技术产品需求： 本项目将围绕五个典型金融业务场景——法律合规问答、财富管理问答、客户服务、风险控制、营销推荐，开展系统性测试工作，全面评估精调模型在关键任务中的表现，量化其相较于开源大模型的性能提升效果，具体包括： 1. 场景覆盖 依托上述五个核心业务场景，结合甲方的真实业务流程与数据环境，构建多维任务测试体系，涵盖多轮问答、要点抽取、情绪识别、事件判断与客户推荐等任务类型，确保评测内容具备业务关联性与任务代表性。 2. 指标验证 针对每个场景设定具备行业针对性的性能指标，例如风险识别准确率、问答匹配度、推荐转化率与问题响应率等。同时，在各场景中同步测试典型开源大模型如xuanyuan13b、deepseekr1-32b等的表现，通过性能提升率= （精调模型指标值-开源模型指标值）/开源模型指标值×100% 的标准公式进行量化计算，从而明确精调模型在金融语境下的技术优势。 应用场景项目介绍： 本项目作为北京市科技计划项目子任务，旨在解决金融机构在应用大模型技术过程中面临的缺乏统一完善性能评价标准和应用效果需持续优化的两大痛点。通过对精调后的基础大模型进行性能验证，探索并建立一套科学、全面且具备可操作性的大模型评测标准和方法论。同时，项目将紧密结合金融业务场景，深入分析大模型应用效果，从软硬件两方面持续优化，充分发挥大模型在提升服务质效、降低运营成本、拓展业务边界等方面的价值，推动业务持续优化和创新发展。

技术产品需求： 示范指标：完成备用系统在9号线的10组列车，正线上下行区间（不含折返）的现场示范验证。 功能性能指标：区间最高运行速度不低于45kph、列车追踪间隔不大于2min；ATO自动驾驶及站台精确停车，停车精度与既有CBTC系统相同。 车载故障时备用信号系统控车，不影响后续列车的CBTC运行。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决城市轨道交通信号系统在降级模式下运行效率低下的核心问题。传统的降级运行模式往往导致列车运行中断或速度大幅降低，严重影响运营效率和服务质量。本项目将通过系统性分析信号系统故障，针对不同故障场景进行预期功能安全分析，提出并研究信号备用系统及其主备无感切换技术，并进行备用设计、开发和试点应用，从而在主系统故障时，确保列车运行的安全与效率，提升系统的整体韧性。

技术产品需求： 通过与算法研发、系统开发及数字资产研发方面的技术领先企业开展合作，解决场景建设过程中在AI模型、前端开发、后端开发、数据与隐私保护等方面的需求：采用多模型并行架构，实现商家上传海量SKU（可能达到数百至上万）的快速试穿，以及个性化试穿与精准推荐。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过 AIGC（人工智能生成内容）技术，解决服装电商行业中高成本、长周期的传统实体拍摄模式痛点。该系统服务于商家企业，旨在帮助其降低服装拍摄与试穿成本，并提升用户购物体验与转化率。项目主要建设内容包括自主研发高保真 AI 图像生成引擎、提供 AI 智能换装解决方案，以及开发动态展示系统，从而驱动服装电商在商品展示和营销推广环节的全面升级。

技术产品需求： 1. 技术架构沿用 SpringCloud+SpringBoot 微服务体系，前端采用 Vue3 框架开发，后端通过 Nacos 实现服务注册发现，SpringCloudGateway 完成路由转发与请求过滤；前端结合 VueRouter 路由管控及 Vite 构建工具，提升页面渲染效率与开发迭代速度，数据库采用 MySQL 主从复制架构，配合读写分离策略，强化数据存储可靠性与查询性能。 2. 技术指标明确： 系统可用性需达99.99%，核心接口响应时间 ≤ 300ms，峰值并发处理能力 ≤ 1000QPS。 关键参数方面，服务注册中心心跳检测间隔 ≤ 3s ，前端首屏加载时间 ≤ 5s 。 在支持 Docker 容器化部署与 Kubernetes 编排，通过 Seata 保障跨服务事务一致性。 应用场景项目介绍： 本项目作为首发集团的重点科技创新工程，旨在以深耕既有场景为根基，在整合ETC、加油、停车和客运服务的基础上，拓展商城、文旅、车后市场、救援等外延服务，构建一个全面的路衍生态。该项目通过车主需求导向的服务设计，并重点推进统一客服、统一物流、会员运营算法、充电服务及异业合作等平台能力建设与外部拓展，致力于打造一个面向用户全生命周期的综合出行服务平台，为“百年首发”战略落地与企业高质量发展奠定坚实基础。

技术产品需求： 1. 实现对固定设备、可穿戴设备、无人机等设备的整合以及多源数据接入，构建全域感知网络。通过多源异构数据融合分析识别，进行时序及空间计算，实现“空地-人”多维数据互补。 2. 通过研发室内环境自主飞行技术，实现地铁隧道、车站大厅等封闭空间内，无人机避障导航与自主巡检。突破 GPS 信号限制，在无卫星定位环境下，通过惯性导航、机器视觉等技术融合，适应狭小复杂环境，实现在隧道自主巡检。 3. 通过打造多模态异常识别专项算法库，实现线路巡检、路基巡检、接触网巡检，通过无人机自动巡航检查轨道变形、异物入侵等；识别接触网绝缘子破损、导轨磨损等情况，自动识别线路隐患。提高识别准确率，支持复杂环境下的多维度异常诊断。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决轨道交通及市域铁路巡检运维中，人工巡检效率低下、易漏检、存在安全风险等核心痛点。尤其在夜间天窗期，光线不足严重影响巡检效果，而山区、桥梁、隧道等特殊地形巡检更是难点。为应对这些挑战，本项目将通过技术赋能，打造一个全天候、高度智能化的全息感知巡检运维系统，以克服传统单一巡检方式的局限性，从而实现对日常巡检工作的提质增效。

技术产品需求： 1. 平台产品 需开发一个功能完备的数智化会务管理平台，作为会展行业数智化转型的核心工具。 2. 知识资产 需构建一个可复用、可扩展的会务领域知识图谱，该图谱将沉淀海量的行业知识、嘉宾人脉和企业关系，成为平台的核心竞争壁垒。 3. 数据资产 在遵守数据隐私和安全规范的前提下，需沉淀并整理会展垂直领域的大模型训练和验证数据集，形成标准化数据资产，用于后续的模型训练、商业洞察和市场分析。 4. 技术标准与示范材料 需形成一套适用于会展行业的“大模型应用技术规范”及“智能会展系统接口标准”，为行业智能化升级提供标准化指导和技术参考。 应用场景项目介绍： 本项目旨在构建一个基于人工智能大模型的“全生命周期数智化会务管理平台”，以解决传统论坛会展行业在参会体验、会务运营和数据价值挖掘上的核心痛点。该平台通过深度集成大模型、知识图谱、多模态感知与智能体等前沿技术，贯穿会前、会中、会后所有环节，为会务组织方提供一体化、智能化的运营管理与决策支持，同时为参会者提供高度个性化的智能参会体验。最终，项目将形成可复制推广的智慧论坛范式，带动会展行业数智化升级。

技术产品需求： 1. 线上智慧运行平台整体技术架构设计开发 2. 线上智慧运行平台系统核心功能模块技术开发 3. 线上智慧运行平台网络规划部署 4. 线下指挥调度中心显示系统、音响系统、控制系统，网络及安全系统建设 应用场景项目介绍： 本项目作为国有文化企业数字化转型的示范项目，旨在打造一个集文化活动项目展示、综合性管理、内容预演、流程执行、进度把控、风险预警和数据分析于一体的数智化运行中心。该中心将通过线上智慧运行平台和线下指挥调度中心的协同运作，从根本上解决传统文化活动管理中效率低下、风险管理不足、资源配置不佳等痛点。项目将实现文化活动全要素的动态配置与全局优化，形成全流程精准化运行、数智化管控的创新型应用场景。

技术产品需求： 关键技术指标： 1. 力学性能：28 天龄期抗压强度 0.4-15 兆帕，流动扩展度不小于 260 毫米。 2. 物理性能：凝结硬化需在 24 小时内完成，抗渗系数可低至 1×10 ⁻⁸ 厘米每秒。 3. 控制参数：固化剂掺量、水固比等关键参数需得到精确控制，土料中有机质含量需小于 5%，拌合均匀度达到 98%。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决水利、市政及城市建设等各类工程地基施工中产生的工程渣土和淤泥被作为废弃物直接填埋，导致土地资源浪费和二次环境污染的核心问题。每年数十亿立方米的废弃土方处置是城市建设面临的一大挑战。本项目将通过研发和应用流态固化土技术，从根本上改变传统废弃土方的处置方式，将其转化为具有良好力学强度、低渗透性和水稳定性的新型回填材料，最终实现工程弃土的资源化、无害化、大规模利用。

技术产品需求： 城市中心超高层项目的智能化技术体系需构建在“动态感知-智能分析-协同决策”的逻辑框架上，依托无人机扫描、三维激光成像、分布式光纤、智能机器人等智能化监控设备、基于BIM+数字孪生技术，重点对接三大类关键技术。包括：1. 深基坑智能监控系统，实现地铁运营-超深基坑建造双轨安全运行； 2. 超长超厚混凝土结构智能监控系统，实现超高层地下结构施工高效安全； 3. 超高层智能监控系统，实现“结构-机电-装修”全链条高效建造。最终满足城市中心超高层对“监控可视化+量测精准化”的双重需求，应对自下而上的垂直空间、高危作业、复杂环境带来的管控挑战。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决新福建大厦（超深基坑、超高建筑、超近邻铁）在城市中心紧邻地铁高敏感背景下，超深基坑支护、狭小场景下超大体量结构高效高精度建造等难题。本项目拟集成无人机扫描、三维激光成像、分布式光纤、智能机器人等智能化设备，基于BIM+数字孪生技术，构建一个“深基坑-超高层建造全寿命信息反馈技术”体系，实现“全面感知、智能预警、协同管控、数字交付”，突破城市中心区复杂环境下的建造安全与效率瓶颈。

技术产品需求： 1. 数据采集与处理：需要通过 API 网关 + 低代码适配器大幅降低集成成本、支持跨系统跨终端跨组织的数据融合、采用动态校验规则引擎和元数据驱动的标准化数据模型，实现数据质量的自动化管控。 2. 数据存储与管理方面采用分布式关系型数据库（如 TiDB）或云原生数据库，满足高并发访问和海量数据存储需求，同时支持弹性扩展、利用数据湖技术（如 DeltaLake、Iceberg）存储原始数据，数据仓库（如 ClickHouse、Doris）处理结构化数据，实现湖仓一体，支持高效分析与回溯。 3. 智能分析与预测：采用 AutoML 技术自动优化模型、支持多算法对比（如 XGBoost 用于常规预测，LSTM 用于序列分析）、集成深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）、应用预训练大模型（如 BERT、GPT）进行简历解析、评语分析、离职面谈文本挖掘，提升对非结构化数据的处理能力、通过图数据库（如 Neo4j）存储和查询复杂关系，发现团队协作网络、技能传承路径，为人才盘点和继任计划提供深度洞察。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决当前组织在人力资源管理中面临的招聘专业性缺乏、人岗匹配度模糊、人员管理缺乏数据决策支持，以及人力部门疲于应对事务性工作等核心痛点。本项目计划将AI等前沿技术与人才的“选、用、育、留”全周期深度融合，打造一个集“人才测评、招聘管理、成长发展”于一体的智能平台，为企业提供从招聘准入到在职管理、再到风险预警的全方位决策支持。