技术产品需求： 1. 直流电缆电流在线监测，关键点位 100% 覆盖，解决巡视检查“难”问题。 2. 并联电缆故障识别，定位到开关下口的单根电缆，解决故障处置“难”问题。 3. 电缆故障预警，提前发现电缆绝缘水平下降导致的电流异常，识别准确率大于90%，解决故障预警“难”问题。 4. 直流电缆载流量超限预警，准确率大于90%，避免电缆烧损。 应用场景项目介绍： 本项目针对地铁直流电缆绝缘故障问题，开展系统建模、电流特征分析、故障识别预警等相关研究工作，开发具备直流电缆电流监测及故障预警功能的样机，并在6号线正线及车辆段示范应用。

技术产品需求： 编制轨道交通列控系统信创安全计算平台技术规格书，包含平台架构设计、系统功能设计。 研制轨道交通列控系统信创安全计算平台样机，满足软硬件自主可控的信创要求，实现： 1. 硬件全国产，操作系统和虚拟机管理器软件为国产或开源的通用软件。 2. 通过第三方产品安全认证，取得SIL4证书。 3. 支持列控系统地面设备应用软件的集中部署，承载不同集中站的应用软件（如：CBTC系统的ZC、CI，或功能等同于ZC、CI的相关应用）不少于4个；支持列控系统地理冗余部署，单套设备故障后可自动切换，切换时间不大于500ms；取得第三方测试报告。 应用场景项目介绍： 本项目旨在当前列控系统地面设备集中化趋势中将信创计算平台引入轨道交通领域，通过研究和应用“N重2乘2取2”架构，打造一个自主可控、安全可靠的信创计算平台，以承载多个高安全列控应用软件，实现列控平台技术和核心组件的自主可控，为轨道交通列车运行提供安全保障。同时，在当前复杂的国际政治经济环境下，信创技术的突破已上升为国家战略。

技术产品需求： 开发一套气力输灰系统智能优化平台，其核心在于对节能降耗原理进行深度剖析，并研究管道、先导气流参数等因素对系统能耗的影响。 该平台产出的节能优化策略具有很强的通用性和可借鉴性，能够供其他火力发电厂评估和改进自身的气力输灰系统。 具体的技术产品功能包括：通过先进控制策略和运行参数调整来有效降低能源消耗；提供优化管道布局、调整先导气流参数、改进阀门设计和合理选型设备等建议。 应用场景项目介绍： 本项目针对火力发电厂运行过程中输灰系统能耗较高的行业难题，拟开展火力发电厂输灰系统的节能降耗机制与优化策略研究，以期有效减少输灰系统的能耗，有助于降低火力发电过程的碳排放和其他污染物排放，符合国家节能减排政策以及全球可持续发展的战略要求。

技术产品需求： 对接 5G 防爆专网、巡检机器人、无线数据传输及分析设备、系统、无线视频采集设备及系统等所有可依托于 5G 技术、且适合于燃气电厂应用的技术。 1. 5 G 网络技术指标 上行速率：1Gbps端到端时延：≤ 20ms网络可用性：99.99% 防爆等级：满足 ExdIICT6 要求2. 智能巡检系统技术能力 多技术融合：整合计算机编程、AI图像识别、定位、模式识别、智能控制等多种技术手段。 多传感器融合：支持图像、声音、温度等数据的采集与融合分析。 双生模型：AI与机理模型混合，实现秒级安全预警。 3. 技术先进性与应用成效 先进性：打造全国燃气电厂首批全场景5G防爆覆盖。 应用成效：实现人工巡检减少60%、故障定位<5min、年降非计划停运1次。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决燃气电厂在高温高压、设备密集等复杂环境下，人工巡检风险高、实时数据缺失的痛点。现阶段厂区5G信号弱且原有WIFI设备老旧，难以支撑高效的数字化运维。项目拟利用5G防爆室分技术，实现厂区的全覆盖，并在此基础上开发基于人工智能的智能巡检系统。该系统将整合AI图像识别、多传感器融合、机器人控制等多种高新技术，实现对设备运行状态的无人或少人值守巡检，从而最大限度地解放生产与管理人员的劳动强度，提升运维效率和安全性。

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。