 专区，新员工可通过“新手引导”功能快速熟悉平台核心操作，缩短上手周期。8.2.4 员工教育培训智能化方案员工教育培训智能化方案 为解决培训内容滞后、效果不佳问题，平台构建“画像-推送-考核-评估”的个性化培训体系。员工能力画像模块对接企业人力资源系统、培训记录系统，通过大语言模型算法提取岗位技能维度，量化员工技能掌握程度，生成可视化能力画像，清晰标注短板模块。学习路径推送环节，系统根据能力画像，自动从培训资源库中筛选匹配内容例如针对“受限空间作业指挥”短板的员工，推送受限空间作业安全规范解读视频课程（45 分钟）、受限空间应急演练案例文档及 10 道专项试题，员工可通过移动端碎片化学习，学习进度自动同步至平台。智能题库生成模块基于企业培训大纲与岗位说明书，运用大语言模型算法自动生成选择题、判断题、案例分析题，支持按岗位、难度设置参数，自动组卷生成个性化试卷；考试模式分为“现场练习”（支持即时纠错）与“正式考试”（限时、防作弊），考试成绩自动录入系统并关联能力画像，更新技能得分。培训效果评估方面，平台数智分析管理子系统生成培训达成率报表、错题分布图表，同时支持积分、排名激励机制员工完成课程得 10 积分，考试优秀得 20 积分，积分可兑换安全防护用品，月度积分排名前 10 名员工展示于“荣誉墙”，提升培训参与度。8.3 实施效果实施效果 某化工新材料企业引入企业级安全生产智能体应用平台后，通过近 1 年的落地运行，在隐患排查、设备管理、平台操作、员工培训四大核心场景实现显著优化，同时在成本控制、合规管理、管理效率等方面取得实质性突破。8.3.1 隐患排查与治理效率大幅提升，风险防控能力显著增强隐患排查与治理效率大幅提升，风险防控能力显著增强 在隐患识别层面，平台多模态识别技术有效解决人工巡检漏检问题文本隐患提取准确率达 93%，图像隐患识别准确率达 92%，较人工巡检 50%的检出率提升超 80%；2024 年企业隐蔽性隐患发现数量较 2023 年增加 112 起，其中 企业级安全生产智能体白皮书 65 98%在萌芽阶段完成整改，未再发生因漏检导致的泄漏事故，车间停产整改次数从 2023 年的 2 次降至 0 次，直接减少经济损失超 150 万元。隐患处置效率方面，“智能识别-精准推送-整改反馈”全流程周期从人工时代的平均 48 小时缩短至 8 小时，整改响应速度提升 83%；标准化整改方案的复用率达 75%，重复隐患发生率从 2023 年的 28%降至 9%，例如“精馏塔管道轻微泄漏”隐患，通过复用历史整改方案，整改时间从 6 小时压缩至 2.5 小时。数据上报环节实现 100%自动化，上报成功率从人工填报的 85%提升至 100%，2024 年未出现数据格式错误或上报延误问题，顺利通过省应急管理部门 4 次专项检查，合规性评分从 2023 年的 82 分提升至 96 分。8.3.2 设备管理从设备管理从“事后维修事后维修”转向转向“事前预防事前预防”，生产连续性显著改善，生产连续性显著改善 设备健康监测与故障预测功能有效降低非计划停机风险平台对 3 台高压反应釜、8 台精馏塔的故障预测准确率达 80%，较人工预判 30%的准确率提升167%，2024 年共提前预警“反应釜密封件老化”“精馏塔塔板堵塞”等故障 17 起，其中 15 起通过预防性维护避免停机，设备非计划停机时间从每月 12-15 小时降至 3-4 小时，降幅超 70%，按企业日均产能 140 吨、产品均价 8000 元/吨计算，每月减少产能损失约 89.6 万元。设备运维效率与成本控制成效突出标准化维修方案使单台设备维修时长从平均 4 小时缩短至 1.5 小时，维保人员工作效率提升 62.5%；同时，智能备件查询与调度功能减少备件库存积压，2024 年设备备件库存金额从 2023 年的 85万元降至 58 万元，降幅 31.8%，且未出现因备件短缺导致的维修延误；此外，设备健康度评估模型使设备平均使用寿命延长 1.2 年，2024 年设备更新投入较计划减少 60 万元，综合设备管理成本降低 28%。8.3.3 安全生产平台操作门槛安全生产平台操作门槛降低，员工工作效率显著提高降低，员工工作效率显著提高 安全生产平台操作智能体有效解决员工“用不好、查不快”的问题智能问答助手日均响应员工咨询 120 余次，问题解决率达 95%，员工因操作疑问咨询IT 部门的次数从每月 45 次降至 8 次，IT 支持成本减少 82%；动态帮助浮窗与场景导航功能使员工完成“隐患记录提交”“维保申请发起”等高频操作的时间从平均 15 分钟缩短至 5 分钟，操作效率提升 67%。制度法规检索与个性化工作台进一步释放效率红利语义搜索功能使员工查询法规条款的时间从平均 20 分钟压缩至 2 分钟，检索效率提升 90%；2024年新修订的危险化学品企业特殊作业安全规范发布后，员工通过平台快速获取关键更新内容，规范落地周期从以往的 1 个月缩短至 1 周，违规操作发生率从5%降至 1.2%。个性化工作台使员工日均打开平台模块的次数从 18 次减少至 9 企业级安全生产智能体白皮书 66 次，无效操作时间减少 50%，整体工作效率提升 35%。8.3.4 员工培训精准度与参与度提升，安全意识与技能显著增强员工培训精准度与参与度提升，安全意识与技能显著增强 员工教育培训智能体实现“因材施教”的培训目标基于能力画像的个性化学习路径推送，使员工培训内容匹配度从 60%提升至 92%，新员工培训周期从1 周缩短至 3 天，且培训后实操考核通过率从 75%提升至 95%、安全法规测试平均分从 68 分提升至 85 分，确保培训周期缩短的同时，新员工安全操作能力与合规认知达标，培训成本（含教材、讲师、场地）降低 40%；2024 年员工安全技能考试平均分从 72 分提升至 88 分，及格率从 85%提升至 98%，其中“受限空间作业”“危险化学品检测”等关键技能满分率达 65%，较 2023 年提升 40 个百分点。培训效果与员工参与度形成良性循环积分与荣誉墙激励机制使员工培训完成率从 2023 年的 78%提升至 99%，日均培训时长从 30 分钟增加至 45 分钟，主动学习意识显著增强；同时，培训效果评估数据为课程优化提供支撑，2024年针对“特殊作业许可办理”等错题率较高的模块，更新课程内容 32 处，新增案例分析题 45 道，员工对培训内容的满意度从 75%提升至 92%。此外，2024 年企业未发生因员工技能不足或违规操作导致的安全事故，员工安全意识与企业安全管理水平实现同步提升。企业级安全生产智能体白皮书 67 9 未来展望未来展望 面向未来，企业级安全生产智能体正站在技术创新与产业变革的关键节点。随着人工智能、大数据、物联网等前沿技术的持续突破，以及安全生产需求的不断升级，安全生产智能体的发展将迎来全新的机遇与挑战。在技术维度，算法精度与效率的提升、数据价值的深度挖掘、物联感知能力的强化，将重塑安全生产管理的技术底座；在应用层面，跨行业场景的拓展、与企业其他管理系统的深度融合，以及与新兴技术的协同创新，将进一步释放安全生产智能体的潜力。以下从技术发展方向与应用拓展前景两个方面，对企业级安全生产智能体的未来进行深入展望。9.1 技术发展方向技术发展方向 在人工智能算法层面，未来将聚焦于精度与效率的双重突破，以实现更精准的隐患识别、故障预测与智能决策。一方面，深度学习算法将进一步优化，通过改进卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体等模型结构，提升对复杂场景下安全隐患的识别能力。在图像识别领域，算法将能够更准确地检测出微小的设备裂纹、管道腐蚀等隐患，识别精度有望从当前的 90%-95%提升至98%以上；在文本分析方面，自然语言处理（NLP）技术将实现对安全日志、维修记录等非结构化数据的深度理解，自动提取关键隐患信息，为后续决策提供有力支撑。另一方面，强化学习与迁移学习等技术的应用将提高智能决策的效率与准确性。强化学习可使智能体在复杂的安全生产环境中，通过不断试错与优化策略，自主学习最优决策方案，实现对隐患的快速响应与处理；迁移学习则能将在某一领域或场景中训练好的模型，快速应用到其他相似场景，减少模型训练成本与时间，加速安全生产智能应用的落地。同时，边缘计算与人工智能的结合将推动算法在本地设备的实时运行，降低数据传输延迟，实现对设备故障的毫秒级预测与预警，极大提升系统的响应速度与可靠性。大数据分析与挖掘技术的发展，将进一步释放安全生产数据的价值，为企业提供更具针对性的管理建议。未来，大数据分析将从传统的描述性分析向预测性分析与规范性分析转变。通过引入先进的机器学习算法与数据挖掘技术，关联规则挖掘、聚类分析、时序预测等，深入剖析安全生产数据之间的潜在关系与变化规律。例如，对设备运行参数、环境监测数据、历史事故记录等多源数据进行关联分析，可提前预测设备故障、环境风险等安全隐患发生的概率与时间，帮助企 企业级安全生产智能体白皮书 68 业制定预防性维护计划与风险防控措施。结合数据可视化技术，将复杂的分析结果以直观易懂的图表、仪表盘等形式呈现，使企业管理人员能够快速获取关键信息，做出科学决策。此外，大数据分析还将与知识图谱技术深度融合，构建涵盖安全生产法规标准、操作规范、专家经验等内容的知识网络，实现数据与知识的双向驱动，为企业提供智能化、个性化的安全管理解决方案，助力企业提升安全生产管理水平。物联网技术的广泛应用将实现更全面、实时的设备状态感知与环境监测。未来，物联网设备将朝着微型化、低功耗、高集成度方向发展，使得在安全生产场景中能够部署更多、更隐蔽的传感器节点，实现对设备关键部件、生产环境的全方位监测。在化工企业中，通过在反应釜、管道等关键设备上安装微型传感器，实时采集温度、压力、流量、振动等参数，结合区块链技术保证数据的真实性与完整性，为设备健康管理与故障预测提供准确的数据基础。物联网技术与 5G、卫星通信等通信技术的融合，将实现数据的高速、稳定传输，打破地域限制，使偏远地区或危险作业环境中的设备与环境数据能够及时回传至监控中心。物联网设备的自组织网络与边缘计算能力将得到增强，实现数据的本地处理与分析，减少对云端的依赖，提高系统的自主性与可靠性。9.2 应用拓展前景应用拓展前景 未来，安全生产智能体将打破行业边界，实现应用场景的全方位拓展与深度渗透，同时通过技术融合与系统集成，构建更智能、更高效的安全生产管理生态。在行业与场景拓展方面，安全生产智能体将从传统制造业、化工等领域，加速向能源、交通等行业延伸。在能源领域，无论是石油天然气的开采储运，还是电力系统的发输配电，安全生产智能体都将发挥关键作用。在石油开采现场，智能体可通过部署在钻井平台、输油管道上的各类传感器，实时监测设备振动、压力、温度等参数，结合 AI 算法预测设备故障，提前安排维护，避免因设备损坏导致的原油泄漏事故；在电力行业，智能体能够对变电站设备进行智能巡检，利用无人机搭载高清摄像头和红外热成像仪，自动识别电力设备的外观缺陷、温度异常等问题，还可对输电线路周边的树木生长、违章建筑等隐患进行监测，保障电网安全稳定运行。交通领域同样是安全生产智能体的重要应用方向。在铁路运输中，智能体可对铁轨状态、列车运行参数进行实时监测，通过分析轮轨磨损数据、列车振动情况，预测潜在的行车安全风险，及时安排检修；在城市轨道交通中，智能体能够对车站的客流密度、电梯运行状态、消防设施等进行全方位监控，一旦发现异常 企业级安全生产智能体白皮书 69 情况，立即启动应急响应机制，保障乘客安全。在公路运输方面，智能体可应用于长途货运车辆的安全管理，通过车载传感器和摄像头，实时监测驾驶员的疲劳状态、车辆的行驶速度和轨迹，对超速、疲劳驾驶等危险行为进行及时预警。在系统集成层面，安全生产智能体将加强与企业其他智能系统的深度融合，实现整体管理的智能化协同。企业内部通常已部署 ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、CRM（客户关系管理）等多种管理系统，未来安全生产智能体将与这些系统打通数据壁垒，实现信息共享与业务联动。当安全生产智能体检测到设备故障时，可自动将维修需求同步至 ERP 系统，触发备件采购流程；同时将生产计划调整信息反馈给 MES 系统，确保生产任务的合理安排。此外，安全生产智能体还能与企业的应急指挥系统集成，在发生安全事故时，快速调取人员、物资、设备等相关信息，制定科学的应急救援方案，提高应急处置效率。在技术融合创新方面，安全生产智能体将与 5G、边缘计算等技术深度融合，进一步提升系统的实时性和可靠性。5G 网络的高带宽、低延迟特性，能够支持大量高清视频、传感器数据的快速传输，使安全生产智能体能够实时获取现场的高清图像和精准数据，实现对安全隐患的及时发现和处理。在危险化学品生产车间，通过 5G 网络将监控视频和设备数据实时传输至云端智能体，智能体可迅速分析判断是否存在泄漏、火灾等风险，并立即发出警报。边缘计算技术则将数据处理能力下沉到靠近数据源的边缘设备，减少数据传输延迟和对云端的依赖。在矿山等网络信号较弱的场景中，边缘计算节点可对传感器采集的数据进行本地分析和处理，快速识别设备异常并及时采取措施，同时将关键数据上传至云端进行进一步分析和存储，保障安全生产监测系统在复杂环境下的稳定运行。
2025-10-10
73页
5星级
罗兰贝格：预见2026：中国行业趋势报告（90页）.pdf
智源研究院：2026十大AI技术趋势报告（34页）.pdf
中国互联网协会：智能体应用发展报告（2025）（124页）.pdf
三个皮匠报告：2025银发经济生态：中国与全球实践白皮书（150页）.pdf
三个皮匠报告：2025中国商业航天市场洞察报告-中国商业航天新格局全景洞察（25页）.pdf
国声智库：全球AI创造力发展报告2025（77页）.pdf
中国电子技术标准化研究院：2025知识图谱与大模型融合实践案例集（354页）.pdf
三个皮匠报告：2025中国情绪消费市场洞察报告（24页）.pdf
中国银行：2026中国高净值人群财富管理白皮书（66页）.pdf
亿欧智库：2025全球人工智能技术应用洞察报告（43页）.pdf
0731-84720580
商务合作：really158d
友链申请 (QQ)：1737380874
最新报告
中英对照
全文搜索
报告精选
PDF上传翻译
多格式文档互转
入驻&报告售卖
会员权益
机构报告
券商研报
财报库
专题合集
英文报告
数据图表
会议报告
其他资源
研报
新质生产力
DeepSeek
低空经济
大模型
AI Agent
AI Infra
具身智能
自动驾驶
宠物
银发经济
人形机器人
企业出海
算力
微短剧
薪酬
白皮书
创新药
行业分析
个股研究
年报财报
IPO招股书
会议纪要
宏观策略
政策法规
其他
人工智能
信息科技
互联网
消费经济
汽车交通
电商零售
传媒娱乐
医疗健康
投资金融
能源环境
地产建筑
传统产业
英文报告
其它
行业聚焦
芯片产业
热点概念
全球咨询智库
人工智能
500强
新质生产力
会议峰会
新能源汽车
企业年报
互联网
公司研究
行业综观
消费教育
科技通信
医药健康
人力资源
投资金融
汽车产业
物流地产
电子商务
传统产业
传媒营销
其它
十五五规划系列报告合集（共48套打包）
2026低空经济/低空产业报告合集（共47套打包）
AI、科技与通信
广告、传媒与营销
消费、零售与支付
HR、文化与旅游
金融、保险与投资
能源、环境与工业
医疗制药与大健康
物流、地产与建筑
其他行业
AI ▪ 科技 ▪ 通信
数字化
金融财经
智能制造
电商传媒
地产建筑
医疗医学
能源化工
其他行业
收藏
下载
2026-02-02
AI查数
行业数据
政策法规
商业模式
产业链
竞争格局
市场规模
产业概述
其它
2026年
AI读财报
年报
一季报
半年报
三季报
IPO招股书
社会责任报告
A股
IPO申报
港股
美股&全球
新三板
微信扫码登录
手机快捷登录
账号登录
