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B1-02 端侧AI 智能体存算融合超级基座申报单位：上海无量火智能科技有限公司

案例简介：传统个人智能体与大模型受“内存墙”制约，在16GB 端侧设备上难以流畅运行。本项目推出“端侧AI 智能体存算融合超级基座”，以Ember 端侧AI 超级引擎为性能底座，以FlareOS 为运行环境。核心部署端侧智能体FlareOS，具备“视觉+ 文本”多模态感知能力，支持自主GUI 屏幕感知、规划与跨App 工具调用，可在本地隐私隔离沙箱内自动执行跨软件复杂任务(如早间工作清扫、侧边栏助手)。通过AI 内存压缩技术，将大模型内存占用压缩90% 以上，实现1000B 级模型在本地流畅部署。项目打通了离线智能体“调度-压缩-安全-GUI 执行”闭环，实现了端侧智能体的规模落地。

技术创新点：本项目首创了基于“芯片-存储-调度-智能体应用”全栈软硬协同的端侧智能体基础技术，核心创新包括： 1. 基于FlareOS 的“感知-规划-执行”闭环多模态智能体(FlareOS) 在应用层，自研双引擎驱动的端侧多模态智能体FlareOS, 首创基于“视觉Grounding”的GUI 屏幕感知技术，实时理解UI 界面控件。智能体引入主动“反思与纠错”规划机制，可在本地隐私沙箱内高精度模拟鼠标、键盘及OS 级API 调用，跨软件自动执行复杂工作流，实现物理级的高阶人机协同。

应用价值与效益：本项目已在多个战略级终端与芯片平台中完成联调与落地验证，成效显著： 1. 智能PC 本地智能体落地基于Ember 与FlareOS，与AI PC 厂商成功实现端侧智能体全离线部署。支持自主登录邮箱、IM 软件，一键归纳昨日工作并生成日程备忘;“支持跨PDF/ 网页等多源文档的内容提取、知识检索及本地草稿撰写。通过本地沙箱模拟执行，不仅100% 保护用户隐私，在16GB 设备上实现首字延迟(TTFT)<500ms，生成速度>20TPS，打通了端侧智能体人机协同的最后一公里。

B1-03 基于 LobsterAI Agent 架构的网易有道全场景应用实践申报单位：网易有道信息技术

案例简介：项目面向办公提效与智能体应用落地场景，依托网易有道子曰自研大模型等技术的积累，并以 LobsterAI 作为开源桌面端 Agent 基座，构建覆盖写作、调研、数据看板、内容监控、重复任务自动化、多 Agent 协作体应用体系。及多模态生成等场景的智能体应 LobsterAI 以 OpenClaw 为核心智能体执行引擎，在其上扩展图形化交互界面、专家套件、Skill 能力体系、多 Agent / 子 Agent 协作、生图生视频、IM 接入、自动化任务等外延能力，形成可私有化部署、可二次开发、可端侧运行、可跨场景复用的开源 Agent 技术架构。项目已在网易集团范围内安装和使用。

技术创新点：依托网易有道自研子曰通用大模型的技术积累，搭配开源 Lobster AI 桌面端全场景智能体基座，形成通用型端侧智能体全套技术体系，围绕开源框架、系统协同、任务运行、多模型兼容四大维度实现技术突破，解决了全场景智能体云端部署成本高、端侧落地性能弱、定制化难度大、数据安全性不足等行业痛点。1、LobsterAI 坚持开源透明和本地优先的产品设计，项目 100% 开源，并采用 MIT 协议，便于企业、院校和开发者进行代码审计、私有化部署和二次开发。

应用价值与效益：LobsterAI 主要服务办公人群，聚焦知识工作中的高频低效环节，帮助用户完成文章写作、资料调研、数据整理、报表看板生成、网页与内容监控、定时任务执行、自动化重复操作等工作。通过 Agent 自动规划、工具调用和多步骤任务执行，用户可以将原本需要人工反复操作的流程交由智能体完成，从而提升办公效率和任务完成质量。1、落地实施关键步骤项目以“开源桌面 Agent 平台 + 多模型能力接入 + 场景化工具生态”为实施路径，分阶段推进落地。

B1-04 基于HiDream系列大模型的专业级AI影视创作协作智能体“帧赞”申报单位：智象未来

案例简介：本案例主要介绍智象未来的专业级AI 影视创作协作智能体“帧赞”。作为国内首批AIGC 影视制作探索与推动者，基于智象多年深耕于AI 影视产业的经验积淀，帧赞依托自研多模态大模型，以电影级画质生成能力和“创意-分镜-成片”全流程打通的核心能力，为专业影视创作团队提供了兼顾高品质和高效率的协作创作工具。累积目前已入驻专业团队与生态合作伙伴超千家，累计 00 分钟+。制作短漫剧5000。

技术创新点：4 月，作为全球领先的多模态生成式人工智能创新企业，智象未来正式发布全球首个专业级AI 影视创作协作智能体——“帧赞”。官方网站与产品同步上线，以电影级画质生成能力和“创意-分镜-成片”全流程打通的核心实力，为专业影视创作团队提供了兼顾品质与效率的全新解法。“帧赞”以“专业创作、全链闭环、团队协同、精细管理”为核心，打造了六大行业领先的产品能力，直击影视创作全流程的核心痛点，让专业团队真正实现用AI 完成精品化、工业化、规模化的创意内容生产。

应用价值与效益：案例整体落地情况介绍：上线仅12 小时，由智象未来“帧赞”提供AI 全流程工业化技术支持的奇幻悬疑 AI 仿真人短剧《秦岭青铜诡事录》，登顶腾讯视频竖屏热播榜，成为2026 年 AI 短剧赛道标志性爆款。该剧由耀客传媒、三川传媒与42 工作室联合出品，剧集依托“帧赞”专业级 AI 影视创作与协作平台，打破传统 AI 工具碎片化、单人作业、生成不可控的创作模式，通过一站式全链路工业化流程、多角色线上协同创作，实现从创意构思到成片交付的闭环，重新定义 AIGC 专业剧集的工业化创作标准，为AI 影视高质量、高效率的工业化转型，提供可落地、可复制的路径。

B1-07 蚂蚁数科DTClaw AI 智能体平台申报单位：蚂蚁区块链科技

案例简介：DTClaw 是蚂蚁数科研发的 AI 智能体平台，并于2026 年年初正式推出。作为自主智能体技术的重要进展，它全面兼容 OpenClaw 等行业生态，以协议深度融合与能力全面升级，为开发者与企业打造无门槛接入体验，推动自主智能体安全与专业能力迈上新的台阶。DTClaw 以协议深度融合与能力全面升级，为开发者与企业打造无门槛接入体验。它不仅是一套工具，更是深度理解行业规制、具备持续自进化能力、并内置金融级安全底座的数字合伙人——让每一次自主决策，都经得起考验。DTClaw 提供7×24 小时在线的专属智能体服务，具备全栈金融级安全标准，全面保障数据安全与用户隐私。

技术创新点：DTClaw 主要面向金融、营销、数据等专业领域，提供7×24 小时在线专业智能体服务，具备全栈金融级安全标准，全面保障数据安全与用户隐私。在安全可信方面，DTClaw 深度理解行业规制，独创CARLI 五维防护模型，为AI 配备可靠的“刹车”与“黑匣子”，构建起完整的智能体运行安全护栏。（1）CARLI 五维安全防护模型针对OpenClaw 类产品普遍存在的默认配置短板、提示注入防护不足、恶意插件投毒等突出风险，DTClaw 独创CARLI 五维防护模型，并凭借全链路安全防护能力，通过中国信通院组织的“OpenClaw 类智能体安全防护产品能力评测”全部测评项。

应用价值与效益：DTClaw 已应用于20 余个专业虾应用场景，包括：医疗、金融、新能源、数据、营销、风控等场景，其性多轮压力测试验证。能指标已通过多轮 · 连接韧性：性：WebSocket 建连成功率在高并发模拟场景下趋近 100% · 极速景下首 Token 响应时间低至 504ms 极速响应：标准查询场景下 · 业务处理达到行业领先水平处理成功率：达 · 稳定性：核心链路 SLA 99.9%，应急预案完善，定期演练与此同时，DTClaw 参与了行业权威基准PinchBench 的横向评测，在模拟真实复杂办公环境的深度横向对比中。

B1-08 网易智企帝王蟹(ClawHive): 企业级 AI Agent 平台申报单位：杭州网易智企科技有限公司

案例简介：帝王蟹（ClawHive）是网易智企推出的企业级 AI Agent 统一管理平台，致力于让个人 AI 助手升级为企业可管控、可复用、可传承的数字员工。平台围绕智慧传承、安全可信、价值可见、渐进落地四大核心价值，帮助企业低成本、低风险落地 AI Agent，解放生产力，让组织智慧持续增值。平台支持业务人员 10 分钟内搭建专属 AI 助手，同时具备多模型接入、业务系统集成与企业级安全等能力。当前已与国内主流 MaaS 平台达成战略合作，并完成昇腾 NPU 国产化算力适配，可满足信创合规要求。应用层面，该平台聚焦销售增长、私域经营、企业应用交付、安全治理四大高价值场景。

技术创新点：帝王蟹围绕智慧传承、安全可信、价值可见、渐进落地四大核心价值，构建面向企业级应用的智能体技术体系，核心创新体现在以下方面： （一）分层架构与渐进部署平台采用终端层、核心层、模型层、集成层、管理层五层架构，覆盖 IM 接入、智能体编排、模型调度、工具调用、业务系统集成与统一管控。企业可先从会议纪要、销售辅助等高频场景切入，再逐步扩展至跨部门流程，降低一次性系统改造风险。（二）多模型路由与国产化适配平台兼容 DeepSeek、智谱、MiniMax、通义千问、文心一言、盘古等主流模型，并通过任务复杂度感知机制为不同任务匹配合适模型，在效果、时延与成本之间实现动态平衡。

应用价值与效益：帝王蟹已在销售辅助、会议纪要、HTML 网页设计、热点文案生成等场景中形成可落地的智能体应用，并沉淀出标准化实施路径。在销售场景中，销售人员可通过语音或文字指令调用平台，完成客户记录、拜访总结、日报周报生成、客户应答辅助、销售作战方案输出和销售对练复盘，推动优秀销售经验在组织内部复用。在会议纪要场景中，录音文件经平台转写后生成结构化纪要，智能体自动提取待办事项并分配至相关责任人，相关内容同步沉淀至项目空间，便于后续查阅、复盘和跨部门协同。

B2-01 AI4S 能源材料研发智能体系统申报单位：上海电气集团股份有限公司中央研究院

案例简介：基于上海电气百年积累的高价值材料与工业数据资源，打造数据与机理融合的材料垂类模型与智能体系统，实现材料数据挖掘-多尺度计算-AI 材料预测-AI 工艺优化-智能表征-应用服役全链条贯通，通过“材料+ 数据” 加速材料开发与应用。AI4S 材料研发智能体系统以通用大模型为调度中枢，区分任务类型实施差异化作业：标准化科研任务由智能体全流程自主完成，高精尖、高风险复杂场景采用“智能体执行+ 专家审核”协作机制，最终形成大模型调度+ 垂类模型推理+ 知识增强的一体化智能研发架构。当前已应用于电催化二氧化碳转化催化剂设计、电储能正极工艺优化、热储能熔盐配方优化。

技术创新点：1. 科研智能体平台智算融合的弹性调度架构：针对科研场景异构算力需求研发的智算融合调度内核，创新性地将AI 智算与高通量计算统一调度与管理。基于容器化技术实现算力资源的弹性伸缩与动态分配，高效支撑材料垂类模型开发与高通量计算任务。组件化智能体融合编排框架：针对科研数据质量要求高、任务精度复杂度高、私有知识安全受控等特点进行深度适配，具备MCP 工具交互和高精度语料解析能力，支持大模型、知识库、API 等组件的可视化编排与持续优化。

应用价值与效益：针对能源材料性能预测、工艺识别、表征识别等共性研发需求，AI4S 能源材料研发智能体系统在保障精度与可靠性的同时，减少人工重复工作，适配多类新材料智能研发场景。材料预测、工艺优化等智能体已应用于催化、储能材料研发等场景，依托多源数据可自动完成模型训练、性能预测、工艺分析、参数优选等工作，替代传统试错实验与人工分析，相对传统模型开发周期缩短60% 以上；SEM 扫描电镜形貌图像识别、OM 光学显微镜缺陷识别、XRD 晶体结构分析、有机分子结构识别等智能体，已应用于能源催化、增材制造等材料研发场景，可全自动批量解析量化微观形貌、粒径、孔隙、结构等特征，识别精度超90%。

B2-02 DAMO Lingshu 智能体申报单位：阿里巴巴达摩院

案例简介：面向材料研发与生命科学中任务链条长、工具割裂、验证成本高、跨学科门槛高的共性瓶颈，DAMO Lingshu 智能体构建了“两个领域模型+ 一个科研平台”的AI4S 应用范式：以材料基础模型Elements+ 智能体系统ElementsClaw 和虚拟细胞模型Lingshu-Cell 为垂直能力底座，由科研智能体平台统一承载自然语言交互、任务规划、工具调用、结果解释、证据追溯与专家确认。在超导材料发现中，平台可完成候选生成、性质预测、文献核验、合成建议与实验验证闭环；在药物相关细胞扰动模拟中，可预测细胞转录组响应，辅助机制分析、候选优化和实验设计。

技术创新点：本案例的技术创新在于将垂直科学模型从“单点算法”升级为可被智能体持续调度、验证和沉淀的科研能力单元。主要创新点包含：（1）双领域模型底座：材料方向以1B 参数Elements 为基础，在约1.25 亿原子、分子和晶体结构上预训练，沉淀Elements-T、Elements-C、Elements-E、Elements-G 等工具，覆盖超导临界温度预测、超导分类、热力学稳定性评估和晶体结构生成；生命科学方向以Lingshu-Cell 为虚拟细胞模型，采用掩码离散扩散架构，直接建模约1.8 万个基因的转录组状态分布，支持药物相关的遗传扰动、细胞因子作为任务理解与规划中枢。

应用价值与效益：平台已完成两类核心场景验证，形成可演示、可验证、可扩展的科研服务底座。材料研发场景已接入真实科研流程并产出实验验证结果：ElementsClaw 围绕超导材料发现，先对MPDS、 Kagome 等结构数据进行高通量筛选，再结合文献检索与语义推理完成知识核验，随后利用验证样本自进化生成Elements-C 分类技能，并在Hf-Zr-Re、Zr-V-Re 等体系中开展候选优选和实验验证。

B2-03 对话式蛋白质研发智能体MatwingsVenus ™(晓鹜™）申报单位：上海天鹜科技有限公司

案例简介：过去十年，人工智能的应用主要聚焦于数字世界——理解语言、生成内容、分析数据，在生物制造领域也不例外，如天鹜科技2025 年聚焦于蛋白质设计大模型的能力建设，并成功推动10 余款颠覆性成果进入工业化生产。与此同时，物理世界与虚拟世界之间的效率代差也日益凸显：AI 虽能快速生成设计方案，却仍受制于物理实验验证慢、链路长、协同弱的现实瓶颈。天鹜科技发布对话式蛋白质研发智能体 MatwingsVenus ™（晓鹜™）。用户在平台上通过对话智能体完成行业研究、标签数据库检索、蛋白质设计、自动化实验验证、专家在线协同等一系列工作，实现“设计即验证、的智能化研发模式。

技术创新点：MatwingsVenus ™ 的核心技术能力与创新点，在于把蛋白质研发从“单点工具”升级为“预测—设计—执行—检测—反馈”闭环的全栈式蛋白质研发平台。其创新体现在以下方面：首先体现在感知规划能力上。平台可通过自然语言接收用户需求，自动理解目标蛋白、应用场景、性能约束与研发优先级，并将复杂任务拆解为序列发现、定向进化、从头设计、结构分析、候选筛选和实验验证等子任务，形成从需求画像到方案生成的智能规划链路。

应用价值与效益：目前，MatwingsVenus ™ 平台已经在创新药及合成生物学领域完成多个案例，展示了 AI 设计与自动化验证一体化平台的实际应用能力。头设计与验证应用案例一：免疫调控受体靶点的AI 从头设在某免疫调控受体靶点的从头设计项目中，天鹜科技基于自主研发的MatwingsVenus ™ 平台，成功获得数十个具备体外细胞阻断活性的全新 binder 分子，完成了从头设计 binder 的全流程验证，展现了 AI 驱动的蛋白质创新药物研发实力。

B2-04 丰登·基因科学家申报单位：上海人工智能实验室

案例简介：当前作物基因功能研究面临周期长、超90% 基因功能未知的瓶颈。上海人工智能实验室联合崖州湾国家实验室等单位，在“丰登·种业大模型”（SeedLLM）的基础上，面向分子设计育种场景，研发了具有自主知识产权的生物育种领域首个科研智能体“丰登·基因科学家”（GeneScientist），研发。基因科学家具备海量知识整合、基因-性状非线性预测与自主实验设计三大核心能力，其中知识总结效率达人工数百倍，预测准确率超越国际主流模型。基因科学家采取了“干湿闭环”的人机协同模式，目前已在水稻、玉米中成功挖掘并验证数十个新基因功能。作为我国首个生物育种科研智能体。

技术创新点：本案例围绕智能体三大核心能力，在垂直领域认知、推理规划与系统协同层面实现关键技术突破，并具有自主知识产权：知识总结归纳：突破传统文献检索与人工梳理瓶颈，研发多源异构农业文献自动化解析引擎。依托大模型语义理解与实体关系抽取技术，动态整合全球98% 以上作物研究资料，构建高维“基因– 性状– 环境”三维知识图谱。引入动态更新与知识冲突消解机制，实现海量碎片化数据的结构化对齐，为智能体提供高保真、可溯源的认知基座，知识归纳的效率约为研究生的440 倍，DeepSeek R1 的52 倍，显著提升了科研效率。

应用价值与效益：本案例已在崖州湾国家实验室水稻育种场景实现科学发现落地。实施关键步骤包括：①基于“丰登·种业大模型”（SeedLLM）构建水稻基因知识图谱，完成全域知识结构化；②智能体对全基因组进行非线性关联预测，筛选高置信度候选基因；③自动生成标准化实验方案，科研人员执行湿实验与田间验证；④验证数据回流驱动模型迭代优化。落地过程中主要挑战及解决方案：一是多源数据异构，通过统一语义本体与实体对齐技术，实现文献、组学、表型数据的融合解析；二是预测结果置信度波动，引入多模型集成校准与专家反馈机制，关键基因筛选准确率超过现有生信工具。

B2-05 生态科学数据认知转化可信智能体底座申报单位：北京中科院软件中心有限公司

案例简介：积极响应国家“人工智能+”战略，本案例依托国家级科研攻关任务（中央引导地方科技发展资金项目 LSKJ202459），直击海量生态传感器数据（如UAV 多模态数据）难以高效转化为科学认知与公众服务的行业痛点。本项目创新性地构建了“状态门控智能体架构（SGAA）”与“混合型IDC-RAG 机制”，在行业内率先攻克了通用大模型在科学领域落地时存在的“逻辑推理弱、幻觉高发、实时性差”等致命问题。目前，该智能体系统已在拉鲁湿地成功进行工程化验证，实现了从复杂多模态生态数据到动态、可信数字空间的高效自主构建。该系统不仅重塑了生态监测与科学发现的范式，更为国家公园、自然保护区。

技术创新点：本案例突破了传统单体大模型的架构瓶颈，构建了以无人机多模态知识库为底座、以SGAA（状态门控智能体架构）为中枢、以可信输出为保障的新一代科学智能体技术体系。该底层架构及其核心交互机制已获得国家发明专利授权（CN121387281B），具备坚实的自主知识产权壁垒，如图 1 所示。图 1 国家发明专利授权（CN121387281B） 1. 突破秒级交互时延的状态门控双路径智能体架构（SGAA）针对科学探索场景对高频交互的严苛要求，系统受认知心理学“双系统理论”启发，构建了FSM（有限状态机）与大模型解耦的双路径调度中枢。

应用价值与效益：图 4 拉鲁湿地生态科学数字平台依托本智能体底座，团队研发并上线了“拉鲁湿地生态科学数字平台”，已在西藏拉鲁湿地国家级自然保护区成功落地示范应用，实现从技术原型向可运行软件产品的跨越，数字平台如图 4 所示。1. 科学数据驱动的智能展厅即时构建突破传统“图文上墙”模式，系统上线了涵盖648 种野生鸟类（包含525 种基础图谱及123 种依托无人机实测数据扩展的本地特有鸟类）的多模态知识库。

B3-01 “AI 基因图谱智能体”赋能投研体系申报单位：上海汇正财经顾问有限公司

案例简介：面向证券投研，构建“诊股小模型+ 解读大模型”双模型协同的基因图谱智能体，具备行情解析、财务诊断、合规话术生成三项核心能力，服务投顾诊股、合规质检、投教内容生产三大场景。系统嵌入企微工作台后，单股分析由30 分钟缩短至30 秒，报告生成由4 小时缩短至5 分钟，合规审查覆盖率100%。项目已通过上海市经信委答辩且进入实施阶段，具备“新质生产力”典型特征。2026 年实现图谱框架覆盖A 股公司、诊股小模型上线以及大模型完成财报解读与公告分析、合规引擎上线、内部企微全量推广。2027 年会实现图谱升级动态追踪、异动秒级推送、诊股扩展至组合扫描与板块研判、大模型多模态升级。

应用价值与效益：如图2 应用后效果对比图：系统嵌入企业微信工作台后，投顾的工作方式发生了根本性转变，从过去“人力盯盘、只能覆盖少数核心标的”，升级为“系统驱动、可覆盖全市场所有股票”。具体数据如下：单股分析从30 分钟的手工梳理压缩至约30 秒的系统输出，效率提升60 倍，让投顾有能力覆盖全部A 股，而非以往的重点股票池；研究报告生成从4 小时的撰写缩短至约5 分钟，效率提升48 倍，使全市场快速扫描与批量跟踪成为可能；人均日服务客户从50 人次扩容至300 人次，覆盖半径扩大6 倍，实现从“服务少数大客户”到“触达全量客户”的跨越；释放出的时间让投顾转向客户需求挖掘与资产配置方案制定。

B3-02 AInnoGC 工业本体智能体平台助力制造业认知变革申报单位：创新奇智科技集团股份有限公司

案例简介：创新奇智AInnoGC 工业本体智能体平台是业内首款面向制造业的全栈式本体智能体平台，也是公司"一模一体两翼"战略的核心成果。该平台以构建 AI 可理解的统一工业语义坐标系为核心，旨在加强大模型的工业认知能力，为制造企业打造基于本体的工业智能体，真正推动工业 AI 从单纯的 “感知” 阶段，向 “认全维度升级。知 + 行动” 的全维。

技术创新点：创新奇智AInnoGC 工业本体智能体平台的核心在于将本体与智能体的深度融合，四大核心模块协同工作，打造出真正的工业级认知执行体系：图1 1）本体知识构建：把经验沉淀为可复用的资产 AInnoGC 的本体模块通过可视化方式搭建设备、工艺、物料、生产任务等实体架构，将设备运维SOP、生产工艺、质量归因等行业知识转译成大模型可理解的规则和业务逻辑，搭建起统一的工业语义体系，把工业经验真正变成可复用的知识资产、规则资产及业务语义。

应用价值与效益：AInnoGC 工业本体智能体平台深度集成 MES、EAM、APS、EMS 等工业系统，可对制造业设备智能运维、生产制造与供应链、质量管控与追溯、全局能源与物控等核心领域实现全场景赋能，推动制造业向更高水平的智能化和自动化迈进，让工业 AI 从 “感知” 真正转化为生产端的实际“行动”。图2 1、在设备智能运维领域平台基于本体实现故障根因的穿透式溯源，完成跨系统设备健康自愈干预，并实现资产状态与备件库存的实时联动，此前需要维修人员跨多个系统、逐步操作的故障排查流程，通过智能体可实现关键环节的自动化联动，从而大幅缩短设备停机时间，提升整体生产效率。

B3-04 DAO Agent 创投全链路智能体矩阵申报单位：上海一行万物科技有限公司

案例简介：传统创投服务高度依赖人工经验，服务门槛高、覆盖面窄，海量早期创业企业无法获得专业指导，同时投融资从业者需要花费大量时间完成项目初筛。一行科技基于大语言模型与多智能体协同架构，构建覆盖创投全链路的 DAO Agent 智能体矩阵：面向创业者，UNI 提供项目专属《商业优化建议书》，DUO 模拟专业投资人开展路演对练，TRI 实现股权架构动态推演，FORE 提供财务预测与生存周期监控；面向投融资/ 投行从业者，NEO 解析商业计划书、生成结构化项目档案，并输出赛道行研报告与标的推荐。BP 医院作为内容入口，沉淀创业者真实项目问题并引导智能体服务。

技术创新点：1、基于多智能体协同的端到端服务流水线系统以创业者或机构用户上传的商业计划书、项目介绍、调研问卷、访谈纪要等材料为输入，构建多智能体分工协作的端到端处理流水线。区别于单一大模型的一次性调用，系统将复杂创投服务任务拆解为文档解析、信息抽取、结构化标注、外部验证、逻辑补全、结果生成等多个子任务，并由不同智能体通过标准化数据接口协同完成。材料进入系统后，首先完成格式识别与文本提取；随后由打标智能体从行业、团队、商业模式、融资状态、经营风险、服务需求等维度提取关键信息；经校验与补全后生成结构化企业画像，并分发至 UNI、DUO、TRI、FORE、NEO 等下游业务智能体。

应用价值与效益：本案例已在 C 端创业者服务、生态服务匹配、园区中台、创赛评审与企业调研等场景落地，形成从项目材料解析、企业画像生成、智能体服务输出，到生态服务匹配、服务交付与评价反馈的数据闭环。落地场景一：C 端创业者服务小程序智能体产品系列已通过“一行万物 Acture Hub”微信小程序面向创业者开放，覆盖 UNI 商业咨询、DUO 投资人对练、TRI 股权推演、FORE 财务预测等核心服务，累计服务创业项目超 1000 个。

B3-05 EasyLink 投行合规智能体申报单位：上海容易链智能科技有限公司

案例简介：在金融监管环境日趋严格与业务逻辑高度复杂化的双重压力下，投行的合规性审查面临严峻挑战。传统的合规审查主要依赖人工进行比对与核查，不仅耗费大量高阶人力，且极易产生疏漏，严重制约投行作业效率与风控精度。本项目与某头部券商深度合作，构建了一套投行合规智能体，业务人员无需进行任何前置的手工分类、编码或标注，只需将项目材料包一键式上传，智能体便会自动激活底层认知引擎，自主完成文件归档、时间轴穿透、规则核查并产出校验报告。

技术创新点：本案例构建了一套全栈合规审查智能体。业务人员无需进行任何前置的手工分类、编码或标注，只需将项目底稿材料压缩包一键式上传，智能体便会自动激活底层认知引擎，自主驱动完成文件归档、时间轴穿透、交叉核查并即时产出结构化校验报告。本案例在以下多个方面实现了技术突破创新： （1）多模态深度感知采用前沿的视觉语义解析模型（Vision Language Model），实现对文档、扫描件、邮件、图像等全格式数据的深度理解与知识重组。

应用价值与效益：1. 应用效果 （1）构建数智化合规底座，实现资产标准化沉淀： · 项目智能化全自动归档：无需用户提前打包、归档，智能体能精准识别文档所属的项目小阶段与特定事件，并自动按项目流程归档。改变了过去人工作业模式，提升效率的同时，将海量离散数据转化为标准化的数字资产。· 多维结构化集中存储：按项目对各类多模态材料自动化存储，并支持随时检索、溯源，确保全量底稿文结构化管理，筑牢安全合规的数据底座。

B3-06 储能电站运营管理智慧中枢申报单位：丙戊数智科技

案例简介：“储能电站运营管理智慧中枢”面向新型储能规模化运营场景，以丙戊数智多座独立储能电站的真实运营场景为基础，构建覆盖运行监盘、故障闭环、运维计划任务监测及优化、运营数据统计和交易协同的数字能源运营智能体。系统以“AI 大压缩”为核心理念，将数据汇聚、指标计算、异常归因、处置建议和报告生成从人工串行作业压缩为智能体并行处理；关键节点由人员确认。当前围绕某区域经营日报、故障简报和计划检查表开展试点/ 部分上线验证，支撑丙戊数智从“管更多站= 配更多人”转向“复制智能体能力 = 规模化扩张”的新范式。

技术创新点：本案例的核心创新在于将储能运营从“人操作系统”升级为“智能体协同运营”。一是构建统一数据底座，面向项目、设备、运行指标、故障、工单、日报、电力交易数据和知识库建立实体模型，可接入 SCADA、 BMS、PCS、AGC/AVC、电力交易中心数据，也可兼容 Excel/ 历史报告导入，为 AI 感知提供结构化基础。二是采用“Agent+Script”双层机制：在线率、故障修复时长、25 项运营指标、星级评定、故障聚合等确定性计算由脚本固化，AI 智能体负责自然语言理解、摘要生成、异常归因、知识检索和任务编排，兼顾准确性与灵活性。

应用价值与效益：本案例已围绕丙戊数智真实经营场景开展试点/ 部分上线验证。某区域 2026 年 4 月故障简报显示，区域系统整体在线率为 99.79%，多座项目均达到 99.50% 的考核标准；当月设备故障平均修复时长为 6.6h，各项目修复时长考核结果达标。系统试点将此类日报和故障简报拆解为可计算指标、可追踪事件和可复用知识： AI 自动汇总在线率、故障时长、活跃告警、未闭环工单等指标，并生成经营简报供管理人员确认，见图1。

B3-07 大小模型协同的智能招投标系统申报单位：中国联合网络通信有限公司上海市分公司

案例简介：在人工智能与国家“AI+ 招投标”战略深度融合的背景下，上海联通持续聚焦招投标行业“效率低下、质量难管控、风险管控滞后”等核心痛点，构建全栈智能招投标一体化平台。案例依托“DeepSeek V4- Qwen3.5-VL+ 智能文档处理（IDP）”打造招采行业专属智能底座，并深度融合Agentic RAG、知识图谱等核心技术，打造智能标书编制、招投标文件解析、智能评审、风险防控四大核心能力，实现采购评审全链条智能化升级。本案例创新采用模块化架构设计，核心能力全面解耦，可跨系统、跨区域快速移植复用。目前，本案例已成功推广至集团内部以及上海事业单位等政府部门。

技术创新点：四、战略规划与蓝图上海联通持续加大供应链领域AI 赋能力度，重点深耕招标投标、集中治理领域，打造AI 赋能的全流程灯塔创造转型升级。应用，实现供应链管理向服务共享、价值创 · 1 个智能底座：基于“通用视觉-文本大模型（DeepSeek-V4、Qwen3.5-VL）+ 专业AI 小模型（OCR、 RPA、CV）”的招标采购行业专属大模型。· 4 大专业能力：多模态融合解析、语义级风险识别、动态知识图谱、人机协同决策。

应用价值与效益：一、实际应用效果 1.1 运营成本与效率大幅提升：系统已服务超2000 个采购项目，单项目平均评标时长由传统模式的6 小时急剧压缩至0.5 小时，整体效率提升达92%。专家评审效率提升超过90%，人工介入工作量减少85%，将专家从繁琐的重复性劳动中解放出来，专注于更高价值的决策分析。成本显著降低：单项目评审费用从2.3 万元降至0.4 万元，降幅高达82%，为采购单位带来了直接且可观的经济效益。

B3-08 大型变压器工程设计方案智能生成申报单位：中国电气装备集团科学技术研究院有限公司

案例简介：中国电气装备集团科学技术研究院有限公司联合中国移动上海产业研究院，聚焦设计辅助场景需求，共同打造“大型变压器工程设计方案智能生成”应用。该应用针对变压器工程设计标准体系庞杂、信息零散分散、方案迭代繁重等问题，融合多模态解析、专业术语翻译、参数提取与智能生成等技术，构建基于知识库增强生成的变压器工程设计方案生成智能体，实现技术协议智能翻译、参数和要求自动提取、电气设计文件生成、工艺符合性审查、试验记录与方案自动生成，全面提升变压器工程设计水平。助力企业从“局部降本” 到“全局增效”，专业术语翻译准确率由85% 升至95% 以上，工程设计方案耗时由平均5 个工作日压缩至10 分钟。

技术创新点：本智能体聚焦大型变压器工程设计，打造了覆盖全链条的智能体系统，其核心技术能力与创新点主要体现在以下四方面：一是构建精准智能解析与参数提取引擎，实现非结构化协议到结构化设计输入的高效转化。针对技术协议格式多变、信息分散的痛点，系统深度融合多模态大模型与变压器领域知识图谱，能“读懂”文本、表格、公式中的工程意图，并高精度（≥90%）抽取电磁、工艺、试验关键参数。同时，基于内嵌的国标、 IEC 等200 余项标准知识库，实现技术条款与规范的实时智能关联与引用，为后续设计提供可审计、可追溯的精准输入。

应用价值与效益：一、实施关键步骤 1. 完成变压器行业标准、设计规范、试验规程等知识库构建。形成覆盖200 余项国标、40 余项IEC 标准的知识体系。2. 打造精准智能解析与参数提取引擎。构建面向电力装备的技术协议智能解析引擎，深度融合多模态大模型与领域知识图谱，实现对协议内容“深度读懂、精准抽提、标准关联”让机器真正“理解”工程师的语言，将模糊输入转化为结构化、可执行、可审计的设计输入。

B3-09 电网设备图像匹配与去重智能体申报单位：憨猴科技集团有限公司

案例简介：本案例聚焦 AI 与能源电力深度融合，研发电网设备图像智能治理智能体，该智能体以大模型为智能底座，具备自主感知、规划、决策、执行的能力，能够在电网数据治理这一垂直专业领域中，代表用户完成“设备-图片智能匹配”和“跨单位重复图批量检测”两大复杂任务序列。在应用场景上，运维部门每天面临海量巡检实拍图（杆塔、变压器、站房等）的入库、归档、匹配和数据质量控制需求，智能体自动感知图片、经纬度、时间等信息，依托多模态大模型规划匹配策略，结合台账知识库完成精准关联与去重，实现从人工逐张审核到智能批量处理的升级。系统已在某市级电网部署验证，覆盖数万设备，处理图片超万张，匹配准确率超 95%。

技术创新点：本智能体在感知规划、工具调用、系统协同和部署架构方面实现了以下核心技术创新： 1．感知规划多模态融合匹配能力：智能体内置了“视觉特征+ 地理信息+ 设备属性”三模态融合感知与规划模块。当用户上传一批巡检图片后，智能体首先通过视觉大模型提取图片的深度特征，同时解析图片GPS 信息，结合设备台账空间索引，自主规划出“地理约束初筛→设备类型分类→特征相似度排序”的多级匹配路径。与传统单一模态方法相比，匹配准确率提升至95% 以上。

应用价值与效益：1．实施过程项目分为三个阶段实施：第一阶段（系统部署）：在某市级电网公司部署智能体系统，完成设备台账数据库对接、图片存储系统集成和模型参数调优。第二阶段（试运行）：选取2 个供电所进行试点，累计处理图片5 万张，收集反馈并优化匹配策略。第三阶段（全面推广）：将智能体系统推广至市县所有供电所，实现常态化运行。图2 2．关键成效设备巡检图像自动匹配准确率 ≥ 95%、跨供电所重复图检测准确率 ≥ 90%、数据治理工作效率提升 80% 以上、人工审核工作量减少 70%、年节省数据清洗、核验、存储等治理成本约 100 万元。

B3-11 风险探查分析报告智能体申报单位：渤海银行股份有限公司

案例简介：“风险探查分析报告智能体”是渤海银行首个面向风险业务场景的智能体应用。项目创新采用“数据挖掘 -指标筛查+ 风控分析”多智能体协同机制，实现各智能体优势互补、高效联动。通过从业务结构、资产质量、产品类型、分支机构、客户经理等七大维度构建评估矩阵，实现对业务风险点的精准定位和穿透管理，不仅为总行提供了全景式风险视图，更为各分行开展风控工作提供了清晰的靶向指引。在实际应用中，项目为各分行量身定制“一行一策”的风险管理方案与业务发展建议，助力分行快速制定“一户一策”的精细化管理策略。通过自动化报告生成与智能化决策支持，有效减轻了基层员工的工作负担。

技术创新点：本项目是将前沿AI 技术与金融风控深度结合的典范之作，其技术领先性、创新性、实用性、有效性贯穿于系统生命周期的各个环节。在感知规划方面，实现数据驱动的主动洞察与智能生成。系统摒弃了传统被动响应式的报告生成模式。主动分析分行资产质量数据。高效完成数据清洗与加工，利用大模型强大的语义理解与逻辑分析能力，自动识别关键风险信号、潜在问题隐患，动态调整报告分析重点，确保报告内容高度聚焦于最具价值的风控信息。

应用价值与效益：该项目2023 年10 月开始设计开发，于2024 年8 月正式上线，2025 年10 月完成智能体升级，投产以来已稳定运行22 个月，完成5 次迭代并展现出显著的应用价值。依托先进的大模型技术，为各分行量身定制 “一行一策”的风险管理方案与业务发展建议，助力分行快速制定“一户一策”的客户精细化管理策略。系统设计的智能体从我行11580 个风险特征中，归纳总结出30 余个维度并结合374 个风险指标，通过图文结合多种形式，使复杂的业务数据变得清晰易懂，方便业务人员聚焦业务核心、快速洞察问题。

B3-12 高端电力装备图纸设计与审核智能体申报单位：上海羚数智能科技有限公司

案例简介：随着电力系统订单量激增，传统人工设计与审核面临周期长、易出错及人才紧缺等痛点。为破解这一难题，该智能设计系统整合绘图与审核功能，实现了从原理图解析、方案生成到图纸校核的自动化闭环。系统具备多模态图纸解析、元器件识别、回路拓扑重建及规则引擎推理能力，可自动生成二次原理图、标牌清单及附带整改建议的审核报告。在人机协同模式下，设计师仅需确认优化，智能体即可完成核心解析和校核工作，实现效率与准确性的同步提升。目前，该系统已在中国电气装备集团下属多家单位成功落地应用，广泛服务于开关柜、变压器及高压组件等核心电气设备的设计场景。依托集团“智研”系列智能体的技术赋能。

技术创新点：1. 融合多模态大模型与回路拓扑分析的深度解析架构创新构建融合多模态大模型与回路拓扑分析的深度解析架构，依托大模型视觉编码与语义推理能力开展一次图纸智能解析，精准消解电气符号歧义、厘清图纸隐含约束，一次图参数提取准确率达94%。系统支持参数识别高亮显示与解析结果预览，实现人机协同的可视化交互。2. 检索增强生成与思维链驱动的智能推理技术基于检索增强生成技术构建全图“连通图”，丰富上下文信息，实现二次原理图方案精准匹配，二次图纸解析准确率达95%，形成从“图纸识别”到“标准化设计生成”的闭环。

应用价值与效益：在开关柜和变压器设计过程中，图纸结构复杂、结构化解析难是主要瓶颈。变压器部件繁多、零件拓扑关系复杂，图纸信息涵盖几何、尺寸、材料、标注等多维特征，开关柜一次与二次接线图元器件关联复杂，传统方法难以让AI“读懂”图纸。针对这一问题，系统采用大小模型结合策略，构建多模态视觉模型和算法，实现图元解析、跨模态语义对齐和零部件拓扑关系重建；结合DWG 解析与视觉图形算法，完成图纸结构恢复和锚点定位，成功生成可供AI 处理的结构化图纸数据。

B3-13 公允价格智能体助力采购数智化转型申报单位：中电信数智科技有限公司

案例简介：本案例由中电信数智科技有限公司自主研发，以AI 采购公允价格智能体为核心产品，面向大型集团企业 ICT 采购与供应链管理场景，构建集多模态文档解析、动态公允价格池、自然语言智能问数、全流程决策辅助于一体的智能体应用方案。智能体以“数据驱动决策”为核心理念，深度嵌入标前询价、成本预判、供应商比选、合规风控全流程，依多模态大模型、智能体编排等关键技术，打通历史采购合同、集采结果、招标文件、标前询价单等多源异构数据，实现采购价格可研判、供应商可对比、成本可管控。目前已在全国30 余省体系公司规模化落地，累计处理合同7000+ 份，支撑大量复杂DICT 项目投标与履约，显著降低。

技术创新点：多模态采购文档智能解析技术突破传统固定模板限制，融合OCR、版面分析、表格结构化还原、多模态语义抽取能力，自动识别PDF、 DOCX、扫描件等多格式采购文档，精准提取合同信息、设备清单、规格型号、品牌、价格、供应商等关键字段，解析成功率93%，单份合同处理仅需3 分钟，实现异构文档标准化、结构化输出。动态标准物料建模与公允价格池构建技术创新采用设备聚类、参数归一、实体对齐、语义标准化方法，动态构建统一标准物料体系与实时更新的公允价格池，将分散在不同合同、不同厂商、不同描述下的设备信息统一映射，实现横向可比、纵向可追踪、全流程可追溯，彻底解决物料口径不一、价格无基准的行业难题。

应用价值与效益：1. 规模化落地范围公允价格智能体已在中国电信体系内30 余省公司全面推广应用，覆盖硬件采购、软件采购、服务采购、 ICT 项目采购、标前询价等全场景，形成标准化、可复制的落地模式。1. 关键实施成果 · 累计智能解析2024 年至今采购合同7000+ 份，提取设备清单数据20000+ 组； · 解析集采数据2000+ 套、招标文件300+ 份、标前询价数据1500+ 组； · 构建覆盖近三年采购记录的标准物料信息库，形成近100 组核心设备分类； · 支撑复杂DICT 项目大量投标与交付，大幅提升标前响应速度与成本把控能力。

B3-14 合规素材AI 智能审核系统申报单位：深圳市国诚投资咨询有限公司

案例简介：合规素材AI 智能审核系统是一套面向金融投顾行业的全流程智能风控解决方案，旨在解决传统人工审核中存在的标准不一、效率低下及溯源困难等行业共性难题。系统构建了“图文/ 视频/ 文本”多模态智能体集群，实现对文本、图片、视频的深度语义解析，具备毫秒级预检拦截、相似去重及营销素材与精准定位不合规话术阴性风险的智能溯源能力。同时采用渐进式人机协同模式：阶段一（AI 辅助）人工复核，提效30%；阶段二（AI 主审）自动处理80% 常规任务，提效60%。针对日均1600 条素材的审核痛点，系统覆盖推广、投研、品宣全场景，依托混合大模型策略，在单条成本压降至最低的同时，将风险拦截率提升至≥95%。

技术创新点：1. 感知规划与模型底座系统采用“混合专家模型（MoE）”架构，基于QwenVL-OCR、Qwen3.7-Max 与DeepSeek-V3.2 模型构建多模态智能体集群。将复杂的合规审核任务拆解为三步，包括合规违规文本内容的风险识别、多模态素材的语义无损转换即图像视频等非结构化数据的准确解析以及最核心的基于知识库完成风险评级与判定，通过三个核心智能体文本语义解析智能体、多模态特征提取智能体（包含图片检测智能体、视频处理智能体、能审核的需求。

应用价值与效益：系统方案在金融合规模块实现了显著的降本增效。通过AI 智能体全流程赋能，预计可节约2 名专职人力，审核时长缩短60% 以上，AI 自动审核准确率达99%，且大幅降低了金融机构的运营成本与监管处罚风险。在安全合规方面，方案构建了“风险前置”机制，上传端实时拦截违禁词（如“保本保息”），并利用溯源工具精准比对素材与原始好评差异，有效防范虚假宣传。

B3-15 合同条款风险识别智能体申报单位：上海电气集团数字科技有限公司

案例简介：针对大型装备制造业合同条款复杂、评审周期长、多部门协同难的痛点，上海电气推出了“合同智能评审” 智能体。该案例将法务、财务、技术等10 个部门的专家经验沉淀为38 条可执行的AI 评审标准，构建了从 “人找风险”到“AI 预警风险”的人机协同新模式。智能体具备极速评审（分钟级）、全面精准（准确率 > 90%）和标准固化的能力，覆盖标书、商务合同及技术协议评审全流程。目前，该智能体已成功嵌入CRM > > 系统，实现了合同风险的自动化扫描与结构化数据提取，显著提升了集团在国际贸易和大型项目中的合规 > > 转效率。 > > 风控水平与业务流转效。

技术创新点：一、核心技术架构与创新：本案例在技术实现上突破了传统RPA 或简单关键词匹配的局限，构建了一个深度融合业务规则与大模型能力的智能体工作流。二、智能体任务规划与执行流程：任务触发：用户在CRM 系统中上传合同文档，系统自动触发合同解析指令。文档解析与分块：智能体接收合同文件（支持Word/PDF 格式），调用文档解析模块进行多文件处理。针对长文本合同，自动执行文档分块，生成结构化的文本块，供后续规则匹配使用。

应用价值与效益：一、实施成效与落地实践：该智能体已在集团内部的标书及合同评审业务中成功落地，评审周期从平均15 天压缩至3 天，缩短比例达80%；单份合同评审从跨部门5 天降至每人1 小时，人力成本节约超90%；风险漏判率从人工审核的约 15% 下降至2% 以下，审核准确率提升至92%（基于50 份历史合同的回溯测试）。二、关键实施步骤：标准沉淀：召集10 个相关部门资深专家，经过多轮研讨，将隐性的“老师傅经验”转化为显性的、机器可执行的38 条数字化评审基准。

B3-16 恒生投顾智能体“善策”，重塑财富管理服务申报单位：恒生电子股份有限公司

案例简介：针对一线投顾服务半径有限、服务质量不均衡、定制化不足等痛点，恒生电子推出“善策”投顾智能体“全家桶”，包含基金产品助手、保险产品助手、信托产品助手、理财产品助手、账户诊断助手、资产配置助手六大智能体，覆盖金融产品分析、账户诊断、资产配置三大投顾核心场景。智能体采用“人+ 智能体”协同模式，将投顾从繁琐的产品查询、对比、方案撰写中解放出来，使其专注于客户实际需求，提供7×24 小时定制化、专业化财富管理服务。目前，“善策”投顾智能体已在证券、银行、信托等20 多家金融机构上线运行，有效提升投顾服务效率与客户体验，助力金融机构规模化展业与投资者精细化服务。

技术创新点：“善策”投顾智能体在大模型驱动的智能底座之上，实现了四大核心技术创新：一、首创财富管理领域SKILL 标准化封装体系。将基金分析、保险利益演示、资产配置、持仓诊断等核心业务逻辑原子化为可独立编排的智能能力单元，形成模块化、可组合的金融业务能力组件库，实现“一次封装、多处调用”的中台化目标，业务功能复用效率显著提升，大幅降低智能场景搭建成本。二、率先将MCP 开放标准应用于金融业务场景。将分散的产品信息库、行情数据源、合规知识库以及利益演示、资配计算等专业工具封装为标准化MCP 资源与工具接口，在确保数据权限可控、不出域的前提下，使投顾智能体可安全、实时地统一调用跨系统能力。

应用价值与效益：目前，“善策”投顾智能体“全家桶”已在证券、银行、信托等20 多家金融机构上线运行，有效提升投顾服务效率与客户服务体验。实际应用效果：产品分析提效。通过基金、保险、信托、银行理财四大产品助手，投顾可快速完成产品深度分析、对比评估与可视化呈现，辅助生成初步投顾观点、个性化营销话术与合规化服务内容，保障选品服务的高效性、精准性与合规性。大模型对复杂金融数据的理解准确度与响应效率提升40% 以上，任务完成率提升至 95% 以上。

B3-17 华院工业级智能体申报单位：华院计算技术

案例简介：华院计算推出了华院工业级智能体。该智能体以元认知协调架构为核心，通过元认知智能体统筹规划，协同缺陷预测、根因分析及工艺优化三大执行智能体集群，构建构建“监测-分析-优化-验证”的闭环管理体系。其针对炼钢厂连铸生产主要依赖人工手动控制和经验进行质量跟踪所导致的质量波动风险，以及柔性生产动态适应性不足等主要痛点，实现从“事后处理”到“事中干预”的转型升级，显著降低缺陷率。同时针对智能配煤和表面缺陷检测，进行相应的智能体开发与实现，实现配煤精准预测与实施，缺陷精准体的应用。检测等智能体的。

技术创新点：技术架构——元认知协调架构：不同于传统工业AI 的单点应用或简单集成，华院工业级智能体实现了缺陷预测智能体、根因分析智能体、工艺优化智能体三大核心智能体的高效协同。其模拟了人类专家团队的协作模式，通过一个“大脑中枢”（元认知智能体）统筹规划，动态调度多个“手脚感官”（功能执行智能体），形成覆盖生产感知、智能分析、策略决策、工艺执行与持续反馈的全流程闭环，实现了从“感知智能”向“认知智能”的跨越，在行业内具有前瞻性。

应用价值与效益：以华院计算的智能配煤智能体系统、连铸质量管控智能体系统、表面缺陷检测智能体系统为例，已在多家钢铁企业成功落地，取得显著效益。一、实际应用效果： · 智能配煤智能体系统：焦煤质量稳定，配煤成本降低，配煤效率提升，企业年节约成本数百万元。· 连铸质量管控智能体系统：板坯收得率提高，生产效益提升，缺陷预测准确率达85% 以上，实时判定并追溯根因，替代人工经验判断。

B3-18 慧多宝全面赋能律所超级智能体落地实践申报单位：上海法忞銮智能科技有限公司

案例简介：慧多宝法律AI 服务了中国多家顶级律所，近10 万名律师，并在红圈所，上市公司，司法机关等典型客户处，实现了私有化部署和全员使用。慧多宝法律AI 拥有自研的智能体技术，有别于套壳龙虾产品，强调以项目空间为基础单位，通过意图识别，多文件匹配，任务规划，多智能体协同，质量评估，多成果文件输出，长期记忆，自我学习等复杂的，高质量的智能体服务，实现严肃商业场景的落地。针对律师任务处理的特殊性（数据安全，信息隔离，人员隔离），实现了可信算力空间，信息隔离和共享的有效管理机制。以律所常见的案件处理流程为例，用户上传证据文件后（照片，录音，文件，表格等），慧多宝智能体会自动识别文件类型。

技术创新点：慧多宝超级智能体基于多智能体协同编排（Multi-Agent Orchestration）架构，实现了三项核心技术突破：一、项目级Agentic AI 自主规划框架采用自主任务分解与思维链推理技术，构建了以"项目"为粒度的持久化上下文管理机制。该框架突破了传统大模型上下文窗口的限制，实现了项目全生命周期的长期记忆保持与连贯推理。系统通过分层智能体架构，自主编排意图识别智能体、规划智能体、任务编排智能体、执行智能体及评估智能体，形成闭环反馈机制，实现复杂任务的自动化执行。

应用价值与效益：产品的商业化落地自2024 年5 月慧多宝法律AI 正式上线以来：已经积累了五万余名律师用户；已经与含锦天城律师事务所在内的近20 家律所实现了OA 对接；为上市公司的法务部提供法律AI 服务；与湛江市司法局进行战略合作。（图4）可复制性方面慧多宝超级智能体可用于律所、律师、企业以及司法机关。经过多家头部律所的实战打磨，慧多宝已形成一套成熟的标准化交付体系：产品侧——平台以“项目空间”为交付单元，无需复杂 IT 部署即可快速接入，具备 SaaS 开箱即用与私有化部署双模式。

B3-19 基于复杂系统理论的天立“学科大脑”申报单位：天立国际四川启鸣达人科技有限公司

案例简介：天立“学科大脑”依托天立教育集团23 年教育教学积淀，联合北航国新院前沿科研力量，推出基于认知引擎与复杂系统理论的天立“学科大脑”，首次将“复杂适应系统”理论探索应用于智能教学的整体设计，模拟“个体学习→群体认知涌现”的动态规律，使系统可以从教学互动中自适应演化出优化策略。构建 GenAI 驱动的多智能体教育平台，采用将批改、可视化、讲题等核心教学能力封装为可插拔的“AI 原子能力”，实现学情数据驱动，通过统一的多智能体中台进行调度，持续优化GenAI 在个性化教学全流程的智能协同能力，构建能适应不同区域、学科与学段需求的开放系统，从而实现教学流程的标准化与个性化统一。

技术创新点：（一）技术创新：首创“认知计算引擎” 天立“学科大脑”以认知计算为中枢，融合神经符号技术，将人类教育心理学先验知识与大模型超强推理能力深度对齐，构建了具备稳定情感底座与逻辑底座的类脑架构；通过高度模块化的认知接口，该架构实现了高并发、可扩展、稳定可靠的底层引擎能力—是破解当前教育大模型“有知识没逻辑、有输出没记忆” 痛点的关键，通过管理记忆、执行逻辑推理、构建物理世界模型，对学习过程的深度理解、动态预测与精全面走向数据驱动。

应用价值与效益：（一）规模化落地成果项目已实现规模化落地，覆盖107 所学校、惠及25 万师生，并形成以云南彝良天立学校上线率88.5% 为代表的教学质量突破性成果。平台基于多智能体中台调度与认知计算引擎，具备较强的自主决策能力；AI 学伴大模型已通过国家生成式人工智能服务备案，在教育公平与县域推广方面展现出显著的行业示范价值。经过一年部署，彝良天立学校预计可节约6 名教师的人力投入。

B3-20 基于络书大模型的智能体规模化应用申报单位：石家庄以岭药业股份有限公司

案例简介：以岭药业基于30 余年络病理论研究积累与全产业链数据沉淀，打造医药行业垂直大模型“络书”（LuoTome LLM），构建Multi-Agent 协同认知引擎，驱动新质生产力变革。案例采用“1-3-3-2-1”数智化架构，通过Planner、Retriever、Generator、Critic、Verifi er 五类智能体协同，实现知识查询、多模态生成、双阶段质量校验全链路闭环。基于络书大模型作为企业核心引擎，围绕业务场景已上线AI 科室会、智能陪练、项目智审、研发智见等33 个智能体应用，部署40 余个数字员工（AI+RPA），累计执行任务超5000+。

技术创新点：【络书大模型领域适配架构】创新采用“主模型+ 领域适配器”轻量化架构（图1），解决AI 技术迭代过快导致投入建成即落后的痛点。主模型采用经LoRA 微调的Qwen-7B/14B（INT8 量化，仅需16-28G 显存），领域适配器通过分层差异化LoRA 注入企业核心知识——词嵌入层秩r=16 强化术语语义区分，注意力层秩r=8 平衡意图精度，输出层秩r=12 保障指令完整性。新一代大模型发布时，仅需替换API 端点，领域适配器零成本迁移，彻底消除技术迭代风险。

应用价值与效益：通过构建企业本体论架构络书大模型为底座，已具备AI 工程化规模化应用能力并带来显著效果（图3）。【智能体应用全景】截至2026 年5 月，已在营销、研发、运营、供应链/ 财务四大领域上线33 个智能体应用，部署40 余个数字员工（AI 应用+RPA），累计执行任务超5000 项，年节省人力成本2000 人天，创造价值500 万元和效率提升80% 以上。

B3-21 基于声纹确权的正版数字音色授权交易先行者申报单位：智声悦合

案例简介：智声悦合系列产品——AI 语音方向“DubbingX 智声云配”+ 实时语音解决方案“千声”+AI 音乐方向“YOOHE 呦呵音乐“。其中“智声云配”具备2500 种细分情绪影视级语音合成、3 秒素材广播级音色克隆、将用户语音或歌声转换为任意音色的音色转换、数字音色资产经纪的音色市场等先进功能；所有音色均获得合法授权，确保版权合规； “千声” 开放API 接口，拥有强大的实时语音交互能力，满足企业级集成需求。“YOOHE”拥有目前全球范围内最多的上百种乐器高保真分离能力。目前，以上产品已广泛应用在游戏与影视：替代传统真人配音流程，降低80% 以上成本，满足角色多样化正版需求。

技术创新点：智声悦合构建了自主智能体驱动的AI 音频创作系统： DubbingX 的导演模式可一键读取剧本，自动完成角色识别、台词拆解、情一、感知-知-规划智能体架构：D 绪标签匹配、语音生成下载等全流程，将复杂任务拆解为可控合成序列。千声则深度解构企业业务场景，感知语言环境与文化背景后，规划最优本地化配音方案。二、精细化工具调用链路：系统嵌入了涵盖音频编辑、音频优化增强、声纹识别、声音分离等十余个能力模块的“全能音频工具箱”，智能体可根据任务需求动态编排与链式调用。

应用价值与效益：一、领先的声纹鉴定与确权。基于先进的ECAPA-TDNN 声纹识别架构，在千万级声纹库中实现等错误率（EER）低于0.86%，声纹确权准确率超过99.5%，有效抵抗语音拼接与变声攻击等伪造手段。声纹比对即使在背景嘈杂（信噪比低于 5dB）或语音不足3 秒的极限条件下，仍能保持92% 以上的召回成功率。平台已累计支撑超300 万次声纹比对与确权交易请求，注册创作者及声音运营机构用户达13 万，充分验证了系统的可靠性与实用性。

B3-22 佳沃集团“小佳”智能体赋能蓝莓全产业链申报单位：佳沃集团有限公司

案例简介：当前我国农业正加速向现代化、数字化、智能化转型，农业产业化水平持续提升，但生产经营仍普遍依赖人工经验、流程分散、数据不通、决策滞后，急需从单点工具辅助走向系统性智能升级。在此背景下，佳沃集团打造农事全流程智能体“小佳”，推动人工智能从“辅助工具”升级为真正参与运营的“数字员工”，聚焦智能体技术突破、场景深度落地、产业生态创新三大方向，构建可自主运行、可协同作业、可持续进化的农业数字劳动力。小佳深度融入蓝莓全产业链，承担知识服务、任务调度、异常预警等职能，实现人机协同、闭环管理、全域赋能。项目已在云南省核心基地规模化应用，显著提升管理效率、降低运营成本、缩短人才培养周期。

技术创新点：佳沃集团以蓝莓全产业链为试验场，实现了从种植到销售的全流程智能化闭环。以自主执行型农事智能体“小佳”为核心，构建“感知、决策、执行、协同、迭代”全链路技术体系，实现种植端的智能体部署精准感知与科学决策。第一是多场景信息感知与自动安排工作能力实时同步。智能体能够全面对接田间传感器，实时同步采集环境、生长、作业、库存等数据，生成每日种植计划、灌溉方案、巡查路线和物资调配安排。第二是跨系统自动调用与流程全程自动化。

应用价值与效益：（一）关键实施步骤项目推进分为五个关键环节。第一步是知识整理，把多年积累的种植技术、管理流程、操作规范梳理成统一、标准、易懂的体系，形成系统化知识库。第二步是系统开发与对接，开发小佳核心功能，打通现有设备和管理系统，配置好流程与岗位权限。第三步是试点验证，先在云南红河核心基地试运行，不断优化操作界面、响应速度和判断准确性。第四步是全面推广，按照统一标准加本地化适配的模式，快速复制到全国多个产区基地。

B3-23 尽调智能体：让尽调工作更高效申报单位：上海金轩数字科技有限公司

案例简介：“尽调智能体”是金轩良言AI 平台面向金融机构推出的核心AI 应用之一，旨在通过人工智能技术重构传统金融机构的尽职调查作业模式。尽调智能体基于多智能体协同架构，具备企业基本面、财务数据、征信信息及行业背景等多维度数据分析能力，可自动化完成从资料解析到报告生成的全流程任务。在尽调智能体的交互页面，用户仅需输入目标公司名称并上传相关PDF 文件（如财务报表、审计报告、征信报告等尽调材料），金轩良言AI 平台可在后台启动多智能体协作流程，最终输出结构完整、内容规范的 Word 版尽调报告。人机协同模式下，金融机构的风控人员专注于风险研判与决策优化，而重复性。

技术创新点：尽调智能体是在金轩良言AI 平台上搭建的一个专用于尽调的智能体，技术核心在于构建了一个“感知—规划—工具调用—行动—记忆”的闭环式多智能体系统，采用“Agent + LLM + OCR + RPA + 数据库”五位一体的技术路线，实现了复杂任务的自主拆解与协同执行。在感知层，通过公司自研的OCR 技术精准识别上传的PDF 文件内容，支持复杂版式、表格及手写体文本的提取，为后续分析提供高质量的结构化输入。

应用价值与效益：一、实施关键步骤 1. 需求分析阶段：深入访谈业务部门与风控部门，梳理现有尽调流程，确定功能模块优先级； 2. 方案设计阶段：完成多智能体架构设计，制定接口对接方案，配置报告模板； 3. 系统开发阶段：完成各专业智能体开发，实现工具与数据库集成，搭建报告生成引擎； 4. 测试验证阶段：开展功能测试、性能测试和准确率验证，确保系统满足设计指标； 5. 上线部署阶段：完成生产环境配置，设置用户权限，实施历史数据迁移； 6. 效果评估阶段：持续监控系统运行效果，根据用户反馈进行迭代优化。

B3-27 隆福寺商业数字化转型服务项目申报单位：开普云信息科技股份有限公司

案例简介：开普云依托自研开悟大模型智能体中台，为北京隆福寺商业区部署Data Agent 智能体，构建覆盖数智运营、智慧招调、智能监测、智能报告及BI 看板的应用体系。隆福寺商业区涵盖文化、零售、餐饮等多业态，运营中面临数据分散、人工分析效率低、招商调改依赖经验等问题。Data Agent 智能体支持自然语言智能问数、主动监控、智能预警和根因分析，可持续追踪超 100 个经营指标，对客流突变、销售额异常上升进行预警并初步关联影响因素。业务人员通过自然语言对话获取经营洞察，并在招商环节参考系统的业态调整与品牌落位建议。项目核心成效：智能体已服务于数智运营、智慧招调、智能监测。

技术创新点：本项目基于开普云自研开悟大模型智能体中台，以“开悟智能体平台+Data Agent”为核心技术底座，构建覆盖ChatBI、数智运营、智慧招调、智能监测的完整应用体系。在感知规划层面，Data Agent 智能体深度融合商业领域知识，通过意图识别、语义解析与多轮对话能力，准确理解业务人员自然语言查询意图。系统支持多种商业分析场景，涵盖客流、销售、竞品、租务等，实现"一人一屏一智能体"的全员智能化赋能。

应用价值与效益：项目实施分为四个关键阶段：第一阶段完成数据整合治理，统一接入客流、会员、商管、销售等多源异构数据，建立规范的数据标准与治理流程；第二阶段部署开悟大模型智能体中台及Data Agent，完成与现有业务系统的对接；第三阶段围绕数智运营、智慧招调、智能监测等核心场景开展应用落地；第四阶段基于用户反馈持续优化模型性能与分析准确度。自平台上线以来，已取得显著的量化成效：累计自动生成各类经营分析报告超过1000 份，日常管理决策效率提升40% 以上，业务人员通过自然语言对话即可实时获取经营洞察，实现数据查询零门槛；智能体主动监测累计触发经营异常预警156 次，实现租金异动、客流波动。

B3-28 蜜度营销智能体赋能营销增长环节中的提质增效申报单位：蜜度科技股份有限公司

案例简介：面向企业营销增长环节的品牌→产品→内容→增长→活动→渠道→客户→智能营销的8 个营销场景中，存在信息洞察分析难、内容营销效率低、内容产出低、合规风险高、转化难追踪等痛点，蜜度营销智能体基于蜜度核心的5 大垂直AI 能力，引入“龙虾”框架，打通营销场景业务流，像专业的营销伙伴一样自主完成热点分析、内容策划和效果追踪的营销闭环流程，赋能企业营销增长环节中的提质增效。

技术创新点：蜜度营销智能体，引入“龙虾”框架，通过8 个业务场景的工具打通，实现营销增长全流程提质增效。1、“龙虾” 框架全链路业务打通：引入“龙虾”框架，贯通品牌、产品、内容、增长、活动、渠道、客户、智能营销八大场景业务流，实现一个输入框即解决市场营销场景中的工作难题。2、五大垂直 AI 能力深度赋能：基于智能校对、智能写作、智能检索、智能营销与智慧城市领域的5 大垂直AI 能力体系，赋能营销场景中的热点挖掘、文案生成、广告法合规检测、爆款文案批量生成、活动策划方案、直播带货脚本、用户反馈分析等场景，形成营销全栈 AI 解决方案。

应用价值与效益：本案例采用从试点验证到全面推广的分步落地实施路径。实际应用落地后，蜜度营销智能体有效提升了企业营销内容的生产效率与内容安全。效率提升层面：依托垂直AI 能力实现营销内容智能创意生成，叠加多模态数据库的数据洞察支撑，企业可将原本耗时数小时乃至数天的内容策划、文案撰写工作，压缩至分钟级高效完成。合规保障层面：凭借营销内容全自动合规审核能力，帮助企业大幅降低违规风险与运营成本。

B3-29 面向高比例新能源电力交易市场辅助决策智能体申报单位：上海路明星光智能科技有限公司

案例简介：本方案聚焦电力交易垂直领域，面向多个交易省份为发电企业（山东中核）、售电公司（苏高新、苏美达等）、电力用户提供从基础信息查询、业务分析到辅助决策的全流程服务，核心解决电力交易场景下“规则难解读、数据难分析、决策难落地”的的行业共性问题。智能体目前形成了覆盖三大阶段（第一阶段“能查能看”；第二阶段“能分析”；第三阶段“能协同”）的闭环能力矩阵，精准匹配电力交易全流程需求。方案内构建了“智能体为主、人工为辅”的分层协同机制，在信息处理层、决策交互层、迭代优化层均实现高效安全的业务闭环。当前已覆盖规则查询、数据查询、偏差分析、复盘报告、交易申报、策略模拟六大核心业务场景。

技术创新点：本项目电力交易多智能体整体调度依托启发式规则+ 大模型 Prompt 混合意图识别+Function Calling 架构落地，分层实现指令解析、任务拆解、工具调用、结果回传全闭环运行，详细机制如下： （一）混合意图识别+DAG 任务路由（主控 Agent 层）启发式规则前置过滤：主控层内置电力交易专属正则表达式、行业关键词知识库，覆盖「昨日收益核算、现货报价策略、月度结算、风光出力校核」等常用业务指令，依托规则引擎快速完成标准化指令分流，保障常规业务毫秒级调度响应。

应用价值与效益：应用侧已形成“开箱即用+ 可运营”的落地形态：默认提供REST 与SSE、Swagger 文档与健康检查，根路径内置静态聊天页（支持子路径剥离部署），支持多轮会话、引用展示、消息级标识以便收藏评价；查询结果可按 Markdown 表格、CSV 或ECharts 折线规格输出，便于业务复核与汇报留痕。工程实施上通过环境变量文件与pydantic-settings 集中配置模型端点（默认兼容OpenRouter）、Embedding 本地/ 云端切换、向量库形态与路由策略；语料按省份子目录组织，支持入库接口、同步接口及可选周期自动同步，复杂PDF 可接入MinerU 提升解析成功率。

B3-30 汽车经销商AI 留修管理平台申报单位：上海赢科信息技术有限公司

案例简介：汽车经销商AI 留修管理平台为行业首创，以多模态AI 智能体技术为核心，直连主流保险公司，服务全国经销商的事故车全流程智能解决方案。平台基于大语言/ 多模态模型，融合Agent、RAG、ASR 等技术，构建线索解析、邀约分析、服务质检三大核心智能体，打通“线索提醒-邀约-分析-外勤-回店-享权” 全链路，实现事故车服务闭环管理。目前平台已覆盖全国2000 家经销商，日均处理线索1.5 万条，在提效降本与体验改善方面成效显著，具备行业示范引领作用。

技术创新点：本平台以多模态Agent 技术为核心，构建了行业领先的智能体架构体系，技术创新体现在以下五个维度：一、感知规划层多模态融合的智能线索解析Agent。平台搭载自研语义及语音解析引擎，可精准识别模糊文本、手写内容及多种方言口音，实现多种模态的线索自动结构化解析，整体准确率达98.8%。通过大语言模型对邀约通话进行即时语义分析，自动识别客户回店意愿及17 项关键需求要素（车损部位、事故经过、拖车需求等），线索解析响应时间≤2 秒，邀约分析响应≤10 秒。

应用价值与效益：平台已规模化落地，覆盖全国2000 家经销商，日均处理线索1.5 万条，单日峰值1.8 万条。一、实施关键步骤：第一阶段（2018-2020）：完成与平安、人保等头部保险公司的API 直连对接，建立统一的线索接收与推送机制，实现线索线上化闭环管理。第二阶段（2021-2023）：引入AI 技术能力，构建OCR/ASR 引擎和RAG 知识库，实现智能线索解析和通话自动分析，显著提升数据处理效率。

B3-31 清洁能源工业智能体申报单位：北京京能清洁能源电力股份有限公司

案例简介：当前智能体技术存在协议标准不统一、跨任务经验无法沉淀、工具模型兼容性差等痛点，难以适配电力工业复杂运维场景。本案例聚焦清洁能源燃气发电领域，打造专属工业多智能体系统，依托标准化MCP 协议组件与三层跨任务记忆模块，实现工业能力统一集成与经验复用。项目采用“主从架构+ 多Agent 集群协同” 人机协同模式，以主Agent 统筹调度，联动多类子Agent，覆盖燃机全业务场景。系统搭载自主规划与智能匹配算法，可自主完成任务拆解、方案优选与闭环迭代，大幅减少人工干预。目前已落地燃气电厂实景运营，有效解决传统运维效率低、协同混乱、经验难传承等问题，成功构建“AI+ 燃机”智慧运营范式。

技术创新点：本智能体创新案例聚焦清洁能源燃气电厂工业场景，针对传统工业智能体功能单一、协同能力弱、经验无法沉淀、任务固化等行业痛点，围绕燃机运维、功率预测、智能调度全业务自治需求，形成多维度核心技术创新，构建适配能源工业复杂工况的专属智能体体系。架构层面首创燃机领域多智能体自主协同模式，创新采用“主从架构+ 多Agent 集群协同”体系，依托主Agent 实现全局统一调度，搭配时序、垂类、功率预测、智能问答等数十类专业化子Agent，形成全覆盖燃机业务的智能体矩阵，通过嵌入工业级自主规划算法，实现复杂工业任务的动态拆解、智能分配与自适应适配。

应用价值与效益：本智能体方案已在清洁能源燃气电厂完成全流程落地部署，整体实施分为架构搭建、协议适配、流程调试、迭代优化四大核心阶段，通过搭建标准化数据库、完成工业能力MCP 协议封装、建立稳定通信链路、调试闭环运行流程，最终实现系统常态化稳定运行。项目落地期间，针对性解决了工业工具协议不统一、工况任务匹配精度不足、多模块协同延迟三大实操难题，通过统一MCP 协议调用规范、优化语义检索索引、精简工业数据传输链路，有效提升系统运行稳定性与适配性。

B3-32 上海钢联大宗商品价格预测系统申报单位：上海钢联电子商务股份有限公司

案例简介：针对大宗商品价格预测场景，传统方法依赖专家经验，存在主观性强、响应滞后等瓶颈。本项目自主研发垂直领域智能体，深度融合多源宏观数据、产业链供需与实时行情，具备高维特征提取与自适应动态建模能力。采用“AI 初筛推演+ 专家校验修正”的人机协同模式，智能体提供全天候行情监测与多情景预警服务，专家聚焦关键节点决策。该服务已规模化应用于黑色、能化、农产品等核心品类，预测准确率提升超 20%，有效赋能企业套期保值与供应链精细化决策，实现AI 技术与产业经验的深度融合落地，显著提升垂直场景决策效能。

技术创新点：核心技术能力与创新点：本项目构建“感知-决策-协同”一体化智能体架构，实现大宗商品价格预测的范式升级。感知规划层创新采用多模态时序融合技术，实时聚合宏观政策、产业链供需、行情数据、舆情情绪等10+ 维度数据，通过动态注意力机制自动识别关键驱动因子，解决传统方法因子筛选主观、交互效应难量化的痛点。工具调用层内置专业量化工具链，支持自动调用特征工程、LSTM/XGBoost混合建模、强化学习策略优化等算法模块，并可根据品种特性（如铁矿石、螺纹钢）自适应切换模型组合，实现”一品种一策略“的精细化预测。

应用价值与效益：一、智能体落地情况和实际应用效果目前，该智能价格预测系统已在某大型钢铁集团采购中心部署应用13 个月，服务采购决策团队30 余人。61.5%PB 粉价格预测智能体自2025 年4 月上线后，准确率提升明显。上线后的准确率表现： 1. 价格预测准确率：2025 年5 月至12 月准确率均值为83%，较2024 年同期提升13 个百分点； 2. 采购成本节约：累计降低采购成本约1.3 亿元，单吨成本下降5-10 元； 3. 决策效率提升：决策报告生成时间从4 小时缩短至15 分钟； 4. 库存周转优化：安全库存水平降低12%。

B3-33 事故报告归因分析智能体申报单位：浙江实在智能科技有限公司

案例简介：本智能体是中化蓝天与实在智能联合打造的HSE 智能管理系统，基于DeepSeek 大模型与实在Agent 原生架构，构建“事故报告解析Agent+ 归因推理Agent+ 决策支持Agent”分工明确的多智能体协同体系，具备任务自主拆解、多源信息跨系统协同、多工具链式调用、人机闭环决策四大核心智能体特征，区别于传统单一自动化工具。智能体接收事故报告后，无需人工触发，自主拆解为“多模态解析-结构化提取-可视化核验-入库归档-归因推理-风险研判-报告生成”7 个原子级子任务，按优先级调度对应工具串行执行；低置信度结果自动推送对应层级专家复核。

技术创新点：1. 多模态数据融合与事故报告智能解析：融融合OCR、图像特征提取、表格结构解析等技术，实现PDF、扫描件、现场照片、设备运行日志等多类型数据的自动化提取，OCR 识别准确率>95%，复杂表格提取完整率>90%。事故报告解析Agent 自动识别时间、地点、经过、原因分类等8 大核心维度，规整为统一标准格式；提取结果同步至前端可视化界面，支持逐项核对修正，确认后一键批量入库归档，彻底规避人工提取的遗漏与误差。

应用价值与效益：一、实施关键步骤：项目分四阶段稳步推进第一阶段（1 个月）完成需求深度调研、2000+ 份历史事故数据清洗标注与三级致因标签体系构建；第二阶段（3 个月）完成实在Agent 框架适配、因果推理引擎开发与6 套业务系统接口对接；第三阶段（2 个月）完成试点上线、分层用户培训与模型迭代优化；第四阶段（1 个月）完成全集团推广部署，实现六大生产基地全覆盖。

B3-34 隧道工程盾构机智能体应用申报单位：上海隧道工程有限公司

案例简介：本智能体针对隧道盾构施工高度依赖个人经验、知识传承难、风险管控精度不足的行业痛点，依托上海丰富的隧道工程资源打造盾构施工垂直专用大模型。应用场景覆盖井下施工、项目管控、技术研发全业务链条，面向一线盾构司机、项目管理者、技术人员三类核心角色，搭载多类智能 Agent，可提供实时施工预警、工程知识问答、自动化报表生成、相似工程对标等能力。智能体构建 “智能体辅助分析决策 + 人工核心把控” 的人机共智协同模式，智能体承担数据处理、风险预警、基础分析工作，人工聚焦核心决策，已在上海试点应用，有效提升施工管控效率与安全水平，为行业智能化提供示范。

技术创新点：1、知识感知与建模创新: 打造行业首个盾构施工专用大模型，突破通用大模型浅层应用的局限。通过融合海量行业规范、技术文献、专家隐性经验与结构化施工数据，将施工领域碎片化、隐性经验类的知识，系统性转化为大模型可理解、可分析、可推理的显性智能，从根源破解行业高度依赖个人经验、知识传承难式。的痛点，开创盾构领域 “人机共智” 的全新施工范式 2、数据感知与处理创新：构建多模态数据智能底座，实现 TB 级历史工程数据与毫秒级实时掘进数据的深度打通，整合结构化时序掘进参数、监测数据与非结构化施工日志、地勘报告等异构语料。

应用价值与效益：1、关键实施步骤 1）底座搭建：隧道工程领域语料库与 RAG 检索系统搭建，完成基座模型优选与初步微调，同步构建报警机制、趋势分析等核心理论体系，输出可演示的平台原型，验证了核心技术路线的可行性； 2）场景落地：全量指令集构建与模型多轮优化，完成核心智能 Agent 开发与系统集成，实现用户管理、交互可视化及外部应用对接，并在上海工程项目中启动试运行，收集真实场景反馈； 3）全面交付：全量智能 Agent 的优化上线，完成试点的正式部署，通过多维度指标验证应用价值。

B3-35 卫华集团AI 赋能平台，驱动ETO 工业制造全链路智能转型申报单位：浩鲸云计算科技股份有限公司

案例简介：在数字经济和AI 转型浪潮下，央国企制造业数字化/ 智能化转型是“制造强国”战略核心，要求传统制造企业突破技术瓶颈，实现从“制造”到“智造”的跨越。作为以起重机为主业的大型 ETO 企业，卫华集团深耕行业37 年，虽积累了深厚的产业基础和数字化沉淀，但面临核心业务依赖人工经验、数据分散标准不一、专家隐性知识难传承等痛点，亟需摆脱“经验协同”模式，构建“智能协同”体系，响应国家战略要求的同时破解自身发展瓶颈。因此，作为全球起重装备龙头企业之一，卫华集团携手浩鲸科技针对制造链路整体打造起重装备行业的AI 赋能平台，聚焦智能招投标、产品 BOM 设计核心场景。

技术创新点：浩鲸科技为卫华集团打造的AI 赋能平台以“战略契合、聚焦核心、快速见效”为原则，采用“本地 + 云上” 算力混搭方案，打造覆盖“资源层—模型层—服务层—应用层”的端到端AI 智能体平台。目标是将专家经验转化为可复用的企业资产，推动从“人工主导”向“AI 驱动”的流程变革，支撑投标、设计、技术协议等高价值场景提效提质。具备以下关键技术： · 感知规划与多模态理解：构建多模态文档感知能力，支持 PDF/Word/CAD/ 图纸等全格式识别与 OCR 解析，实现招标文件、技术协议、产品图纸的自动拆解、要素提取、结构化建模，精准定位评分标准、技术参数、资质要求等核心信息。

应用价值与效益：关键实施步骤需求调研：梳理招投标、BOM 设计、售后全流程痛点，明确功能指标；平台搭建：完成 Dify 编排、大模型接入、混合云部署与系统对接；知识构建：导入 30 年历史 BOM、标书、图纸数据，构建行业知识库；迭代优化：基于用户反馈持续调优模型与流程；上线：全业务场景落地应全面上地应用，完成人员培训与验收。与解决方案问题与解数据孤岛：打通 PLM、OA、工单等系统，实现数据统一治理与共享；非标适配：定制行业模板与参数库，支持快速配置适配非标需求；模型精度：通过垂直领域微调与闭环迭代，提升专业场景准确率。

B3-36 小沓AI Agent——全球首款供应链企业级数字员工平台申报单位：壹沓科技

案例简介：供应链物流行业服务长期受困于“人力密集+ 经验依赖”的传统模式，操作流程繁琐、信息整合困难、人力成本高、服务响应不及时，难以适配现代物流高效、智能、实时响应的核心需求，制约行业从“基础操作服务”向“高附加值解决方案服务”升级。作为华东某头部国际物流与供应链服务企业，在全球化业务高速增长背景下，该企业打造国际物流端到端智能履约Agent 体系，通过小沓AI Agent 数字员工多智能体协同实现从客户托书处理、订舱执行到提单生成与录入的全流程自动化。壹沓科技作为全球供应链数字员工领导者，依托近2000 家企业服务积累的物流专业知识体系、AI 大模型技术储备。

技术创新点：创新性小沓AI 以“小沓LLM + 小沓OS + 小沓KE”为核心技术体系，构建面向供应链企业的数字员工平台。其中，小沓LLM 是供应链行业垂类大模型底座，面向国际物流、供应链履约、单证、关务等专业场景训练和优化，具备行业语义理解、多语言解析、复杂单证识别、业务意图判断、结构化信息抽取和专业内容生成能力。小沓LLM 为数字员工提供核心认知与推理能力，使AI 能够理解邮件、托书、提单、报关单、订舱确认书等复杂业务信息，并输出符合供应链业务要求的标准化结果。

应用价值与效益：产品价值亮点 1、效率与质量双升通过智能识别、自动校验与自主执行，大幅减少人工录入和重复核对工作，订舱处理效率提升50% 以上，提单录入效率提升50% 以上，关键业务数据准确率达到100%。2、服务边界拓宽延伸至运价优化、履约风险预警等高附加值服务，实现服务从“成本中心”向“价值中心”转型。3、规模化能力突破 AI 驱动行业服务水平整体跃升。

B3-37 小钢数字智能助手申报单位：上海钢联电子商务股份有限公司

案例简介：上海钢联作为大宗商品数据服务领军者，针对行业数据繁杂、决策效率低等核心痛点，依托自研“钢联宗师” 垂直大语言模型与深厚产业数据积累，打造了“小钢数字智能助手”。“小钢”以AI+ 产业互联网为核心架构，构建了集智能问答、智能分析、内容生成、商机匹配于一体的行业级智能服务体系。整合了现货期货价格、宏观经济、产业供需、政策法规等全维度数据资源，面向用户提供AI 问数、AI 知识检索、数据觅踪、AI 分析、AI 写作、AI 内容质检、AI 商机匹配、AI 招标机会、AI 会议互联等九大核心智能体服务。通过模拟资深分析师研判逻辑与专家决策路径，实现了数据查询智能化、市场研判高效化。

技术创新点：针对钢联大宗商品垂直领域构建了行业知识增强的智能问答系统。核心技术能力如下：一、感知规划与行业知识融合系统灵活处理用户自然语言输入，依托“钢联宗师”行业大模型完成语义理解与实体抽取。规划层接入大宗商品垂直知识库平台，覆盖钢铁、铁矿、煤焦、有色金属等品类的商品属性、贸易规则、价格影响因素等知识。规划引擎在行业知识指导下实现“知—思”结合，将领域约束注入规划搜索空间，完成行业知识驱动的规划前置推理。二、工具调用与数据接口集成工具服务层，支持以下核心能力： 1、数据查询工具：覆盖钢联自有数据接口，包括价格查询、资讯数据、政策信息、机构观点、事件数据等； 2。

应用价值与效益：一、实际应用效果与落地进展九大智能体已根据建设规划分步规划落地及迭代，形成了面向大宗商品业务场景的智能服务矩阵： AI 问数智能体：支持用户以自然语言查询多品种、多区域、多周期的价格及价差数据，满足日常数据检索场景。AI 知识检索智能体：实现了政策法规、国家标准、生产工艺等专业知识的智能问答与溯源，已接入公司内部知识库，辅助快速获取规范信息。

B3-38 有爱小山——智能电子病历辅助生成智能体申报单位：复旦大学附属中山医院

案例简介：随着医疗行业的高水平发展，电子病历书写对于临床医生造成的负担不断加重。为重塑病历书写模式，复旦大学附属中山医院联合联影智能自研医疗垂类大模型，结合院内电子病历、医患对话、外院报告等临床多模态数据，实现对医疗事实的个性化抽取和逻辑推理。该系统能准确识别提取患者病史关键信息，一键辅助生成住院期间多类型文书，提升医疗记录的实时性、准确性、客观性和完整性，将医生从繁复的工作中解放出来，让医生把更多的时间留给患者服务。

技术创新点：核心技术能力与创新点 1. 核心能力原子化与自主工具调用 (Autonomous Tool Ca Calling)：系统彻底打破了传统医疗软件的硬编码固化流程，将病历书写过程解耦为对话识别、内容概括、诊断与鉴别诊断推荐、诊疗归纳、模板填充等独立且可复用的原子化工具模块。在接收到复杂任务（如生成首次病程录）后，智能体能够结合思维链（CoT）与行为提示优化，自主解析任务意图并动态编排最优的工具调用序列。

应用价值与效益：有爱小山智能电子病历辅助生成智能体已在复旦大学附属中山医院完成真实临床场景验证，并进入多科室推广应用阶段。系统于2024 年8 月率先在呼吸内科试点，围绕院前信息采集、医患对话理解、外院资料结构化解析和住院病历文书生成等环节开展应用。试点过程中，系统能够辅助医生提取患者病史、诊疗经过、检查检验结果和关键诊断依据，并按院内病历规范生成住院期间多类型文书草稿，医生审核修改后可进入电子病历工作流。

B3-39 智能预警与采购协同智能体申报单位：上海电气集团数字科技有限公司

案例简介：针对大型装备制造 ETO 模式下物料管理复杂、多品种小批量、生产周期长的特点，应用于物料采购全流程。集成未估 / 少估提醒、1+2 采购计划、缺料 / 安全库存预警、交货偏差提醒及统一待采清单七大核心能力。采用"智能自动预警 + 人工精准处理"的人机协同模式，智能体完成数据采集、异常识别、风险分级，人工负责决策与执行。已实现从需求识别到采购执行的闭环管理，采购计划效率提升 50%，缺料风险预警准确率达 95% 以上。

技术创新点：松耦合插件式架构多源异构系统数据融合适配：构建统一数据中台，采用增量同步 + 定时全量校验，打通物料需求清单、部件清单、预估单、采购单、库存、入库单等 6 个异构业务系统的数据接口，实现数据 T+0 实时更新，跨系统数据采集、清洗、关联映射，自动感知预估滞后、数量差异、库存不足、交货延期等异常事件，消除信息孤岛，人工数据核对减少 90% 以上。基于时间轴的动态库存分配与缺料预测算法：构建“实际库存 -在途库存 -未来需求”三维时间轴模型，按物料需求时间优先级自动分配可用库存（扣除安全库存）和在途库存。

应用价值与效益：实施成效与落地实践：该智能体已在集团内部企业的主要原材料采购管理业务中成功落地，紧急采购下降比例50%、库存周转率提升20%、数据核对工作量减少90%、数据分析工作量减少80%、采购变更流程周期缩短30%。关键实施步骤：规则梳理与数据治理：智能体已集成并治理项目主材物料的采购计划、需求预估、安全库存、交货偏差、待补充采购物料全链条数据，形成高质量、可靠的项目物料采购情况的闭环可视。

B3-40 智擎·百变Agent申报单位：中企网络通信技术有限公司

案例简介：在“打造智能经济新形态”“深化拓展‘人工智能+’”的战略背景下，中企通信依托自研智能体开发框架与覆盖办公、客服、文档、教育、仓储等场景的企业级解决方案矩阵，可提供统一编排与管控平台能力。解决方案以“数字员工”理念为核心，将大模型能力从“对话交互”升级为“自主执行”。办公室智能体实现文档审核、制度/ 政策查询、知识库问答等事务智能化处理，释放员工核心业务时间；客服智能体提供7×24h 智能应答与事务查询，实现快速响应与多系统数据跨越；表单识别智能体基于多模态大模型，精准识别检测委托单、校准需求单、手写业务单等多种文档结构化/ 非结构化信息；智能教育助手通过智能体，实现试题生成。

技术创新点：以“智擎·百变Agent”为核心，可根据客户需求提供智能体全生命周期管理。创新点包括：一是可视化编排引擎，支持五大场景Agent 模块化拆解与灵活组合，企业可按需快速组装解决方案；二是统一工具，集成RAG、 OCR、视觉分析、数据库操作等工具，实现跨场景工具复用与动态调度；三是多Agent 协同调度机制，支持单Agent 深度推理与多Agent 协作，通过任务分解引擎，实现复杂任务自主规划与分步执行；四是集中监控与反馈优化体系，实时追踪执行状态、性能指标与决策路径，形成持续进化闭环。

应用价值与效益：1. 关键实施步骤针对客服、办公、表单、教育、仓储等场景，实施遵循“需求调研—方案定制—平台部署—测试优化—场景推广”五步法。客服场景构建Agent 自主规划能力，智能体自主拆解“意图识别→知识检索→跨系统调用→答案生成”多步推理链路，动态调用RAG 引擎与Remedy、Oracle、CASH 等API 工具；办公场景部署HR/IT 政策智能体，自主规划“文档解析→语义检索→合规审阅”任务链，动态调用知识库与规则引擎；表单场景构建OCR 智能体，自主执行“版面分析→字段识别→数据校验→系统录入”多步任务，动态调用识别引擎与模板库；教育场景搭建评估智能体。

B3-41 智子光储AI 大模型驱动的专家智能体申报单位：智子熹源

案例简介：智子熹源以自研产品技术为核心, 训练出行业垂类大模型：智子光储大模型，及大模型驱动的多款专家智能体：光储知识专家、光储运营专家、光储运维专家、光储策略优化专家、新能源单据处理专家等，并持续扩展专家智能体品类。智子光储大模型以领先的技术能力（如电站功率预测准确率>94%, 异常根因分析准确率>90%, 数据分析T2S 准确率>96%，智能问答准确率90% 等），驱动智能体作为「专家级数字员工」 「上岗」到各类项目中，助力客户提高能源收益、降低运营费用、提升运营效率（如提升光伏电站等效发电量3-6%, 提升储能电站套利收益3-5%，电站运维管理提效5-8 倍，降低电费票据处理工作量70%。

技术创新点：智子能碳专家智能体具备以下特点：整体技术门槛高：覆盖对算法、数据、算力、工程、运维、大模型训练& 推理& 交互等多维度层次的技术理解及经验。技术挑战关键点在于如何更好的在能碳领域提升智能涌现及降低幻觉率上，使得产品落地效果更贴近实际要求。智子熹源提出了堆叠式大模型（语言/ 时序/ 控制）+ 多Agent 协同架构，并做全周期强化激发智能涌现及降低幻觉率。技术新颖性：以大模型及Agent 技术为核心，为当前最新最热门的重点可落地的技术路线之一，产品理念非常新颖。

应用价值与效益：自研大模型+Agent 应用技术驱动的专家智能体产品，以标准化SDK/API 组件服务的方式，被集成到新能源数字化管理系统里落地，赋能升级后的智能化系统将具备“答知识、提能效、做预测、助决策、调优化” 等等智能化能力，助力新能源电站运营运维工作全链路大幅增产提效降本。可以类比为打造GPU+ 大模型驱动的“专家”数字员工，派驻到业务流程中深入协助人类员工来高效处理事务。

B3-42 自智网络故障场景端到端智能体协同申报单位：中兴通讯股份有限公司

案例简介：本案例面向电信网络运维领域，针对跨域故障定界难、定位不准、MTTR 长等痛点，构建“跨域故障监控专排障助手”的多智能体协与无线、传输、核心网等单域智能体的自主协同，基于资源拓扑图谱和告警传播图谱构建故障分析数字基座，采用“知识图谱 + 大模型推理”技术实现精准定界定位。目前已在多个局点开始商用试点部署，跨域故障定界准确率从 70% 提升至 90%+，无线小区退服场景平均修复时间（MTTR）缩短 20%，支撑自智网络 L4 级目标落地，形成可复制的电信级智能体协作范式。

技术创新点：1、分层协同的智能体架构设计创新提出“数据驱动、分层协同”架构： · 统一数据底盘层：构建“两层资源拓扑图谱”（跨域网元级 + 单域全量级）与“告警传播图谱”，形成故障分析的数字化基座。跨域图谱聚焦无线 -传输 -核心网间网元连接关系，单域图谱细化到板卡/ 端口级资源，通过“网元 ID”唯一纽带实现平滑下钻。· 智能协同层：跨域故障监控专家作为“大脑”负责全局感知与定界，单域故障专家集群作为“执行肢体” 负责专业内深度定位，两者通过 A2A 协议形成“定界 -定位”指令流闭环，替代传统人工跨域沟通。

应用价值与效益：关键实施步骤 Step 1: 数据基座构建完成跨域资源拓扑图谱建设，整合无线、传输、核心网、动环四专业网元关系。单域提供域内告警传播图谱，立跨域告警传播关系。跨域整合建立跨 Step 2: 智能体协同接口对接定义 A2A-T 标准接口（AgentCard 元数据、异步回调机制）。无线故障智能体支持告警诊断、根因查询、告警关联查询；传输故障智能体支持 AC 口 LOS 告警诊断、传输电路基站告警分析。

B4-01 AIDA：面向互联网医院的多模态诊疗智能体创新实践申报单位：上海交通大学医学院附属仁济医院

案例简介：紧扣国家“人工智能+”战略与健康中国建设要求，立足上海医疗数字化转型实践，基于临床数据与大模型的专科领域专家知识注入，融合知识库与专科思维链诊疗推理，构建多模态专科大模型与决策平台—— 人工智能医生助手（AI Doctor Assistant，AIDA）。AIDA 具备多模态数据理解能力、专科化诊疗推理能力、医学知识精准应用能力、跨场景协同适配能力, 覆盖场景如下：临床辅助诊疗场景，为医生提供多模态数据解析等支持；基层医疗赋能场景，为基层医生提供专家级诊疗参考；医患高效沟通场景，优化线上问诊流程，快速响应患者咨询。构建“医生主导、AI 辅助”的协同模式，由智能体生成诊疗建议。

技术创新点：感知规划：AIDA 具备文本、医学影像、检验报告、医患对话等多源异构数据的统一接入、结构化解析与上下文融合能力，依托医疗专属NLP、医学实体链接与OCR 图像识别技术，可自动提取关键诊疗信息，实现非结构化数据向标准化诊疗要素的高效转换。工具调用：用：构建融合专科思维链的诊疗推理模型，通过多阶段指令微调与强化学习深度对齐医生决策逻辑，并依托临床决策树实现规则推理、节点解析与路径自动规划，可输出诊疗建议。

应用价值与效益：1. 关键步骤 ① 顶层设计与需求梳理阶段：基于我院的学科优势与互联网医院痛点，明确以心内科、肝脏外科、消化科三大高发疾病专科为首批试点，确立多模态医疗大模型结合临床诊疗智能体的技术路线，完成业务流程梳理、数据安全合规评估与实施路径规划。② 多模态数据治理与平台搭建阶段：完成我院内外文本、影像、检验报告、医患对话等多源异构数据的接入，通过可信数据平台实现数据脱敏、清洗、标准化治理与隐私保护，构建符合医疗合规要求的高质量数据底座，为模型训练与应用提供支撑。

B4-02 AI 医生智能体：全链条赋能医疗普惠申报单位：数坤科技股份有限公司

案例简介：面对全球医疗资源分配不均、优质医生稀缺的核心痛点，数坤科技打造以“数坤坤”多模态医疗健康大模型为基座的AI 医生智能体平台，形成超100 款AI 智能体应用，覆盖“防 — 筛 — 诊 — 治 — 管 — 康” 全链条医疗服务。智能体具备多模态融合感知、临床思维推理、工具自主调用等核心能力，采用“AI 辅助 -医生决策”的人机协同模式，为各级医疗机构提供标准化、高质量的医疗服务。截至目前，平台覆盖超 5000 家全球医疗机构，包括中国超95% 的百强医院及数千家基层医疗机构，在苏州吴中、北京昌平、宁夏中卫、河北南皮、四川游仙等多个区域实现规模化验证。

技术创新点：1. 多模态感知融合引擎。平台以“数坤坤”多模态医疗健康大模型V5 为核心，能够同时识别CT、MR、 DR、超声等多种影像数据，深刻理解生化检查、诊断报告、既往病史等文本信息，并系统学习海量医学文献、临床指南和真实病例，创新性地以病种、检查路径和临床决策流程为主线，让不同模态信息像人类专家会诊一样完成深度关联学习。2. 工具调用与临床思维链。AI 医生智能体具备更接近人类临床专家的系统化、逻辑化诊疗思维链，能够胜任鉴别诊断、个体化治疗等复杂任务。

应用价值与效益：AI 医生智能体平台已在全国多地实现规模化落地，形成了一批可复制、可推广的标杆案例：苏州市吴中区——“持牌上岗”的数字医生。AI 医生智能体平台已在吴中区2 家区级医院本地部署、11 家基层医疗机构接入云端，全区公立医疗机构的医生均能使用统一标准的AI 辅诊能力。以冠心病和肺癌筛查为例，居民在家门口即可完成专业级风险评估，系统根据风险等级自动分类管理，彻底打通“筛、诊、治、管”全流程。

B4-03 AI 原生智慧医疗系统申报单位：浪潮电子信息产业股份有限公司

案例简介：AI 原生智慧医疗系统依托“人工智能+”政策与大模型技术突破，聚焦基层医疗与县域医共体痛点，浪潮信息、天锐医健联合打造AI 原生智慧医疗系统，核心应用于基层诊前导诊、临床诊中辅助、诊后随访及医院全流控场景。程质控场智能体具备粤语交互、病历生成、诊断辅助、处方推荐、实时质控、智能随访等核心能力。人机协同采用AI 前置处理分诊、文书、质控等重复性工作，医生聚焦核心诊疗决策，质控从事后抽检转为诊中实时纠偏的模式。该系统已在广东超10 家三甲医院落地，目前已累计服务12.67 万患者，平均导诊耗时降至3.5 分钟，效率较人工提升近20 倍，错号率降低20%。

技术创新点：本系统以浪潮信息元脑企智 EPAI 大模型平台为技术基座，联合天锐医健实现场景深度融合，形成可规模化落地的 AI+ 医疗技术范式。系统架构见图1 1. 感知规划系统搭载多模态医疗感知引擎，支持文本、语音、检验检查、电子病历等多源信息接入，并支持粤语交互，精准适配基层老年患者口语化问诊表达。系统可对患者基础信息、就诊诉求、主诉症状、既往病史、检验检查结果和用药记录进行结构化理解，完成意图识别、风险分层和任务拆解。

应用价值与效益：1. 关键步骤 (1) 锚定医患管三端核心痛点，明确 AI 赋能基层诊疗的核心方向。图1 (2) 组建产研用协同团队，基于合规脱敏医疗数据开展医疗模型训练与粤语模型训练。(3) 天锐医健开发医疗场景智能体，并与 HIS、EMR、LIS 等院内核心系统深度融合，将 AI 工具链无感嵌入临床全流程。(4) 通过EPAI 平台完成AI 原生智慧医疗系统私有化部署。

B4-04 uAI MedTuring 医图灵析申报单位：上海联影智能科技股份有限公司

案例简介：全球首创的uAI MedTuring 医图灵析是一款面向放射科的全栈医疗智能体，集影像阅片、辅助诊断与报告生成于一体，实现“能看、能听、能想”的感知-推理-执行闭环。它基于CT、MR 等多模态影像数据，依托联影「元智」医疗大模型与多专病模型，自主完成影像分析、病灶识别与初始报告生成。通过独创的影像-文本联动架构，将阅片诊断与报告撰写深度耦合，医生可从报告文字直接调阅对应影像异常。基于医疗语音大模型，支持语音输入一键推理诊断结论，显著提升报告编辑效率。真实临床环境下验证的提效数据显示，体检患者Al 报告与初诊医生报告相似度达94%，可减少21.4% 的报告初写时间、29.9%。

技术创新点：uAI MedTuring 医图灵析是以联影「元智」多模态医疗大模型为感知推理中枢的影像智能体，底座由影像、文本、语音、视频、混合模态五大基座大模型协同组成，突破传统专病AI 单点识别局限，具备类医师级“看、听、读、写、想”全维度认知能力，依托全域理解能力完成复杂病例综合研判，实现从单点碎片化智能迈向全流程协同智能。从智能体核心能力的创新来看，一是具有环境感知与自主规划能力，系统可自动识别影像模态与扫描部位，结合影像病灶分布特征，自主调度适配的专病模型组合开展分析，告别传统多模型手动切换调取的繁琐操作；二是具有跨场景工具调用能力，能够按需联动院内PACS 影像库。

应用价值与效益：2025 世界人工智能大会 (WAIC) 分论坛上，联影智能创新研发的业界首个胸部一扫多查智能体与来自复旦大学附属中山医院的医生团队人机协同挑战。胸部一扫多查智能体由中山医院携手联影智能历时一年多打造，基于40 万余例影像数据训练、6 万余例外部数据验证，可基于一份胸部平扫影像检出73 种常见异常，平均准确率高达96.4%。人机协同挑战中，智能体在复杂病例诊断上展现较强的优势，“医生＋AI”的精准诊断，报告的实时展现，整个过程高效而精准，AI 明显增强了医生的诊断信心。

B4-07 观心多智能体系统申报单位：复旦大学附属中山医院

案例简介：“观心心血管智能体”面向心内科门诊和区域协同诊疗场景，依托复旦大学附属中山医院心血管专科经验与上海科学智能研究院智能体构建能力，利用前沿技术搭建智能问诊、风险分层、诊断辅助和处置建议协同工作流。系统通过多轮交互采集主诉、现病史、既往史、用药史和危险因素，结合心电、心超、检验等多模态信息生成结构化病史摘要、鉴别诊断清单和可解释依据，由医生最终确认使用。前期原型已在中山医院心内科真实场景验证，支撑医生把更多时间用于关键判断和深度沟通。

技术创新点：1. 专科大模型与多智能体协同以30B 心血管垂直大模型为底座，构建“感知-推理-规划-风控”多智能体中枢，将院士级隐性经验解构为上百个原生临床Skills，实现动态路由调度。2. 动态问诊与高危识别：系统自适应追问发作诱因等细节，对急性冠脉综合征等高危信号进行毫秒级识别与预警，辅助优先处置。3. 多模态跨域联合诊断：融合问诊文本与影像数据，进行底层语义对齐与交叉比对，生成鉴别诊断列表及证据依据，覆盖冠心病、心衰等高风险病种。

应用价值与效益：案例以中山医院真实门诊流程为起点，已完成与HIS、EMR 等底层系统的全链路对接。应用实效（量化）：累计服务超1 万5 千余名患者；智能预问诊与病历生成时间缩短80%（降至<2 分钟）；核心文书质量提升约4 倍；高危特征识别准确率达98.5%，首诊高危漏诊率降低15%；医生对AI 建议的直接采纳/ 微调比例达80%。可复制推广路径：系统采用“通用基座+ 专科Skills+ 本地RAG”的解耦架构。

B4-08 “沪小游”城市生活智能体申报单位：中国联合网络通信有限公司上海市分公司

案例简介：“沪小游”城市生活智能体是上海面向游客的智慧文旅公共服务系统，作为上海数字文旅门户，“沪小游” 汇聚36 个大类、107 个小类的文旅资源超6.2 万条，协同政府委办及导游协会、小红书、携程等第三方平台，联动文商旅体展各类资源，实现文旅资源全要素综合集成；作为游客智能助手，通过LBS、多模态大模型能力，结合文旅行业语料与实时数据，“沪小游”精准理解用户多样化需求，提供资源推荐、行程规划、智能购票、 AI 伴游、AI 游记等服务，贯穿“吃住行游购娱”全服务链路；作为文商旅体展联动平台，“沪小游”不断发挥平台价值，赋能文旅企业及场馆、扩大行业生态合作、推动跨平台跨省市的资源联动。

技术创新点：1、在感知规划方面，通过上海文旅专属行业语料库，提高模型在场景语义方面的理解能力，能够理解游客在“吃住行游购娱”链条中的真实需求，识别景区、演出、展览、交通、住宿、消费等不同语义意图，实现从通用问答向文旅生活场景理解升级，并通过实时对接文旅知识库和外部平台，系统可持续感知活动、客流、交通、演出、展览等动态变化信息，提升输出结果的时效性与现实可执行性。同时，采用混合模型架构，针对咨询问答、行程规划、智能购票等不同业务场景进行模型能力匹配与智能切换，实现不同业务场景的最优模型路由。

应用价值与效益：1、梳理全域数据构建上海文旅数字门户成立项目工作专班，与上海文旅局12 个业务处室进行了深度访谈，并整合7 个委办局的多源数据，系统梳理出涵盖文商旅体展各行业36 个大类、107 个小类的资源体系，总资源条目达6.2 万条，实现了文旅资源的“纵向贯通”与“横向协同”，服务范畴从文旅场景延伸至城市生活服务，形成覆盖全域、结构完整、内容权威的文旅行业基础数据集，构建上海市官方文旅数字门户。

B4-09 慧康护——术后护理多智能体系统申报单位：复旦大学附属肿瘤医院

案例简介：【背景与场景】人口老龄化催生了蓬勃发展的健康养老事业。实现持续性的生命健康检测，实现无创性、实时性监管有助于医生，家属及时掌握老人的生命健康情况，达到不影响正常生活的目的。在医疗领域，患者术后也需要严密的医疗监测，例如血压、心率、血氧饱和度等，特殊人群还需要血糖的动态数据。但是，目前这些数据的获得大多是通过接触式监护仪(例如心电监护仪)，甚至有创式侵入技术。一方面，因为仪器设备的束缚导致活动不便，另一方面，也因为接触式和创伤性导致患者的主客观痛苦。“慧康护”多智能体系统针对上述场景，面向患者/ 老人护理需求设计无创性医学监测和功能康复的智能体，解决上述的医疗和社会难题。

技术创新点：本系统采用“端-边-云”三层协同架构，以多智能体协同决策为核心，突破传统被动监测的单点局限。1. 感知规划层（端侧多模态融合感知）区别于单一穿戴设备，系统构建了“环境-生理-行为三维感知矩阵”。创新点包括：毫米波雷达模块监测呼吸心跳、睡眠、跌倒等。相比传统摄像头，毫米波雷达具有更强的隐私性，可全天候工作。隐私计算声学探头，不传输原始音频，仅提取呼吸模式与呻吟频次特征。2. 多智能体协同机制（核心创新）系统采用基于临床路径的竞合协同模型。

应用价值与效益：一、应用效果系统部署后，在三个维度产生显著改善：临床层面，支持术后并发症早期诊断与干预（如血糖升高需胰岛素介入），预警准确率92.8%（经复核，假阳性），样本集的非计划再就诊率降低18.7%；体验层面，患者疼痛主动求助延迟时间缩短40%，家属照护焦虑量表（Zarit-12）评分降低30%；效率层面，单例患者院外随访人力投入减少约60%，护士可同时管理的居家康复患者数量提升3-5 倍。

B4-10 精准护航：AI 驱动的健康管理新范式申报单位：中国移动通信集团天津有限公司

案例简介：面向国家战略与行业转型需要，天津移动为天津医科大学总医院健康体检中心构建大模型健康管理解决方案，该方案采用“端-边-云”安全体系与本地化数据处理，基于“微调+ 知识增强”技术路径，以“算力+ 模型+ 应用+ 安全+ 融合”五位一体模式，实现医疗大模型微调、AI 辅助诊疗、自动生成体检报告，个性化体检方案定制等功能目前应用已在天津医科大学总医院进行规模化应用，日均推理次数超1800 次，大模型量超350 万 tokens，医学指南检索准确率100%，使体检异常检出率提升27.6%、诊断报告出具时效性提高42%。方案创新构建健康管理知识脑图系统，融合思维链与医学知识图谱技术。

技术创新点：1、全栈国产化主动免疫安全与伦理合规体系。首创以“主动免疫、防御闭环、自进化”为核心的模型安全体系，基于国产化算力底座，构建覆盖模型训练、部署、推理、反馈的全生命周期防护。其核心是“模型API 主动免疫防御引擎”，融合语义风险识别、行为异常检测、多模态敏感数据识别与关联风险建模，实现“主动感知-智能判定-自适应响应”的闭环。针对医疗多模态数据，结合CLIP 语义空间实现跨模态关联。在此基础上构建全流程数据治理与伦理安全防线，对姓名、身份证号、联系方式等敏感信息进行处理，并建立数据分级分类管理制度，核心医疗数据仅授权指定人员访问。

应用价值与效益：1、项目业务应用规模和场景目前，该模型系统已在天津总医院体检中心规模化应用，智能体检管理模块在总医院实现全流程自动化。经临床验证，在检前环节，为1 万余用户提供个性化体检方案定制，用户满意度达94%，针对高血压、糖尿病等高发慢病的风险筛查准确率达85%。在检中环节，为医生与患者共同提供AI 辅助诊断能力，减轻临床医生负担，整体异常检出率较人工模式提升27.6%；在检后环节，体检报告自动生成率达100%，单份报告生成时间从2 小时压缩至2 分钟，诊断报告出具时效性提高42.3%，累计自动生成标准化体检报告超8 万份，报告错误率。

B4-11 灵跃AI 体育教育智能体平台申报单位：融梦跃视

案例简介：灵跃AI 体育教育智能体平台是国内首个面向K12 体育教学全流程的垂直领域智能体平台，突破通用AI“不懂体育教学、脱离场景”痛点，构建“感知-决策-执行-反馈”的智能体协同体系，覆盖教案生成、运动计划定制、体测分析、教学问答、资源调度等智能体。平台采用“AI 生成+ 教师审订”双驱动模式：既支持教师主动调用修改AI 生成教案、分析报告，也可基于体测数据更新、学期节点等场景主动触发任务（如体测后自动生成个性化训练计划并推送至教师/ 学生小程实现“减负不减质”。序端），真正实现目前已在5 省市62 所学校规模化应用。

技术创新点：灵跃大模型平台采用“智能体 + 工作流”的整体架构，围绕体育教学业务流程构建多个专业化 AI 能力模块。图 1：灵跃 AI 智能体平台架构场景化智能体：围绕体育教学实际场景拆解出六类体育教育智能体：一是教案生成智能体，支持按课标、教材、年级、运动项目快速生成教学设计；二是体测分析智能体，自动分析学生体质健康数据，形成班级、年级、个人多维报告；三是个性化训练智能体，根据体测短板和运动负荷情况生成分层训练方案；四是课堂教学辅助智能体，辅助教师进行动作要点讲解、教学组织和安全提示；五是运动参与激励智能体，基于学生运动记录生成打卡、积分、挑战等活动建议；六是家校协同反馈智能体。

应用价值与效益：图2：灵跃大模型智能基座 （1）AI 教案智能体 AI 教案智能体专为体育教师打造，聚焦破解备课工作量大、重复整理内容耗时久的痛点，可大幅降低教师事务性负担。其核心能力覆盖教案生成全流程：支持一键生成适配不同年级、学段、运动项目的结构化教案，自动输出教学目标、教学重难点、教学流程、组织队形设计、安全注意事项等关键内容；同时支持教案内容的灵活优化调整，例如可重新生成队形图以匹配实际场地与学生情况。

B4-12 全球首个端到端AI 诊所申报单位：上海森亿智慧信息科技股份有限公司

案例简介：“全球首个端到端AI 诊所”是在沙特Almoosa 医疗集团诊所场景试点并落地的由AI 主导的无人诊所多智能体解决方案。方案面向基层门诊常见病诊疗，将问诊、查体数据采集、医学分析、诊疗建议生成、患者解释和医生审核纳入端到端闭环。系统通过诊疗、质控、患者沟通等多智能体协同，结合数字听诊器、咽喉影像采集等软硬件一体化智能终端获取多模态数据，并以多智能体相互校验构建风控机制，最终由人类医生审核确认医嘱，形成安全可控的人机协同诊疗模式。

技术创新点：本案例的核心创新在于将医疗大模型从“辅助工具”推进到可在受控边界内执行诊疗任务的“诊疗智能体”。一是多模态感知与医学语义理解能力。系统结合语音/ 文本问诊、数字化听诊器采集的心肺音、咽喉影像及检查检验数据，将物理诊疗环节转化为结构化信息，弥补大模型难以直接完成查体的短板。二是面向诊疗流程的智能体规划能力。AI 围绕主诉、现病史、既往史、危险信号、鉴别诊断、检查建议、用药方案和健康教育进行分步推理，形成可供医生审核的全过程报告。

应用价值与效益：项目已在沙特东部省Al-Ahsa 地区Almoosa 相关诊所启动试点运营，初期聚焦呼吸内科30 种常见疾病。实施路径包括：第一，明确病种范围和诊疗边界，建立常见病临床路径、危险信号和转诊规则；第二，完成多语种问诊、数字听诊、咽喉影像采集等诊室流程设计，并培训医生助理规范采集数据；第三，建设诊疗智能体与多智能体质控流程，使AI 能够生成诊疗报告、鉴别诊断、检查建议、用药建议和患者解释内容；第四，建立医生审核工作台，由医生对AI 诊疗过程、报告和处方医嘱进行确认，必要时重新问诊或直接接管；第五，结合试点反馈持续优化本地化医学词条、问诊话术、边界规则和安全提示。

B4-13 医院影像科多维AI 管理智能体申报单位：上海医圆数据科技有限公司

案例简介：面向各级医院影像科及区域医疗集团，本案例打造了一个覆盖全域数据的“医院影像科多维AI 管理智能体”。在人机协同模式上，智能体作为“AI 智能副驾”，深度贯穿患者就医与科室运行的全流程：从患者在门诊等候区的智能导诊，到进入科室的扫描质控，再到数据自动归入专病病例库。在整个诊疗过程中，智能体时刻帮助医生进行预判收集、风险拦截与主动防御；并向后延伸至医生的能力提升（教学）与设备效能的全流程管理。最终，系统将所有信息汇聚至T+0 的实时运营大盘，形成由科主任统筹的全域智慧化管理闭环。对于患者，应用后患者等候时间缩短47.2%，报告出具效率提升37.4%。智能体通过主动感知。

技术创新点：本项目突破了单点医疗AI 软件的局限，首创高并发、强安全的“云-边-端”多智能体（Multi-Agent）协同生态。在感知、规划、决策与执行机制上，系统通过精细分工与闭环进化，全面驱动科室“质控、治理、教培、科研”四大战略蓝图的落地： （1）“云-边-端”多智能体精细分工机制系统将复杂的科室治理任务拆解给三个各司其职的智能体：边缘智能体（图像感知与过滤哨兵）：部署于机房检查端。它专司“拍片即评”，毫秒级识别体位错误与运动伪影，将劣质废片当场拦截，避免“垃圾影像”上传占用核心算力。

应用价值与效益：（1）大规模快速落地与高度可复制性得益于“纯云端大脑+ 零侵入轻量客户端”的架构设计，智能体极具规模化复制能力。部署全流程仅需1-2 周，且绝不影响医院正常诊疗工作。目前，该智能体已在全国100 余家医疗机构（涵盖大型三甲医院与区域医疗集团）规模化落地，展现出卓越的泛化与适应能力。（2）全流程智慧化布局示范 (见附图)，系统完成了科室全流程智慧化布局。

B4-14 智圣一号——数智编码员智能体申报单位：复旦大学附属中山医院

案例简介：智圣一号——数智编码员智能体，是面向DRG/DIP 支付改革、病案首页质量管理和医保结算合规需求研发的医疗智能体应用。系统依托医疗垂直大语言模型、多模态病案数据和多智能体协同推理能力，对完整住院病案进行语义理解和证据分析，自动生成主诊断、其他诊断、主手术、其他手术、肿瘤形态学编码、外伤归因编码等病案首页核心编码建议，并同步提供证据来源和推理依据。在实际业务中，系统形成了“智能体批量预编码、编码员审核确认、专家抽检复核、反馈持续学习”的人机协同模式。智能体承担信息抽取、证据整理、初步编码和质控提示等基础性工作，编码员重点负责结果审核、疑难判断、规则维护和反馈训练。

技术创新点：智圣一号围绕病案编码的真实业务流程，构建了多智能体协同推理体系。系统由中控模块、多专家推理模型、决策模块、精炼模块和自学习模块组成。面对高度非结构化的病案全文，中控模块负责任务拆解和流程调度；精炼模块提取诊断、手术、病理、肿瘤、外伤等关键证据；多专家推理模型从不同医学和编码视角进行判断；决策模块综合多路结果生成编码建议。该体系提升了复杂病例、长文本病案和多源证据场景下的判断稳定性。系统强调循证推理和可解释输出。

应用价值与效益：智圣一号已在复旦大学附属中山医院病案编码场景中开展规模化应用。项目基于大规模历史病案和专家标注数据进行迭代，并经过真实场景模拟验证。随后，在卫生统计专家组论证的评估方案下，选取医院连续出院自然流量病案开展双盲验证，围绕主诊断编码、其他诊断编码、主手术编码、其他手术编码、肿瘤形态学编码和外伤归因编码等核心指标进行评估。验证结果显示，系统在病案首页核心编码任务中具有较高准确性和稳定性。

B4-15 作业帮AI 超级老师教育智能体申报单位：作业帮作业帮成立于2015 年，现已成长为行业领先的教育科技公司，是“国家高新技术企业”、科技部认

案例简介：随着教育数字化的持续深入，传统学习机已从“资源堆砌”转向“交互驱动”。本案例聚焦“AI+ 教育”垂直领域，推出“AI 超级老师”智能体。作为中国信通院教育智能体行业规范的制定者，依托作业帮十余年积累的教育大数据与行业领先的作业帮银河大模型，该智能体具备类真人感的“超拟人交互”能力和高精度的知识图谱拆解能力。在应用场景中，AI 超级老师化身“贴身私教”，通过人机协同模式，实现从被动学习到主动提问的转变， AI 超级老师实时感知学生情绪并调整教学节奏，换着方法讲解，提供覆盖全科的个性化辅导。目前已服务百万家庭，显著提升了自主学习效率。

技术创新点：作业帮“AI 超级老师”教育智能体，结合全球最先进的AI 大模型和数字人构建能力，依托作业帮10 余年技术上的底蕴和沉淀，创新实现了多项突破： 1. 类真人与情绪感知采用高精度建模与自然语音合成技术，打造具备类真人态的超拟人AI 老师，通过语义分析、视觉特征、反应延迟等多维度，捕捉学生的不耐烦、疑惑、知识掌握不到位等多种情绪，动态调整语气、语调与鼓励策略。2. 多智能体系统协同场景，构建“AI 超级老师的协同架构。

应用价值与效益：1. 落地规模作业帮AI 超级老师已随学习机等智能硬件实现规模化商业落地，产品覆盖从千元级入门款到高端旗舰的全价位段，让不同消费能力的家庭都能享受高水平的AI 辅导。作为中国学习机销量第一的品牌，作业帮学习机已遍布全国30 多个省份，无论是沿海发达地区，还是内陆偏远县乡，均有活跃用户，展现出极高的用户黏性与场景渗透力。此外，北师大统计学院报告显示，以作业帮学习机为例，其个性化、趣味性的学习模式可使学生的惯分数平均提高13.6%；家长辅导作业的平均时间由2.76 小时降至2.22 小时，对学习机提升作业完成度的满意度达65.58%。

B5-01 AI 驱动的特殊资产智能分发平台申报单位：模驭人工智能科技

案例简介：案例聚焦个人不良资产处置场景，面向银行、消费金融公司及持牌金融机构，构建司法金融领域的智能体协同平台。平台通过AI 能力，对案件识别、资源匹配、流程推进等环节进行智能化协同，提升特殊资产处置效率与跨机构协同能力。平台围绕案件识别与分析、智能路由与分发、流程协同三类智能体能力运行：自动提取案件要素并形成画像；结合案件特征、区域承接能力和处置条件进行动态匹配；对节点跟踪、材料补正、流转反馈进行标准化辅助。目前项目已在多个区域开展业务验证，逐步形成线上化、标准化的协同处置模式，在降低人工重复劳动、提升案件流转效率及优化资源配置方面取得了较好的应用效果。

技术创新点：本案例面向司法金融特殊资产处置场景，围绕“案件识别—智能分发—流程协同”构建多智能体协同体系，重点解决传统模式下依赖人工经验、区域协同效率低、流程标准不统一等问题。在案件识别环节，平台通过案件识别与分析智能体，对案件材料中的主体信息、金额信息、执行状态、区域属性等内容进行自动提取与结构化处理，并结合规则模型形成案件画像，提升案件信息整理效率，降低人工录入与重复补正成本。在资源匹配环节，平台通过智能路由与分发智能体，根据案件类型、区域承接能力、历史协同效果等因素，对案件进行动态匹配与调度，实现从传统“经验派单”向“规则+ 模型驱动”的智能分发转变。

应用价值与效益：本案例已在司法金融特殊资产处置场景开展实际业务验证，并在多个区域形成初步落地应用。项目早期以区域处置协同为切入点，围绕银行、律所及调解组织之间的案件流转需求，探索批量化、线上化的协同运行模式。（智能体首页见图1）图1 在宁波试点中，项目以一家银行、一家律所及一个区域处置点为基础，完成批量案件协同处置流程验证，两个月内累计调处案件约4.8 万件，涉及金额超过6 亿元，验证了智能化协同模式在批量案件场景中的可行性。

B5-02 CoMi 智能体平台+昇腾算力政企全域协同运营解决方案申报单位：北京致远互联软件股份有限公司

案例简介：政企数字化转型普遍存在跨系统数据孤岛、审批流程冗长、决策依赖人工、AI 落地成本高、大模型算力昂贵等痛点。致远互联联合华为云打造CoMi+ 昇腾国产化智能体一体化方案：以CoMi 智能体平台为上层应用中枢、华为云昇腾算力+MaaS 为底层基座，构建多Agent 人机协同体系。智能体能力：搭建公文、合同、项目、风控、知识五大行业专属智能体，依托DeepSeek-V4 大模型实现多智能体承接重复性事务、人员聚焦决策创新。已落地江铃汽车、多地政务机关标杆项目，集团审批效率提升42%、公文拟写效率提升70%，政务办事办结周期缩短35%，验证国产化智能体在生产与政务治理场景落地价值。

技术创新点：① 感知与多模态技术创新 CoMi 集成DeepSeek-V4、通义千问国产大模型，依托华为云MaaS 做模型轻量化微调，自研向量压缩算法实现128 倍向量压缩，毫秒级多模态检索，文档检索精准度99%、召回率99.99%，支持语音、图片、表格全格式内容解析，公文、合同首问命中率95%；基于华为云OCR、NLP 能力完成非结构化业务数据结构化处理，补齐智能体感知短板。② 多智能体调度与工具调用创新采用微服务+ 统一智能调度引擎，实现合同Agent、项目Agent、风控Agent 等多角色智能体分工协作，自主拆解复杂业务、跨异构ERP/OA 系统调用接口。

应用价值与效益：一、落地关键步骤需求拆解（1-2 周）：致远互联行业顾问梳理客户业务流程，华为云输出算力配置方案；模型适配（2-3 周）：基于客户行业数据在华为云MaaS 微调DeepSeek-V4 模型，定制行业专属Agent；系统集成（3-4 周）：CoMi 对接客户现有ERP、财务、政务平台，打通数据接口；试点上线（1 个月）：单部门小范围试运行，迭代优化智能体逻辑；全域推广：试点达标后全集团/ 全部门规模化落地。

B5-04 V 助手分析智能体驱动政务治理增效申报单位：上海蜜度云智能科技有限公司

案例简介：面对政务治理工作中信息过载、决策压力大、响应时效紧等挑战，蜜度推出“V 助手政务治理增效方案”，以V 助手分析智能体为核心，运用多Agent 协同技术重构舆情分析工作流，实现从“提供工具”到“结果交付” 的范式转变。智能体支持自然语言交互——用户只需一句话即可完成数据查询、专报生成、监测方案创建、事件追踪、效果评估等十余项专业操作。它具备“听得懂、用得到、看得见、少操作、速度快”五大特点：推理过程与引用来源透明可溯，数小时的工作压缩至分钟级完成，且支持自有数据导入与自定义模板上传，精准适配各单位业务场景。人机协同：智能体自动筛选信息、识别事件、追踪态势并预警风险。

技术创新点：本方案以多Agent 协同为核心，推动政务舆情分析工作实现三大变革：从人工操作到全流程自动化、从“信息流监测”到“事件监测”、从模板化内容到场景化定制报告。技术突破体现在以下四个方面： （一）全流程自动化多Agent 协同接管政务分析任务。传统政务舆情分析需人工完成关键词配置、数据筛选、趋势追踪、报告撰写等8 个以上步骤。V 助手内置27 个专业Agent，自主规划监测、分析、追踪、报告生成等全流程工作，并自动提醒用户关注风险事件。

应用价值与效益：落地场景一：高效撰写深度分析报告某政务单位传统模式下需分析师逐一排查全网信息，耗时长。部署V 助手后，用户输入自然语言指令，智能体自主完成检索、甄别、打包、预测，并可自定义预警接收。蜜度内部测试显示，事件识别Agent 将关联数据从约1.5 万条有效凝练至4000 余条，数据关联性提升3.7 倍。事件专报撰写从8 小时缩至20 分钟，效率提升24 倍；月度报告从8 小时缩至4 小时，重大主题报告从16 小时缩至6 小时。

B5-05 超大综合交通枢纽客流管理智能体申报单位：中城交

案例简介：本案例以上海虹桥综合枢纽为落地场景，以多源时空数据为基础，“大模型+ 行业知识图谱”为核心驱动，构建覆盖大客流应对、出租/ 网约车/ 停车库管理、异常天气应对及新能源车安全等场景的客流管理智能体，通过全流程闭环机制，实现大客流自动预警与枢纽运力的精准调度，实现“感知—分析—决策—执行—复盘”闭环。智能体能提升枢纽运营效率、增强安全应急韧性、改善旅客体验、辅助科学决策，可服务交通管理机构与枢纽运营方。已在虹桥枢纽常态化运行，应急响应速度提升30%，重大活动大客流疏导效率提高25%，旅客平均排队等待时间减少20% 以上；出租车蓄车场车辆空置率降低18%。

技术创新点：核心技术能力 1. 多源数据融合技术：整合交通、人流、订单等多维度数据，构建统一的数据视图。通过数据关联分析和交叉验证，提升数据价值密度和决策支持能力。大模型能够理解和处理多源异构数据，实现数据的有效融合。2. 时空数据分析技术：基于时空数据挖掘技术，分析客流在时间和空间上的分布规律。运用时空聚类、热点分析等方法，揭示客流演变特征。大模型能够通过自然语言方式描述和分析时空规律。3. 实时流处理技术：采用实时流处理框架，对动态数据进行实时分析和响应。

应用价值与效益：针对枢纽运营痛点提供切实改进： 1. 提升运营效率：以自动化、智能化调度替代人工操作，结合实时客流与车流数据实现精准资源调配，显著提效降本，推动枢纽运营从“经验驱动”向“数据驱动”转型。2. 增强安全与应急韧性：通过传感器监测、视频智能处理、多源数据融合，结合大模型预测实现全方位感知；快速触发并执行电子预案，形成“发现-预警-处置-复盘”闭环，大幅提升应急反应速度与整体安全韧性。

B5-06 基于Token Factory与智能体的 AIGC视听评测基础设施建设申报单位：北京九章云极科技股份有限公司

案例简介：九章云极与上海文广（SMG）、上海电影学院等单位开展产学研协同，联合打造AI 视听测评平台，并作为 AIGC 短视频赛事核心支撑技术，成功落地“一次投稿、三赛联评”创新机制。平台以“客观算法量化+ 多领域专家主观评审”双轨体系为核心，构建覆盖音频、视频、文本、AI 合成内容的跨模态联合分析框架，严格遵循稳定优先、可解释优先、治理优先、闭环优先四大设计原则。平台背后由九章云极Token Factory 推理工厂提供底层算力支撑，将复杂的芯片调度、模型调用封装为标准化的Token 服务，实现按量计费、即取即用。平台打通了物理层信号质量检测与语义层内容理解。

技术创新点：1、双轨融合评测体系：首创客观算法量化与多领域专家主观评审并行机制，结合广电领域知识与 AI 能力，实现机器精准度量与人文审美判断智能加权融合，结果更全面、可信。2、跨模态联合分析框架：深度融合音频、视频、文本、AI 合成内容理解，统一覆盖物理层信号（清晰度、同步性、伪影、噪声）与语义层内容（剧情、创意、原创性、节奏），突破单一模态评测局限。3、四大工程化设计原则：稳定优先（重试、回退、多策略容错，避免单点故障）；可解释优先（评分映射可追溯指标）；治理优先（规则可版本化、可审计）；闭环优先（支持反馈回流、复核优化），保障平台高可用、透明可控。

应用价值与效益：平台已在上海AI 赋能科普短视频创作实战工坊及三项AIGC 短视频赛事中成功落地，实现了“一次投稿、三赛联评”的高效运行模式，大幅提升了评审效率与公平性。作为SMG 与九章云极联合打造的标准化测评基础设施，平台已贯通“生产—审核—分发—复盘”全链路。制作方可用它做上线前质量自查，平台方可用它做合规审核依据，赛事方可用它做客观公正的评分支撑。

B5-07 基于多模态大模型的肺癌全流程AI 诊疗智能体申报单位：杭州深睿博联科技有限公司

案例简介：肺癌是我国发病率与死亡率最高的恶性肿瘤，临床长期存在肺结节鉴别难度大、漏误诊率偏高、区域诊疗水平不均、多学科协同效率不足等突出痛点。现有 AI 产品仅能覆盖单一环节增效，流程互通性弱、整体赋能有限，行业亟需全流程、一体化智能解决方案支撑肿瘤防治。深睿医疗依托多模态大模型，打造肺癌全流程 AI 诊疗智能体，贯通智慧筛查、精准诊断、AI-MDT 多学科决策、术前规划与随访管理，同步搭建临床数据治理与科研赋能平台。依托国内首款肺癌诊断 NMPA 三类证积淀，融合 AI 精准辅诊、高精度 3D 重建、智能多学科会诊能力，有效提升临床诊疗效能。平台沉淀高质量临床数据资产。

技术创新点：深睿医疗肺癌诊疗智能体以DeepFAN 肺癌诊断大模型为核心算法底座，形成临床诊疗 + 科研沉淀双向闭环运转机制。临床端，胸部 CT 影像上传后，依托 DeepFAN 融合全局视野感知与局部征象提取的双层网络架构，自动开展病灶精准检出、影像特征量化提取、结节良恶性风险分层研判等全链条智能解析，依照临床规范自动生成标准化结构化诊断报告；在此基础上，智能体结合患者的检验、病理、电子病历等异构数据源，完成多模态诊疗数据融合分析，依托海量循证医学数据与临床指南，输出 AI-MDT 多学科会诊辅助决策建议，为影像、胸外、肿瘤、病理等多学科医师联合会诊提供客观数据支撑；科研端。

应用价值与效益：本肺癌辅助诊断智能体已形成可落地、可复用、可规模化的成熟应用体系，依托全链路 AI 能力、Nature Cancer 顶级科研循证支撑及 AI-MDT 协同优势，已在全国多家三甲医院、区域医疗中心及大规模肺癌筛查项目中应用。有效提升肺结节检出准确率、缩短诊断耗时、简化多学科会诊流程，降低漏诊误诊与过度诊疗风险。临床应用层面，智能体依托深睿肺癌 AI 辅助诊断核心产品，可实现肺结节微病灶精准检出、自动定量定性与风险分层，在肺癌筛查诊断过程中显著提质增效； DeepFAN 前沿算法赋能后，有效拉平不同资历、不同区域医师的诊断水平，显著提升影像诊断一致性与规范化程度。

B5-08 基于多智能体协同的交通运输全域智理体系申报单位：中国移动通信集团天津有限公司

案例简介：针对交通运输行业长期存在的数据孤岛严重、风险预警滞后以及人工监管效能低下等痛点，项目基于中国移动“九天”与DeepSeek 大模型基座，自主研发了具备“端侧感知+ 云端决策”双核驱动能力的智能体集群。该系统深度融合了多模态AI 大模型、联邦迁移学习与可信数据空间技术，构建了覆盖“监测预警、隐患治理、精准执法、辅助决策”的全链条闭环。在实际应用中，多智能体协同集群实现了对全市“两客一危”、重载货运等重点营运车辆的7×24 小时无间断自动化监管。通过“端云协同过滤”机制，系统有效解决了传统监管中“误报多、核实难”的顽疾，将驾驶员违规行为识别准确率从单一端侧的60% 大幅提升至92%。

技术创新点：本系统的核心创新在于构建了“具身智能”式的交通治理架构，突破了传统单一中心化平台的局限，实现了从“单点感知”到“系统决策”的跨越。我们创新设计了“边缘小脑+ 云端大脑”的异构智能体架构，这是一种高度解耦又紧密协同的双核驱动模式。边缘侧的“感知智能体”基于轻量化CV 模型部署于车端与路侧，专注于毫秒级的初步异常捕捉与特征提取，负责在源头过滤掉绝大多数无意义的背景数据；而云端的“决策智能体”则基于多模态大模型构建，具备强大的复杂逻辑推理与任务拆解能力。

应用价值与效益：图4 统一监管大屏本项目已在天津市交通运输委员会成功落地，构建了“一网统管”智能体中枢，覆盖了全市“两客一危”、重载货运及网约车等重点营运车辆。在实施过程中，我们首先整合了原有的联网联控、危货视频、出租监管等6 个独立系统，统一数据标准与接口；随后打通运政、交警、运营商、互联网路况等多源数据，构建了交通运输数据湖；最终建立了“市-区-企”三级网格化治理体系，实现了隐患从发现到闭环的100% 线上自动化流转。

B5-09 交通民生服务智能体的构建与应用申报单位：中城交

案例简介：随着城市交通民生服务需求激增，传统工单处理模式面临积压、协同难等瓶颈。本案例面向城市交通管理部门及市民，旨在构建一个基于大模型的交通民生服务智能体，实现交通民生问题的智能化感知、分派与处置建议。系统适用于交通热线工单处理、公众咨询应答、舆情热点发现、跨部门协同处置等典型场景，可有效解决传统模式下工单处理周期长、分类不精准、资源调度不合理、市民反馈渠道分散等问题。通过自然语言理解与智能推理能力，系统能够自动识别市民诉求、推荐处置方案、生成热点标签，并实现从“接诉即办” 到“未诉先办”的治理模式升级，显著提升城市交通治理的智能化水平和公众服务体验。

技术创新点：采用“基础层-模型层-数据层-应用智能体”四层架构，基于百万级深度专业语料训练，融合政策法规、经典案例等多类型数据，行业知识覆盖率超95%，工单解析准确率提升至98%。通过RAG 技术+ 知识库验证，有效解决模型幻觉问题，每周对接交通部门API 同步新政，保障知识实时性。构建通达交通大模型核心工具体系，支持“分领域、分场景、分阶段”迭代式开发模式，打造工单自动流转、民生热点挖掘等多个专业智能体。实现工单处理效率提升10 倍以上，文档编撰时间缩短90%，减少60% 人工操作，显著降低资源消耗成本，破解传统人工模式处置压力大、响应迟缓的难题。

应用价值与效益：落地情况：本智能体已在上海市交通委员会交通指挥中心正式部署，基于现有上海市交通热线信息管理系统进行升级。系统覆盖出租汽车、地面公交等16 个子行业，2024 年处理工单超30.2 万件，日均处理千条级市民咨询投诉。本案例的技术实现以“数据驱动、模型赋能、流程再造”为核心逻辑，构建了一套从底层知识到顶层应用的闭环智能体技术体系。不仅确保了大模型在垂直领域的高效应用，更通过系统化工具编排，实现了业务能力的智能化跃升。

B5-10 七大销售智能体，助力新能源汽车品牌提升销售成单确定性申报单位：迈富时网络技术

案例简介：某新能源汽车品牌高端系列长期面临销售一线客户洞察缺失、跟进记录手工录入低效、质检覆盖率不足1% 等痛点。品牌方引入迈富时AI 智能销售助手，构建了覆盖客户洞察、跟进总结、跟进建议、竞品分析、顾问助手、店长助理、话术质检七大能力的智能体矩阵。七大智能体协同机制制：该矩阵并非七个独立工具，而是围绕“线索→首呼→邀约→到店”全流程形成闭环。客户洞察智能体在通话前聚合画像与历史行为，触发跟进建议智能体生成首呼策略；通话中跟进总结智能体实时转写并提取需求，竞品分析智能体与顾问助手为顾问提供即时话术支持；通话结束后话术质检智能体自动评分并沉淀优秀话术。

技术创新点：（1）多模态感知与意图识别：整合通话语音、文本记录、浏览行为及竞品对比数据，采用ASR 与NLP 技术实时转写并提取关键信息。通过微调行业大模型，精准识别客户购车意向、关注点（动力、价格、续航）及异议类型，生成结构化客户画像。（2）智能规划与任务生成：基于对话上下文与客户标签，智能体自动输出标准化跟进建议（含开场白、需求挖掘、异议处理话术）并生成待办任务（如“3 天后发送试驾邀请”）。采用强化学习框架，结合历史转化数据持续优化建议策略。

应用价值与效益：（一）实施关键步骤数据准备与模型训练（采集历史脱敏通话及知识库，标注关键节点）→ 与SCRM、虚拟号外呼系统API 对接 → 3 家门店灰度测试4 周，迭代话术模板 → 分批对上千家经销商线上培训 → 每月监控指标并迭代模型。（二）遇到的问题及解决方案问题1：顾问抵触“被监控” → 培训中强调质检仅用于发现共性问题和优秀话术分享，不针对个人处罚，开放顾问自查功能，变“被动检查”为“主动学习”。

B5-11 青岛地铁MetroClaw 智办助手申报单位：青岛地铁集团有限公司

案例简介：青岛地铁是城市轨道交通人工智能共研体的核心发起者与实践者，在 2025 中国国际城市轨道交通展览会上发布青岛地铁大模型及智能体。中兴通讯（兴云数科）作为青岛地铁人工智能联创体成员，协助研发应用城轨行业大模型、青铁大模型、智能体，推动“人工智能 +”在青岛地铁落地生根。针对“专业智能体面向专用领域、专业化、孤岛化”的核心挑战，青岛地铁联合兴云数科，基于Co- Claw，通过“通用智能体框架 + 技能库（通用化、平台化） + 现有专业智能体分层协同”的方式破局，共同打造 MetroClaw 智办助手。试点落地以办公场景先行。

技术创新点：MetroClaw 项目作为地铁行业首个企业级 Claw 智能体平台，构建了多项行业领先的技术创新体系。其一，首家轨道交通领域专属 claw 智能体架构，依托集团现有智算与大模型能力，打造标准化、模块化、组件化的能力底座，整合集团分散的 AI 算力、模型与业务数据资源，解决传统智能应用能力割裂、重复建设的痛点，实现智能能力的统一管控与全域赋能。其二，构建了多层级纵深安全防护体系，创新采用云端沙箱隔离技术，实现业务执行环境与宿主系统的逻辑、资源双重隔离，彻底阻断程序逃逸、风险扩散隐患；同时搭配运行时安全围栏，通过“解析 -评估 -决策三阶段引擎精准拦截高危操作。

应用价值与效益：MetroClaw 项目以私有化方式部署于集团大数据中心云平台，搭建隔离环境，同时支持容器化与虚拟机两种部署模式，可根据业务负载动态调整资源配置。项目实现了集团现有核心系统的深度集成：对接统一授权管控平台实现组织机构同步与单点登录，对接应用运维平台实现日志与监控的统一管理，对接 API 平台、 OA 系统完成数据交互与业务协同，同时实现与原有“小铁宝”的入口融合，无需切换系统即可享受智能服务。

B5-12 全栈AI 赋能基层治理的智慧社区服务智能体实践申报单位：中国移动通信集团天津有限公司

案例简介：本案例面向基层社区治理、民生服务、适老关怀和心理健康等场景，打造“全栈AI 赋能、国产算力驱动” 的智慧社区服务智能体系统。系统以DeepSeek 等大模型为核心，依托中国移动国产化算力、5G 网络和云边端协同架构，构建“和小智”社区服务智能体、“和小馨”心理健康服务智能体、虚拟政务数智人及具身智能机器人等多形态服务体系。其中，“和小智”整合1000 余项社区政务和生活服务事项，实现政策咨询、办事导引、诉求受理、生活查询等一站式服务；“和小馨”融合多模态情感识别、心理风险评估和分级干预能力，填补基层心理健康服务空白；具身智能机器人则将智能体能力延伸至物理空间。

技术创新点：等方向，构建了从数字空间到物理空间贯通的全栈技术体系。一是构建“云-边-端”协同的智能体技术架构。系统底层依托国产化算力集群、5G 专网和异构计算资源池，形成安全可靠的算力底座；数据层通过智能网关接入社区政务、公共服务、居民诉求、心理交互等多源数据，完成清洗治理、标签化处理和知识沉淀；智能引擎层以DeepSeek 等大模型为基座，融合RAG 检索增强生成、LoRA 微调、知识图谱和长期记忆机制，提升政策解读、复杂问答、情绪识别和场景推理能力；应用层通过MCP 微服务架构，将大模型能力、第三方接口、政务知识库、心理知识库和具身终端统一编排，实现智能体对外服务闭环。

应用价值与效益：本案例已在天津市河北区、和平区、津南区、静海区等多个典型社区实现常态化运营，并围绕智慧社区、心理健康、虚拟政务形象和具身智能服务形成多场景落地成果。系统累计服务居民超过13.6 万人次，完成高质量交互9.2 万次，日均活跃对话量稳定在800 次以上，已从单点试验进入规模化推广阶段。在政务服务方面，“和小智”智能体有效承担了社区高频咨询和办事导引工作，居民咨询响应时间由过去现场排队等待缩短至秒级，能够替代社区服务中心约70% 的重复性政策咨询工作量。

B5-14 通信网络黑灯运维智能体系统申报单位：中国移动通信集团江苏有限公司

案例简介：本案例聚焦通信网络运维流程智能化升级，面向通信机房、网络节点、偏远基站等场景，构建黑灯运维智能体系统，解决拓扑查询依赖人工、根因定位慢、续报链路长等痛点。系统融合KGRAG 知识图谱、ASR 语音识别和流程调度能力，覆盖告警接收、拓扑定位、根因诊断、处置指引、故障续报与异常升级，支持拓扑关联推理、故障传播路径分析、语音交互和任务编排。人机协同方面，智能体承担诊断、记录、提醒、续报等高频工作，运维人员负责现场处置、异常确认和关键决策，形成“智能体闭环执行、人工监督兜底”模式。应用后，根因诊断≤60 秒、续报响应≤30 秒，典型续报场景ASR 字级识别准确率不低于90%。

技术创新点：本案例面向通信网络黑灯运维场景，围绕“无人值守、快速诊断、自动续报、闭环处置”的核心目标，构建以运维智能体为中枢的事件驱动技术体系。系统不是简单叠加知识图谱、语音识别和智能体能力，而是将多源感知、知识推理、语音交互、流程调度和异常兜底嵌入运维全流程，形成可持续运行、可解释诊断、可复制推广的黑灯运维智能体方案。一、感知规划：多源信息统一接入，运维任务自主编排系统接入网络告警、设备状态、拓扑关系和现场语音等多源信息，构建面向故障事件的统一感知入口。

应用价值与效益：本案例围绕通信机房、网络节点、偏远基站等黑灯运维场景开展原型建设和流程验证，形成“告警触发— 智能诊断—处置协同—续报同步—运行留痕”的闭环应用流程。一是分步实施落地。首先梳理设备台账、链路关系、接口信息、告警类型、历史故障和处置经验，构建 KGRAG 知识图谱底座；其次接入网络告警、设备状态、拓扑关系和现场语音等多源数据，由运维智能体完成事件识别、任务拆解和流程编排；最后围绕链路中断、设备异常、告警级联等典型场景开展验证，实现故障定位、根因分析、处置建议和续报记录自动联动。

B5-15 液化气场站视觉自动巡检智能体申报单位：南通市市政设施管理处

案例简介：案例背景：站充装违规行为频发、人工巡检效率低等问题，南通市市政设施管理处依托景：针对瓶装液化气场站智慧燃气安全监管平台，部署AI 视频分析系统，实现从“被动应对”向“主动预防”的转变。应用场景景：覆盖充装区和二道门区域，智能识别11 类违规行为，包括充装泄漏、气瓶超量、使用手机等。智能体能力：系统政务智算云部署，融合CV 大模型，构建全域万物检测推理能力；创新采用“大小模型协同”机制，毫秒级告警，误报率最低。人机协同模式：基于智能体视觉检测技术，全自动巡检与报告生成，告警推送监管平台，人工复核处置，全流程闭环。案例成效：违规行为识别率达90%-98%。

技术创新点：一、核心技术能力 1. 多场景智能感知与识别系统覆盖充装区及二道门两大场景，支持11 类违规行为自动识别。基于CV 大模型万物检测能力，通过少量训练数据即可实现：烟火检测（气体泄漏识别）、目标检测+ 面积统计（气瓶超量判别）、时序行为分析（手机使用场景）、姿态+ 目标关联（踢踏气瓶）、轨迹跟踪+ 交并比（密闭空间运输）等多类型识别。2. 全流程运行机制系统利用Co-Claw 智能体实现7×24 小时自主值守，通过摄像头查询、异常行为识别、告警处置与推送等 Skill 组合。

应用价值与效益：一、应用效果和落地情况 1. 核心成效选取南通市通州区民泰燃气有限公司作为试点，服务居民和餐饮企业，用户数约18 万，覆盖范围1525 平方公里，在五接场站已完成11 类场景算法训练与测试。·安全转型：违规识别率达90%-98%，毫秒级告警，场站安全隐患及人为风险下降30%-60%。·降本增效：巡检人力减少50%-70%，隐患处置响应效率提升60% 以上。

B5-16 智能体赋能电联共享网络自治运营申报单位：中国联合网络通信有限公司上海市分公司

案例简介：本项目依托AI+ 数据模型与多模态基座大模型，构建电联共享场景“基座模型—数据中台—知识引擎—智能体协同”全链路智慧运营体系，创新“栅格重叠度-效能评估”双维度分析模型，实现4G 电联同站址智能评估与动态调优。项目破解传统网络优化中数据孤岛、被动运维、根因难定三大痛点，落地站址择优、业务调优、用户保障三大核心场景，推动网络运营从“以网络为中心”转向“以用户体验为中心”。项目已在上海规模落地，成功关闭冗余基站3043 个，节约大量运营成本，实现网络覆盖率提升3%、用户投诉率下降12%，申请一项国家专利，多项市级以上荣誉，技术成熟、可复制性强，具备全国推广价值。

技术创新点：1. 建设总目标与整体架构部署本项目采用基座模型—数据中台—知识引擎—智能体应用四层解耦架构，兼容现网设备、利旧改造、平滑升级，支持多云部署与弹性扩容。架构遵循TOGAF、DAMA、ISO27001 标准，安全合规、可复制、可规模化推广。图1 电联智慧运营体系整体架构搭建 2. 全维度精准感知与智能规划能力依托多模态AI 感知大模型与50m×50m 栅格化MDT 数据，实现网络性能、用户体验、业务质量、终端行为、地理信息五维全域感知，构建30+ 维度用户画像与业务画像。

应用价值与效益：本项目已在上海全域完成4G电联一张网全量落地，构建“数据底座构建—模型研发—场景试点—全域推广— 闭环优化”的标准化实施路径，全面解决电联共享网络运营痛点，落地成效显著，具备极强可复制性。项目落地划分为五大实施阶段：一是打通电信、联通跨域数据源，完成数据规整治理，落地统一数据中台与知识图谱；二是自研栅格重叠度 + 效能评估双维度模型，落地站址优选、参数优化、业务保障规则；三是选取居民区、高校、地铁、商圈等典型场景试点验证；四是迭代优化后全上海规模化部署上线；五是搭建 7×24 小时智能监控与效果稽核机制，常态化迭代优化系统。

B5-17 智网星链：面向现实场景的具身智能体平台申报单位：上海氦川科技有限公司

案例简介：智网星链智能体平台，旨在打造大规模、高效率以及低成本的AI Agent 平台以及拓展基于平台的千万级智能体应用，并进一步构建出可以刻画并连接物理世界与数字世界的智能体社区。并且以自助式、协同式以及对接式等多样化方式将城市中各行各业传统的行业软件改造或转型为先进的行业智能体，共同探索和发展未来智能体城市。目前，智网星链平台已在江苏连云港市环卫领域展开应用，通过构建“行业业务平台+ 智能体平台”双引擎驱动的环卫系统，项目成功破解了传统智慧环卫领域的三大痛点：数据孤岛、被动响应与人机割裂。这一创新模式将为环卫行业提供一套完整的、可复制的智慧升级方案。

技术创新点：RVAgents 具身智能体技术体系：构建智能体互联网络的基石 RVAgents 是虚实映射与融合的具身智能体，与多智能体、具身智能、数字孪生等概念息息相关却又截然不同。它既是物理世界的实体，也是数字世界的虚体，二者如影随形，相伴相生，共生共荣。具身智能体能够有效连接物理世界与数字虚拟世界，也是AI 更为广泛且深远的存在形态。我们认为具身智能体具备三大核心特性，这三大特性构成了RVAgents 技术方案的基石，旨在解决具身智能体在虚实共生环境中的根本性问题。

应用价值与效益：智网星链平台已在江苏连云港园博园的环卫场景中实现全流程闭环落地，完成了从智能体接入、协同调度、任务执行到结果反馈的完整验证。该试点作为技术向开放城市推广的基石，其核心闭环运行如下： 1. 智能体接入：异构设备即插即用，安安全入网平台通过RVP 协议与协议转换模块，将园博园内人员（环卫工人配备智能手环20 部）、车辆（自动驾驶清扫车3 辆）、100 路摄像头及智能垃圾桶等异构设备，统一抽象为“物理智能体”。

B6-01 BossAI浏览器——基于多智能体协同的下一代AI浏览器申报单位：元聚变

案例简介：元聚变（上海）科技股份有限公司（证券代码：830999）成立于2008 年3 月，2014 年8 月在新三板挂牌， 2015 年获新华网战略投资，累计分红逾1.43 亿。公司以AI+ 建模+ 数据的模式深耕人工智能领域，核心产品矩阵包括BossAI 浏览器、聚数通数据云、炬宝GEO（AI 搜索优化）、元点AI 数字人、聚宝盆Agent 等，务”的可信传播闭环。构建了覆盖“数据→内容→任务” BossAI 浏览器是元聚变开发的下一代智能浏览器应用，通过将人工智能技术深度集成到浏览器内核中，实现了从“搜索-点击”到“对话-执行”的范式转变。其核心差异在于：不是浏览器的AI 外挂。

技术创新点：BossAI 浏览器的核心技术特征是AI 原生的浏览范式——将智能体深度嵌入浏览器内核，而非作为附加功能外挂。传统AI 浏览器方案将大模型作为侧边栏ChatBot，BossAI 则实现了智能体与浏览器的深度融合，在四个层面形成技术突破。在深度网页感知层面，BossAI 基于Chromium 内核深度定制，实时解析DOM 树、识别页面元素类型（文本、表格、图片、视频、表单），理解当前页面语义上下文。

应用价值与效益：BossAI浏览器已完成Windows 10及以上（32/64位）与macOS 12及以上（Intel/Apple Silicon）全版本适配，以独立客户端形式安装，无需依赖Chrome、Edge 等第三方浏览器。目前已围绕六个典型使用场景实现落地。网页智能摘要。用户打开任意网页后点击侧边栏“AI 总结”或划选内容，BossAI 智能体识别页面DOM 结构与语义段落，调用适配大模型生成结构化摘要，包含核心要点、关键数据、行动建议，结果呈现在嵌入式侧边栏，用户可追问细节。

B6-02 大模型数字人应用智能终端申报单位：云知声智能科技股份有限公司

案例简介：项目围覆盖机场出发层与到达层核心服务节点，打造"多模态智能交互终端+ 数字人"的智慧问询服务体系。该终端集成大模型知识问答、数字人语音交互、航班行李实时查询、站内导航、WIFI 指引、商户推介、人工客服呼叫等能力，支持语音与触摸双模态交互。人机协同采用"智能体优先响应+ 一键求援人工兜底"模式。在垂直领域应用中，数字人基于机场专属KMS 知识库与RAG 增强技术，实现航班动态、安检流程、行李追踪等专业化精准应答，有效分流人工咨询压力，提升旅客信息获取效率与机场服务智能化形象。

技术创新点：（1）大模型+RAG 机场知识增强引擎构建机场专属大模型基座，通过深度学习技术对机场专业数据进行训练优化，结合RAG 检索增强生成架构，将航班信息系统、行李管理系统、安检规定、商户数据等实时知识库与大模型深度耦合。系统采用"数据索引→检索→生成"三步流程，对用户Query 先通过搜索引擎与自然语言处理技术从外部知识库检索相关信息，再让大模型结合检索结果生成答案，有效解决大模型幻觉与数据新鲜度问题，确保航班延误、登机口变更等时效性信息的准确性。

应用价值与效益：数字人终端有效承接了航班查询、安检咨询、行李追踪、站内导航、商户推介等高频服务场景，显著分流了传统人工咨询压力，旅客信息获取效率大幅提升。终端集成的多种事务性功能，实现了"一站式"自助办理，减少了旅客多次排队往返的痛点。人工客服"一键求援"功能确保了复杂问题与紧急场景的及时兜底，整体服务闭环顺畅。项目针对机场高噪音环境、多系统数据对接、高峰并发访问等典型场景进行了专项优化，通过算法增强、中间件适配与集群部署等手段保障了系统稳定性与响应速度。

B6-03 美的自进化家居智能体MevoX申报单位：美的集团

案例简介：本案例为美的MevoX 自进化家居智能体，依托自研“美言”大模型3.0 打造，聚焦全屋智能家居场景，以“意图驱动空间”为核心，具备感知、推理、执行、记忆、优化、链接六大能力，实现从“被动响应指令”到“主动预判需求”的跃迁。美的在全球范围内实现超过1.4 亿台智能设备联网，为超1.5 亿智能用户提供个性化主动服务，拥有200 亿条用户交互数据，贴近家庭场景的真实数据，为模型训练提供了土壤，让MevoX 能真正贴合用户的生活需求。在权威认证层面，MevoX 成功获中国电研威凯颁发的智能体自学习能力五星级认证，是国内首个获此项权威认证的智能家居系统。同时。

技术创新点：MevoX 依托Multi-Agent 协同框架与分层解耦架构，整合多Agent 协同、分层解耦、分布式记忆等核心技术，实现从“被动响应”到“主动智能”的跨越。（一）系统协同采用MevoX Multi-Agent 协同框架，实现任务级解耦与能力级复用，顶层由六大Agent 组成，各Agent 基于统一协议完成意图分发与结果聚合。推理层依托自研“美言”大模型3.0 与垂域小模型，通过RAG 机制实现多层次检索；交互层负责上下文感知与个性化反馈。

应用价值与效益：MevoX 通过重构智能家居的“脑”与“肢”，已在美的智能设备中实现落地。在实际应用效果上，主要体现在三方面：一是能够理解用户模糊的意图，实现从“人驱动设备”到“意图驱动空间”的转变，减少用户手动操作步骤。二是持续记忆与个性化，可记住用户长期偏好，在后续交互中自动应用这些设置，提供个性化服务。三是跨设备协同与场景联动，依托能力封装完成跨设备联动、多智能体协同。

B6-04 模力通AI 办公智能体与一体机终端赋能政务实践申报单位：上海蜜度蜜巢智能科技有限公司

案例简介：随着大模型技术在政务领域的深度应用，党政机关单位普遍面临应用能力不足、存在安全顾虑、落地成本机赋能政务实践以“智能体依托“通用大模型× 蜜巢× 文修”多模融合架构，提供AI 办公写作、AI 公文写作、AI 风格仿写三大核心功能，以及智能问答、知识问答、润色改写、智能审校、材料分析等五大辅助功能，形成覆盖政务办公全场景的能力矩阵。硬件层面推出模力通一体机，将算力、算法与应用融合在一个“盒子”中，实现开箱即用、数据不出域。人机协同采用“指令驱动+ 多智能体协同”机制——用户通过自然语言输入任务，智能体自主完成从任务拆解、工具调用到结果交付的全流程闭环。本方案已在政务、金融、媒体。

技术创新点：1.“通用大模型× 蜜巢× 文修”多模融合架构通用大模型提供复杂推理能力，蜜巢深耕政务垂直领域，文修负责内容校对可支持35 类错敏检测。三者协同：公文写作中，通用生成逻辑、蜜巢匹配术语、文修完成审校排版；风格仿写中，通用提取风格、蜜巢匹配语料、文修确保合规。1. 全栈软硬件兼容与资源配置 · 多元算力适配：支持海光、Intel、鲲鹏、兆芯等主流及国产CPU；兼容华为、沐曦、天数、NVIDIA 等 GPU/NPU，信创适配能力突出。

应用价值与效益：案例一：学习强国政务一体机——海量权威内容资源+ 智能体技术的深度融合 2025 年7 月，蜜度与“学习强国”携手发布首款具备时政智能化能力的政务一体机。设备基于“通用大模型× 蜜巢× 文修”多模融合架构，集成AI 公文写作、AI 办公写作、AI 风格仿写等核心功能，依托“学习强国” 政务语料库，结合多轮价值观导向强化学习与安全可信算法，实现了意识形态与技术安全的双重保障。

B6-05 拟人交互机器人Galbot申报单位：北京银河通用机器人股份有限公司

案例简介：拟人交互机器人Galbot 是北京银河通用机器人推出的面向服务场景的具身智能机器人，具备语音交互、动作识别及多任务精细操作能力。2026 年央视春晚舞台上，Galbot 与沈腾、马丽互动，以灵动的姿态完成盘核桃、捡碎玻璃、叠衣服、搬运等动作，迅速引发公众关注。春晚后，该版本Galbot 批量部署于全国二十余城市的“银河太空舱”智慧零售店，承担迎宾导购、商品推荐、自主取货等职能。机器人可通过自然对话与手势、表情识别，理解顾客意图并提供个性化服务，例如根据顾客指向取下文创产品、推荐小吃搭配。自批量部署以来，拟人交互机器人Galbot 迅速赢得游客青睐。

技术创新点：主动视觉：基于多模态感知融合，机器人可实时捕捉用户的肢体动作、面部表情与手势信号，同步监听并理解用户的自然语音输入。系统会自动感知来访者到达并发起交互，实现“所见即所感”的拟人化接待体验。导航引导：通过大语言模型精准解析用户的口头描述——无论是楼层、部门名称还是人名——自动匹配目标位置，规划最优路径，以自然语言配合肢体引导带领访客前往指定地点，全程无需人工干预。系统协同：深度打通办公软件与公司员工花名册，访客到达时自动完成身份登记与信息录入，实时查询被访人日程状态，并通过APP 即时推送访客到访通知至接待人，形成“感知—登记—通知”全链路自动闭环，显著降低前台人力成本。

应用价值与效益：一、实施关键步骤拟人交互机器人Galbot 的规模化落地经历了三个关键步骤：首先，基于公司“银河星数”数据基建，针对迎宾互动与零售场景进行海量数据训练，涵盖多语种语音交互、手势识别、精细抓取（如易碎品、柔性物体）等能力；其次，在首批论坛场馆及银河太空舱门店完成环境建图、系统联调与安全设置，确保机器人能够稳定运行；最后，通过持续迭代，优化交互体验与任务处理效率。

B7-01 AI 智能体网关统一接入管控实践申报单位：中国电信云网操作系统研发中心

案例简介：随着 AI 技术飞速发展，企业自研、部署AI智能体的需求持续攀升。目前，智能体缺乏统一接入标准，身份认证、注册发现、访问限流、安全防护零散搭建，不仅易滋生安全漏洞，还存在管控复杂、运维成本偏高的问题。为解决以上问题，中国电信通过推出AI 智能体网关，解决多智能体系统中存在的寻址困难、协议不统一、安全管控缺失、跨域通信复杂、监控缺失等核心痛点，提供标准化通信协议和统一管理平台。

技术创新点：中国电信AI 智能体网关致力于打造运营级智能体通信系统，使得AI 能力可以像水电一样即取即用，构建 AI 原生时代的基础设施，它包括如下关键能力。· 业务代理能力：支持内外网地址转换，屏蔽内部智能体部署细节，收敛统一访问入口，简化外部对接与服务发布流程。· 安全防护能力：构建智能体通信加密通道，全覆盖通信流量安全检测与风险防护，保障智能体交互传输安全可控。· 智能体注册管理能力：统一颁发智能体身份标识，标准化实现智能体全生命周期规范化管理。

应用价值与效益：目前，中国电信AI 智能体网关已完成规模化部署与常态化运行，累计纳入管理智能体1456 个、数字员工 881个、超级数字员工57个，已具备大规模智能体统一纳管、安全协同通信的服务能力。平台已在装维、综维、运维监控、故障排障等高价值云网运营场景实现规模化落地应用，有效支撑企业智能化、体系化运维升级。业务层面，依托AI 智能体网关提供的互联通道构建完成的57 个超级数字员工，全面赋能电信云网运维、综合保障等核心业务场景，大幅降低人工运维成本、缩短故障处置时长，显著提升整体智能化运维效率与业务运营效能。

B7-03 U 爱“小贝壳”——您身边的全科数字医生管家申报单位：联通

案例简介：本案例由中国联通联合上海市第一人民医院共同打造，聚焦胰腺肿瘤术后康复痛点，构建了“肿瘤AI 随访 -康复生态系统”。项目以联通“小贝壳”智能终端为硬件入口，搭载胰腺专病问答智能体“龙医生”，首创“患者自主管理+ 医护远程干预+ 健康数据联动”的全闭环慢病随访管理体系。智能体具备多模态感知、PG-SGA 营养评估、症状监测及数字疗法干预能力，通过“唠嗑式”语音交互实现适老化服务。项目打通了“终端+ 连接+ 云算+ 产品+ 权益”的新型2B2C 医养解决方案，有效提升了患者术后生存质量与随访依从性，为肿瘤专病管理提供了智能化新范式。

技术创新点：本案例依托联通“端网云算”底座，在部署架构、运行机制与感知交互层面实现四项核心技术突破： 1. 部署架构与运行机制｜“快慢脑”协同与多模型动态路由打破单一模型瓶颈，创新引入“快慢脑”双引擎架构。快脑负责高频即时交互与意图路由，慢脑处理复杂医疗推理与长程任务规划。云端集成4 套不同参数量模型进行分层调优，根据用户指令复杂度自动动态路由，兼顾响应速度与推理深度，保障7×24 小时高并发服务的高可用性。

应用价值与效益：实施路径与落地情况：项目已在上海市第一人民医院胰腺中心成功落地，覆盖胰腺肿瘤术后患者群体。知识库构建：联合一院专家，将胰腺专病诊疗指南转化为AI 可理解的SOP 知识库。硬件适老化部署：发放“小贝壳”终端，实现一键SOS 与语音随访，降低使用门槛。流程重塑：打通院内HIS 系统与云端平台，实现诊后数据自动归档。解决的问题与成效：提升随访效率：AI 承担80% 的日常问答与数据采集工作，医生仅需处理20% 的异常预警。

B7-04 产业智能体协同应用平台申报单位：中国互联网络信息中心

案例简介：业智能体协同应用平台是实践。平台基于智能体域名系统，为每一家企业生成专属“企业经纪人智能体”，使其具备自主感知、商机理解、需求匹配、跨主体协同与交易撮合能力。这些智能体通过自主建联形成可持续生长的产业智能体协同应用平台，在大宗商品贸易、产业供需对接、企业协同运营等场景中，实现“企业找企业”向“智能体找智能体”的升级。系统采用“人机协同”模式，由AI 负责商机发现、关系连接、信息处理和交易辅助，人类负责关键决策与风险控制。目前，该网络已在产业互联网场景中实现多主体协同运行，显著提升商机流转效率、降低沟通成本，并推动产业交易从信息互联网向智能体互联网演进。

技术创新点：本案例创新性地提出并实践了基于智能体域名系统的“产业智能体互联网”架构，实现了智能体从单点工具向互联网级协同网络的升级。（一）基于智能体域名系统的可信身份网络平台基于智能体域名系统，面向所有接入平台的各类智能体主体，统一分配具备全局唯一性的域名身份标识。该域名标识自带可溯源、不可篡改的核心特性，从根源上规范了智能体的网络身份体系，赋予智能体可发现、可连接、可验证、可协同的互联网接入能力，让各类智能体能够顺畅融入网络生态开展交互协作。

应用价值与效益：本案例已落地应用，并在大宗商品贸易、产业供需撮合等场景取得明显成效。其中，在大宗商品交易采购需求匹配上，准确率超过80%，相比传统人工匹配提升接近1 倍；在商机响应延时上，已经缩减至秒级，而传统人工的响应延时经常为数天甚至数周；在交易转化上，由智能体谈判撮合完成的交易意向，最终完成交易的比例超过20%，且仍在持续提升，远远超过人工效率。（一）实际应用场景平台当前主要服务于大宗商品产业链企业，包括铝锭、钢材、煤炭等行业客户。

B7-05 电商内容平台的AI 智能体运营实践申报单位：上海商汤智能科技有限公司

案例简介：案例背景与场景：针对电商直播行业达人匹配难、数据复盘效率低等痛点，值得买科技旗下星罗直播携手商汤科技，在店铺、投放和直播运营等高频场景中深度应用AI 智能体。能力与协同模式：系统集成商汤“办公小浣熊”的数据分析与报告生成能力。采取“智能体实时解析+ 运营团队精细决策”的人机协同模式，将运营团队从繁重的手动处理中解放出来。应用成效：智能体实现了交易数据的秒级复盘、用户行为的实时解析以及合规材料的自动结构化输出。在垂直电商内容领域，该应用让用户流失分析的准确性大幅提升2–4 倍，显著降低人工成本，成功助力平台实现从“流量”到“转化”的全链路精细化数据驱动与跨团队高效协同。

技术创新点：本案例的核心技术在于将商汤科技的“办公小浣熊”（数据分析智能体）与电商平台进行深度融合，构建了一套面向内容电商垂直领域的“大脑+ 双手”高阶AI 应用。其核心技术能力与创新点体现在以下五个维度：一、感知规划：从朦胧意图到结构化任务拆解传统AI 多停留在“一问一答”的辅助层面，而本案例的智能体具备强大的自顶向下任务规划能力。当运营人员输入如“分析昨日大促流失原因”等自然语言指令（Prompt）时，系统并非盲目检索，而是启动“深度思考”机制。

应用价值与效益：一、实施过程的关键步骤项目围绕“数据打通-智能集成-人机协同”三步走战略平稳落地：数据底层打通与画像构建：依托“什么值得买”的消费数据，星罗直播首先对海量商家、商品及创作者的人群画像、内容风格进行多维度结构化清洗，奠定精准匹配的数据基础。智能体系集成：将商汤“办公小浣熊”的数据分析与报告生成能力，深度嵌入商汤如影智能体系统中，完成接口对接与场景化策略配置。

B7-07 多智能体协同跨域故障智诊申报单位：中国移动通信集团江苏有限公司

案例简介：面对跨域故障串行排查效率低、多专业数据孤岛等痛点，本案例创新构建多智能体协同跨域故障智诊系统。基于ACP 协同协议，由监控调度智能体统一编排，无线、传输、核心网等专业智能体并行研判、协同推理，将传统“人工串行排查”颠覆为“智能体集群协同诊断”。技术端采用“大模型+ 增强时序KG-RAG”双引擎驱动跨域多跳因果推理；运行端智能体自主完成“感知→分析→决策→执行”闭环，人工聚焦关键审核。系统实现跨域故障定界≤10 分钟，根因准确率约92.7%，非工作日调度响应缩短100%，工单派发抑制率 22.6%，率先支撑通信网络黑灯运维落地。

技术创新点：核心架构：“一个协同环境、两类核心引擎、三重智能融合” 多智能体协同感知与任务编排（感知规划）：基于ACP 协议构建多智能体协同环境，监控调度智能体作为总控，将复杂跨域故障拆解为并行子任务，向无线、传输、核心网等专业智能体发起协同，实现“假设 →验证→讨论”的自循环研判，突破串行效率瓶颈。知识图谱增强与大模型推理融合（工具调用）：采用“LLM+ 增强时序KG-RAG”双引擎，构建30 万+ 实体、 120 万+ 关系的跨专业事件特征图谱，嵌入时间戳与因果权重，赋能专业智能体实现跨域因果链精准还原与多跳推理。

应用价值与效益：落地路径与关键步骤：采用“场景驱动、原子化嵌入”策略。① 统一数据底座：汇聚异构数据，基于KG- RAG 构建结构化运维知识图谱；② 打造智能体集群：自研监控调度智能体（协同中枢）及无线/ 传输/ 核心网等专业处置智能体，赋予自然语言理解、图查询等能力；③ 生产流程嵌入：通过API/MCP 将智能体能力嵌入故障管理系统，贯通“告警触发→智能研判→派单抑制→闭环”全链路。

B7-08 广域智能体协同互联网关申报单位：紫金山实验室

案例简介：随着大模型生态的发展，垂直智能体（Agent）呈爆发式增长，但受限于网络边界、异构协议与数据安全等问题，智能体间仍处于“割裂”状态，无法应对跨地域、跨行业的复杂协作任务。广域智能体协同互联网关产品聚焦于广域网络环境下的智能体资源调度与协作，打破传统局域网及单一平台的限制，具备异构协议无缝转换、智能体鉴权认证、语义意图深度解析、广域智能体动态路由、入向合规检查和出向数据脱敏等核心能力。当用户提交一个复杂的全局任务时，网关能够横跨不同企业边界、不同云平台甚至不同地域，将用户需求精准安全的调度到全网最合适的一组智能体协同服务，实现数据安全共享与长流程异步协作。

技术创新点：广域智能体协同互联网关，是面向广域多智能体系统打造的专用通信网关设备，主要用于高效管理、统筹调度，实现全域多智能体间的通信交互与协同运作。该网关是本地智能体与广域远端智能体的通信中转枢纽，依托异构智能体统一接入和智能体协议转换、语义解析、智能体路由寻址、分布式鉴权认证和数据安全管控等功能，有效打通不同技术框架、运行平台、机构主体及跨区域智能体的访问壁垒，实现各类异构智能体的广域互联互通。图1 广域智能体协同互联网关产品架构核心技术能力与创新点重点体现在以下四个关键维度： 1. 多协议适配与异构智能体统一接入：针对跨地域生态中的异构智能体。

应用价值与效益：本案例依托国家重大科技基础设施——CENI（未来网络试验设施），开展广域智能体协同互联网关的现网技术验证。广域智能体协同互联网关的验证思路采取“局部试点——跨域打通——全面纳管”的路径。整个验证过程分为三个阶段： 1. 局部试点阶段，系统完成本地智能体协作集群的搭建，并通过协同互联网关的多协议适配机制，完成首批异构智能体的网络接入与泛在验证； 2. 跨域打通阶段，充分发挥CENI 的传输优势，选取另外两个远端节点进行智能体协作集群复制，并通过三地网关将三个智能体协作集群统一接入CENI 网络，完成三地网络打通； 3. 全面纳管阶段。

B7-09 基于iBNG 的家庭智能体网关创新实践申报单位：中国移动通信有限公司研究院

案例简介：本案例围绕家庭智能化需求，构建以边缘家庭智能体网关（iBNG）为核心的本地化家庭智能助手与跨家庭智能体协同两大创新实践。一方面，在家庭局域网内部署本地化AI 生活助手，实现跨品牌、跨生态智能家居设备的统一管理与场景联动，保障数据隐私安全，提供低时延、高可靠的本地智能服务。另一方面，基于具备意图理解、规划编排等通用能力的个人助手智能体（通过OpenClaw 等开源框架实现），以“自己家—父母家—小孩”三代人场景为载体，依托iBNG 网关完成智能体的自动发现、注册、寻址与动态调度，实现老人照看、亲情关怀、学习陪伴等任务中的跨网互联协同验证，为构建智能体互联生态提供可行技术路径。

技术创新点：案例的核心技术创新涵盖深边缘家庭智能体算力底座与本地化服务架构、家庭智能体跨网互联协同架构与网关技术两大方向，均基于边缘家庭智能体网关（iBNG）及其MPC 多维算力单板展开验证。1. 深边缘家庭智能体算力底座与本地基于iBNG 的MPC 容器化部署能力，融合OpenClaw 智能体框架、Home Assistant 设备管控平台及vCPE 家庭网关，如图1，构建部署在家庭网络边缘的“开箱即用”本地化AI 生活助手。

应用价值与效益：一、核心实施步骤 1. 家庭智能助手部署与验证依托iBNG 边缘智能体网关，在MPC 板卡上容器化部署vCPE、OpenClaw 及DeepSeek 大模型，并对接 Home Assistant 平台，构建家庭局域网闭环环境。完成以下验证：家庭智能局域网构建：vCPE 为智能终端分配IP，OpenClaw 与DeepSeek 网络互通，Home Assistant 成功发现并注册所有终端，智能家居控制数据不出家庭。

B7-10 基于多智能体协同的施工方案生成与审核关键技术研究与应用申报单位：中国电信股份有限公司陕西分公司

案例简介：本案例针对电网基础建设工程中施工方案编制耗时长、易出错等痛点，聚焦组塔、索道架线等核心生产场景，基于多智能体协同的技术路线，创新构建了方案生成、参数提取、领域计算、图纸识别、方案校审等16 个专业智能体。多智能体闭环完成数据解析、复杂受力计算与合规审查，实现了输电线路施工方案智能生成与审核。案例在电力建设垂直领域成效卓著：单份方案编制时间由45 天压缩至0.5 天，提效90%；核心校验准确率超90%，实现数据全链路溯源。根除了人工计算引发的安全隐患，将施工经验转化为企业数字资产，赋能传统电网建设智能化转型，激发新质生产力。

技术创新点：本项目基于微服务架构，创新性构建了以“大小模型协同”与“多智能体编排”为核心的技术架构（图1）。核心创新点如下： 1、多智能体编排（图2）：16 个多智能体构筑自动化闭环流水线。系统围绕6 大施工场景，定制了16 个业务智能体。以“文档主智能体”为全局调度核心，编排形成“参数提取→领域计算→方案生成→形式与规则审查→成果导出”的闭环自动化工作流。各智能体间通过异步消息队列通信，支持任务依赖管理、异常重试与进度追踪、冲突解决、并发执行，实现了复杂多工序的无缝协同，针对上百页长方案，生成效率提升60% 以上。

应用价值与效益：1. 实际应用效果与综合成效本案例在多条特高压输电线路工程中完成试点。单份专项施工方案编制与审核时间由传统的45 天缩短至0.5 天，提效90% 以上。通过AI 高精度受力计算与规范强制校验，核心校验准确率超90%，大大降低了因计算错误引发的停工返工风险。1. 实施过程中的关键步骤 ① 智能体定制与流水线编排：针对核心业务定制11 类专属算法模型，开发并串联16 个专业智能体，跑通 “提取-计算-生成-校审”闭环流水线。

B7-11 基于可信数字身份的对话式智能体通话解决方案申报单位：华为技术有限公司

案例简介：当智能体（Agent）走出屏幕、开始拨打和接听真实电话时，通过智能体呼叫的是谁、能不能被电信网络认可、能不能像真人一样听说，成为决定其能否真正服务现实世界的两大门槛。本案例由声网与华为联合实践：华为为智能体签发基于W3C VC 标准的数字身份（Agent Digital VC），让Agent 拥有可被运营商识别、可溯源的“通话身份证”；声网提供呼叫智能体，建立在自研对话式AI 引擎之上的产品级整体解决方案，为Agent 装备真人级听说与电话拨打能力，让智能体与人的对话达到650ms 端到端延迟、通过自研AI VAD 自适应对话节奏、智能轮次检测、精准识别真打断与思考停顿、能在80%。

技术创新点：本案例智能体一体化解决方案核心创新可归纳为三层——“身份层—呼叫智能体层—编排层”的端到端协同。t 获得“通话身份证” 一、身份层：华为电信级数字身份，让 Agent 获华为基于W3C Verifi able Credential（VC）标准扩展定义‘Agent Verifi able Credential’凭证类型，由运营商网络为每一个智能体签发数字身份凭证Agent Digital VC。每个凭证绑定一个真实实名制手机号，通过非对称密钥完成SIP 注册阶段的身份认证——私钥本地保管、永不出域；凭证原生支持过期、吊销、全链路审计，监管侧可端到端溯源。

应用价值与效益：应用效果：华为与声网联合探索基于数字身份，使能个人智能体具备电信级身份，真正具备在电信网络中独立、合规、稳定服务的资格与能力，依托5G-A 网络实现人-智能体双向通话。实施过程： 1、主叫场景：用户通过文本通知个人智能体，指定时间段通过电话预约会议、订餐等，个人智能体主动执行通话后，形成通话摘要并通过文字通知用户。2、被叫场景：用户关机或忙碌时，个人智能体以用户的“副号”身份接听电话、过滤骚扰，并形成文字记录通知用户，24 小时在线。

B7-12 金融业智能体可信互联技术探索与应用申报单位：中国银联股份有限公司

案例简介：当前，智能体底层大模型能力快速迭代，MCP、A2A 等通信协议逐步进入工程化落地阶段，推动了智能体从单体智能向群体协作、智能体互联的方向发展。然而，聚焦金融行业，智能体互联仍然存在较多挑战，不同机构、模型、服务在通信协议、接口规范、数据格式上存在显著差异，导致出现“碎片化”特征，阻碍了智能体之间的高效互通与协作。此外，作为强监管的金融行业，在身份可信，指令可控，数据安全等方面对智能体应用提出了较高要求。为此，我们研究设计了一套符合金融场景要求的智能体可信互联技术方案，并以IPO 账户流水核查为应用场景完成原型验证，智能体寻址准确率达到95%，寻址时延约100ms。

技术创新点：为满足前述金融行业用户需求，我们研究设计了支持智能体间可信互联的通信技术架构，如图1 所示。图1 技术架构图 （1）智能体应用层：支持手机、APP、智能眼镜、智能家居、智能车辆等多类型智能终端载体上的智能体互联协作。（2）智能体服务层：智能体注册发布、寻址发现。智能体注册发布指智能体将自己的技能、URI 等信息按照标准化格式注册到智能体网关上。智能体寻址指智能体网关将用户或智能体发送的自然语言请求在维护的智能体信息中通过语义匹配、智能体技能模糊查询、协同推荐等技术，寻找符合需要智能体的过程（Agent DNS）。

应用价值与效益：为验证该技术架构在金融场景的可行性，以首次公开募股(IPO) 资金流水核查场景进行原型验证。资金流水核查是监管机构对上市公司或拟上市公司现场检查工作中发现线索、取得证据的重要手段，由保荐机构陪同待查人员前往其名下所有银行查询所有账户的交易流水。该场景是典型的N：N 场景，存在传统API 对接难度大、接入成本高的问题。该场景的数字化升级项目已纳入金融数据综合应用试点及资本市场金融科技创新试点(上海)。

B7-13 肯德基小K 智能体申报单位：胜斗士

案例简介：在数字化与快节奏的消费趋势下，传统点餐方式存在操作繁琐、效率低下、个性化不足等痛点。肯德基作为全球连锁餐饮品牌，亟需通过技术创新优化用户体验，尤其在高峰时段、车载场景及复杂点餐需求下，提升服务效率与智能化水平。项目必要性与总体目标项目旨在通过AI 技术重构点餐流程，解决多场景、多意图的交互难题。总体目标为：基于大模型打造智能点餐体“小K”，实现全链路语音交互点餐，提供精准推荐、快速响应及个性化服务，最终提升用户点餐效率、满意度与品牌科技感。总结：项目以AI 语音交互为核心，通过大模型+RAG+ 专属算法，实现从“人找餐”到“餐适人”的智能化转型。

技术创新点：感知规划：多意图并行感知：系统不仅仅将用户的输入当做单一的意图处理，而是支持一句话识别多意图信息，从多重意图标签中挖掘符合的完整意图。Agent 并行感知：将复杂的语义理解任务，正交分解给多个特定子任务的链路，降低单个任务复杂度。工具调用及系统协同：构建点餐相关多个工具，使用策略编排路由。系统支持状态化场景协同，根据点餐场景状态将复杂的多轮操作收敛为可控的有限状态转移，降低多轮交互错误率。系统将自然语言转换成结构化工具参数数据，指定边界，收敛模型调用范围。

应用价值与效益：关键步骤：整体遵循小范围试点验证→分批次灰度放量→全量规模化落地的循序渐进落地思路，依托分阶段管控、闭环迭代的落地方法论稳步推进项目落地，全流程把控落地风险、打磨产品能力，稳步实现项目价值落地。方案：遇到的问题及解决方案 · 多轮响应时延偏针对多轮对话交互响应时延偏高痛点，立足全链路架构优化思路落地改造，统筹顶层交互逻辑与底层任务调度体系重构，把原有序列化逐项解析的多维度语义理解任务优化为多线程并行协同处理模式，优先完成用户核心意图识别并前置结果异步回传输出，从任务排布逻辑、资源调度效率两层实现瓶颈突破，有效压缩全链路处理耗时、优化用户实时交互体感。

B7-14 越秀地产多云运营管理智能体协同案例申报单位：广州越创智数信息科技有限公司

案例简介：本案例面向越秀地产多云运营场景，基于FIT2CLOUD 云管平台、MaxKB/ 云运营智能体与越秀地产AI 网关，构建智能问答、工单推荐、资源水位分析、账单成本等多类智能体，并通过云管门户、钉钉机器人提供统一触达。MaxKB/ 云运营智能体负责问答、规划、感知、成本、治理等智能体能力；越秀地产AI 网关基于阿里云开源Higress 扩展建设，作为所有智能体调用大模型时的统一入口，当前已实现模型服务统一接入、 Key 鉴权、额度控制、路由准入、用量统计、账单分摊和审计留痕，可作为多智能体协同场景中的模型服务网关与智能体网关底座。各智能体通过共享知识底座、AI 网关调用治理。

技术创新点：一、群体智能架构。本案例将云运营能力拆解为问答体、规划体、感知体、成本体和治理体。问答体提供知识依据，规划体生成资源方案，感知体识别水位异常，成本体测算费用影响，治理体校验权限与合规边界；MaxKB/ 云运营智能体承载上述智能体能力，越秀地产AI 网关负责所有智能体调用大模型时的统一入口，MCP/API 工具层负责连接云管、监控、账单、工单、流程和钉钉等企业系统。图1 展示总体架构。二、AI 网关与智能体网关底座。

应用价值与效益：一、一期落地范围。项目一期已在云运营团队内部试点，上线智能问答助手、工单推荐助手、资源水位分析助手和账单成本助手，覆盖资源申请、运维知识检索、核心资源巡检、账单分析和异常优化建议等场景；试点期基于近3 个月运行数据统计，覆盖约100 条资源申请/ 优化工单、30 余次资源水位与成本异常事件、 20 余个云项目及核心云资源池。二、量化效果。

B7-15 正确政绩观问题查摆助手智能体申报单位：江苏移动信息系统集成有限公司

案例简介：本案例面向江苏移动正确政绩观偏差自查自纠场景，依托公司正确政绩观偏差有关问题清单及检视工作要求，打造智能识别智能体，面向公司各类日常通报、总结报告、工作材料提供自动化问题筛查服务。智能体具备问题提取、规则匹配、语义理解、精准归类、协同核查能力，实现一键筛查、自动归类、明细输出、汇总分析、快速整改的人机协同模式，快速识别重显绩轻潜绩、重形式轻实效、报喜不报忧、重短期轻长远等偏差，辅助业务部门早发现、早纠正、早规范，产品已在内部办公场景投入使用，有效提升偏差问题发现效率与检视规范性，有效提升检视质效与合规水平。

技术创新点：1. 感知规划：精准语义感知与偏差识别基于江苏移动政绩观偏差问题清单与检视指引，构建偏差特征库、匹配规则库、案例库，支持对通报材料全文解析与上下文理解，可自动捕捉显性与隐性偏差表述，实现问题精准感知、风险快速定位，确保不漏判、不误判。2. 工具调用：多模态文本解析与规则引擎调用适配 Word、PDF、图片、表格等多格式文档材料，集成OCR 识别、文本抽取、分句解析，结合动态规则引擎，支持按用户按场景自定义筛查策略，实现一键上传、批量检测、自动匹配归类。

应用价值与效益：本智能体已在江苏移动省公司相关部门正式投入使用，围绕日常通报、工作总结、检视材料等公文场景开展正确政绩观偏差智能筛查，形成可落地、可复用、可推广的标准化应用模式，应用成效显著。一、实施关键步骤 1. 需求与规则梳理：全面梳理江苏移动正确政绩观偏差问题清单、检视工作指引，明确16 大类、32 小类典型偏差方面，完成特征库、规则库、匹配逻辑建设，奠定智能识别基础。

B7-16 智能体“五位一体”监测治理体系申报单位：中国移动通信集团湖南有限公司

案例简介：针对2026 年初开源AI 智能体OpenClaw 因供应链投毒、认证漏洞、暴露面失控等风险引发大规模安全危机，工信部发布预警，智能体权限过大、攻击面激增、缺乏有效监测手段成为行业共性难题。湖南移动联合启明星辰，针对公司内部湘移编标、文枢智能体、公文智能体等核心AI 应用，部署智能体安全防护产品，并专项增强OpenClaw 类智能体防护能力，构建了“五位一体”AI 安全防护体系。体系围绕资产可见、接入可控、威胁可析、风险可处、运营可持续五大能力，打造面向AI 智能体时代的纵深防御体系，以Agentic AI 驱动安全能力重构，实现从被动响应到主动防御的范式跃迁。

技术创新点：一、从单点防护转向“五位一体”闭环治理。突破传统安全产品仅覆盖资产或流量的局限，首次提出并落地“资产可见、接入可控、威胁可析、风险可处、运营可持续”五位一体防护架构。资产可见：基于网络流量指纹识别与终端行为建模，构建OpenClaw 类智能体“数字基因库”，自动发现内网隐匿运行的“影子智能体”，累计识别未纳管实例47 个。接入可控：采用应用层代理方式部署智能体安全网关（ASG），对工具/Skills 调用进行精细化授权，实时拦截恶意Skill 投毒。

应用价值与效益：一、内部应用成效显著，全面覆盖核心智能体业务。该体系已在湖南移动内部投入实际运营，全面接入“湘移编标”“文枢智能体”“公文智能体”等核心AI 应用。通过AI 影子资产发现能力，累计识别内网未纳管OpenClaw 类智能体实例47 个，消除“影子资产”隐患。自部署以来，拦截提示词注入攻击1.2 万余次，阻断恶意Skill 安装行为340 余次，发现并处置CVE-2026- 25253 等高危漏洞利用行为8 起，未发生一起因智能体导致的重大安全事件。

B7-17 智能体互联网开放网络协议（AONP）申报单位：中国移动通信有限公司研究院

案例简介：智能体已成为千行百业的核心生产力，为了加速释放“群智智能”效应，当前最核心的攻关方向是智能体网络协议。它是智能体之间交互的通用语言与核心纽带，其完备性、标准化与开放化水平，直接决定了智能体互联网的互通能力和应用规模。围绕标识与安全、动态跨域发现、低时延和可靠性、高并发通信等四方面协议要求，AONP 协议框架首次从算网资源调度、跨域寻址路由、多协议转换等基础网络能力增强视角，为大规模智能体跨域组网协作提供了关键实现路径，有力支撑开源协议跨域互通与全域协同。协议实现了智能体与智能体、工具、用户的高效发现、动态交互和安全通信，赋能工业、政务、民生等领域智能化升级。

技术创新点：互联协议是智能体与用户、工具和其他智能体之间的通信纽带，影响智能体之间的互联互通和互操作性，关系到智能体互联系统级的通信性能、安全能力和可扩展性。标识与安全方面，智能体代表用户进行操作，对身份认证和行为授权的新要求；动态跨域发现方面，智能体跨管理域查找对端智能体，对智能体地址动态解析映射的新要求；低时延和可靠性方面，智能体之间交互多种模态数据，对时延、可靠性的新要求；新要求。高并发通信方面，海量客户端并发访问智能体后端，对会话状态和算网资源提出新要围绕以上四方面协议要求，提出了智能体开放网络协议（AONP）框架，构建智能体互联核心能力。

应用价值与效益：基于多智能体协作特性，选取典型智能体业务在浙江省多个地市开展试点验证工作，引入智能体统一管控平台、统一智能体互联协议，完成智能体的注册、标识、认证和调度，实现智能体互联网管控功能及性能验证。智能体互联网整体测试划分为三个阶段开展。第一阶段为智能体互联网基础功能测试，在单一地市搭建测试环境，选定3 个左右协作智能体，同各国单用户或多用户发起请求，验证用户请求到任务提供返回结果全流程，需验证智能体注册、标识、认证、调度及路由组网等功能。

B7-18 智能体互联网助力赋能文旅场景申报单位：中移九天人工智能科技

案例简介：中国移动智能体互联网（IoA）是面向千行百业的新一代智能体协同网络基础设施，实现多智能体全域、全生态的互联协作，支持智能服务的就近接入、全域互通、全网共享，加速智能服务从“单体智能”迈向“泛在协同"。基于IoA 打造山西文旅综合智能体，可实现全域文旅资源统一调度、游客一站式出行游玩服务、文博文化智能科普讲解、景区客流态势研判预警、文旅产业协同运营管理，联动景区、场馆、交通、天气等多类行业智能体互联互通，面向公众与行业提供精准文旅咨询、线路规划、文旅推介等全场景智慧服务，验证了IoA 的跨域调用、全链路可观测、安全管控等功能。该IoA 应用场景已在数字中国峰会和移动云大会演示。

技术创新点：中国移动创新研发ANS 智能寻址、AI 能力全域融通、DID 身份可信等技术，基于物理网络基础设施构建集智能体互通、管控、运营于一体的智能体互联网服务体系，参与制定智能体注册、智能体互联、智能体观测等云上智能体互联网系列行业标准，赋能千行百业，助力企业数字化转型。整体创新如下：一、智能体互联网架构及功能创新图1：智能体互联网IoA 架构 1、生态运营层：打造全生态能力汇聚开放广场，构建MCP、SkillsHub、智能体、大模型等专区，统一纳管MCP 工具、行业大模型、专业智能体等多源AI 能力，建立强制性安全准入机制与全方位增强扫描核验，严格实施入网能力的统一安全管控。

应用价值与效益：本案例围绕游客服务、景区运营、文博科普等五大核心场景，构建“统一入口+ 多能力协同”的顶层技术架构。以中国移动智联网IoA 为基础设施，以DID 身份可信技术为底座，以小程序为入口，以九天基础模型作为核心对话支撑，通过智联网动态调用山西识图模型、客流分析智能体、天气MCP、12306 票务MCP 等多类 AI 工具，完成跨协议、跨平台的协议标准化转换，解决跨域能力调用壁垒，实现文旅服务全流程智能化。

B8-01 AI 智能体驱动园区生态服务升级申报单位：上海一行万物科技有限公司

案例简介：一行科技面向园区、孵化器、创赛及企业服务载体，提供基于AI 智能体与生态服务资源的B 端企业服务中台。产品通过标准化API 或私有化部署方式嵌入园区现有服务入口，为园区提供企业动态管理、AI 企业画像、企业评分、高潜企业识别、生态服务需求管理、服务进展跟踪及分润收益管理等能力。园区无需自建技术团队和服务体系，即可快速上线更专业、更丰富的企业服务能力，提升企业服务效率、资源配置能力和运营管理水平。目前产品已在园区企业服务、创赛项目评审、政府企业调研、孵化器运营及研究院合作等场景开展应用，帮助运营方实现项目结构化管理、企业需求精准识别、服务过程可追溯和收益明细可查。

技术创新点：能体分层解析引擎基于多智能体协同编排，对商业计划书等非结构化文档进行分模块并行解析，逐层抽取并结构化为机器可计算的项目要素。技术内核与价值：以分工并行的智能体集群，将冗长、非结构化、机器难以直接利用的材料一键转化为结构化项目档案，是全平台数据流的统一入口，兼顾解析精度与处理效率。2、千人千面个性化引擎基于用户画像与所处创业阶段，动态自适应地生成因人而异的诊断、建议与服务路径，实现“千人千面” 的个性化输出。

应用价值与效益：落地场景一：产业园区/ 孵化器智能管理中台-复旦软件园已在复旦软件园落地部署，围绕园区企业管理、企业评估和生态服务对接建设一体化智能管理中台，对接园区企业上千家，打通企业基础档案、项目材料、企业评分、服务需求和生态服务资源等数据链路，形成面向园区运营方的企业服务管理看板。系统可对园区企业自动完成画像构建与量化评级，支持园区根据招商方向、产业定位和服务目标配置评分维度，辅助完成企业筛选、动态分层和重点企业跟踪。

B8-04 智能体数据安全隐私计算平台申报单位：上海才月科技有限公司

案例简介：1、背景与场景在金融风控、医疗辅助、电商营销等场景中，智能体调用敏感数据面临隐私泄露、合规风险、责任模糊等安全治理难题，制约智能体可信落地。2、智能体体能力本案例的核心是一系列面向隐私计算需求的数据生成智能体。该智能体基于大语言模型理解用户指令，自主规划数据生成策略，并智能调用特征识别、GRL、ADAGAN、PECS 等算法模块，动态调整模块参数，最合隐私与一智能体作为大脑，算法模块作为手脚，协同完成复杂的数据生成任务。3、应用成效金融风控智能体训练成本降低62%；医疗诊断智能体罕见病例样本量扩充3 倍，研发周期缩短40%。

技术创新点：本案例的核心是一系列面向隐私计算需求的数据生成智能体，它在原始数据与调用方之间建立“可用不可见” 的隔离层（如图1 所示）。以下从五个维度阐述其核心技术能力与创新点。图1. 智能体数据安全治理平台 1. 感知规划：需求理解与任务规划技术能力：智能体内置大语言模型，理解用户自然语言需求（如“生成合成数据，隐私评分>85，一致性 > 80”），自动拆解子任务：特征识别→离散值预测→连续值生成→质量评估→参数调整循环。

应用价值与效益：案例一：电商联合建模 1. 实施过程：电商平台营销智能体构建用户画像，面临GDPR 二次授权成本高、转化率低的问题。采用“五步法”实施：数据分级→本地合成→PECS 评估→隔离传输→审计归档，如图5 所示。图5. 电商场景智能体调用流程图 2. 问题及解决方案： ① 数据分级口径不一致，高敏感字段界定模糊→采用JR/T 0197-2021 标准锁定《数据分级清单》，改动须双人复核。