技术产品需求： 1. 信创合规性要求 技术产品必须全面支持信创生态。 2. 平台与技术架构 需基于 B/S 架构，采用微服务理念实现松耦合设计。技术架构必须支持灵活扩展和二次开发，并能无缝集成 AI 能力。 3. AI 能力集成 产品需内置或能集成 AI 业务场景模型，提供相应的 API 和开发框架。 4. 性能与安全指标 系统需支持页面响应时间不超过 3 秒，系统可用性不低于 99.9%。必须提供严格的数据加密、权限控制和安全审计功能，保障业务数据安全。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦于不良资产管理，针对不良资产管理中存在的流程优化空间、数据协同潜力及风险决策维度提升需求，本项目将建设不良资产管理系统。通过整合投资评估、资产处置、运营监控等全流程业务，与OA、财务等核心系统进行数据协同，并引入AI分析技术，构建业财深度融合、流程标准化、数据智能化的新型管理体系，实现不良资产管理效能的系统性提升。

技术产品需求： 本项目技术需求涵盖远程客服系统、语音视频对讲、设备互联接口及后台数据支撑与安全保障。需实现客服系统与停车场监控平台无缝对接，支持实时监控、双向音视频通话及远程闸机控制；提供小程序与公众号服务入口，覆盖多类型客户触达；整合车辆信息查询、停车状态管理及深度数据分析，实现欠费、月卡、优惠抵扣和收支全流程信息查询；操作留痕及快捷功能提升服务效率；后台管理支持系统管控、运营管理及数据分析，用户权限可动态调整；数据与智慧停车平台实时同步，保障信息安全；搭建私有知识库，实现政策、技术与服务话术沉淀复用，确保客服高效、精准、可追溯地处理停车场高频业务场景。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过集中化、智能化的客服管理方式，解决传统停车场服务中存在的效率低、响应慢、人工依赖度高的痛点问题。拟建设一个集中化的远程客服中心，并配套一套智能停车客服管理系统。该系统将无缝对接在管停车场的道闸、摄像头、对讲终端和视频采集装置，使客服人员在后台即可实现实时状态查看、快速车道定位、语音/视频对讲和远程指导/异常处理，从而确保车主在多车场、多车道并发场景下遇到问题时能够快速接入并获得支持。

技术产品需求： 通过数据库、可视化地图、自助分析三类技术应用实现平台的数智化升级改造。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决王府井集团在日常运营中面临的报表系统多入口、不同平台数据差异化处理以及网络安全要求提升三大核心痛点。通过汇集商品、交易、会员、物业管理、品牌管理等多元经营数据，构建统一的系统数据库和指标体系。前端应用将通过自助分析及经营地图，为集团和门店业务人员提供便捷的数据应用场景，解决空间维度高频变更及非技术用户数据分析两大难点，从而为门店招商运营提供高效、精准的数据支撑。

技术产品需求： 1. 大跨度、异形钢结构全过程监测技术 需建立一套全面的监测系统，动态掌握大跨度、复杂异形钢结构的变形和应力数据，并与动态建模进行比对，以实时评估结构健康状况，杜绝施工及运营安全风险。 2. 小型轻量化焊接机器人应用 要求引入重量 < 50kg、工作半径 < 1.5m 的轻量化焊接机器人，以其高灵活性和快速部署能力，替代高危高空焊接作业，实现 3 个月内完成 11000 吨钢结构的焊接任务，降低工伤率 60% 以上。 3. 超长无缝地下结构建造技术 需采用跳仓法施工，取消传统的后浇带，实现地下结构一次浇筑完成，从而有效避免结构裂缝并节约大量工期。 4. BIM 技术多专业融合应用 要求全面应用 BIM 技术，将混凝土结构、钢结构、建筑、机电、游乐设备及 IP 主题装潢等所有专业模型进行深度整合，通过全专业施工预演，确保主题场景精准落地，减少返工，保障完成效果和工期要求。 应用场景项目介绍： 本项目以亚洲最大的室内主题乐园「顶点公园」为载体，旨在解决该业态在施工建造方面的复杂难题。室内主题乐园业态复杂、功能多样，且建筑形态异形多变，对声、光、美学要求极高。结构、建筑、机电、游乐设备及IP主题装潢等多个专业需要高度融合，以确保项目效果和进度。本项目的成功建设将为国内快速发展的室内主题乐园板块提供宝贵的技术支撑和经验引导。

技术产品需求： 研发一款专用于受限空间的地连墙施工设备，并配套开发相应的工艺工法体系。设备的主要技术指标： 1. 前置条件： （1）尺寸限制：工作导洞为 4m 宽 × 5m 高；吊装竖井为 4m 宽 × 6m 长； （2）成槽效率要求：北京典型卵石地层；12h 成一幅槽；成槽宽度 2.5 - 3.0m；成槽深度 ≮ 50m ；成槽厚度 0.8 - 1.2m 。 2. 设备主要性能参数： （1）尺寸要求：有限空间内进行成槽及行走作业、直角转弯及大修、保养等； （2）模块尺寸要求：匹配竖井及小导洞尺寸； （3）动力要求：电力驱动； （4）铣轮扭矩要求：≥ 2×150KN.m； （5）铣轮转速： 0~25rpm 。 3. 设备适用性： （1）垂直度：≤ 3‰ （2）破岩能力：≥120MPa （3）施工效率：主电机功率、液压系统功率、铣轮扭矩、铣轮转速调节范围、铣轮给进力要匹配成槽效率要求 （4）刀具耐磨与设计刀具（包括铣齿）更换 ≥ 40 小时。 4. 排渣与泥浆系统： （1）排渣泵功率：排渣≥450m³/h （2）泥浆净化系统：处理能力≥450m³/h 。 5. 故障率要求：系统级故障率：无故障时间（MTBF）≥500小时。 应用场景项目介绍： 本项目为了解决近年来北京地下水位回升，导致地下空间开发和地铁暗挖施工风险陡增的问题。针对高水位（超过 \（15m\） 水头）、大埋深、低净空等复杂工况，亟需可靠的成套施工技术和专用设备。北京市地铁二、三期约12座车站需采用暗挖工法，其中，导洞内成墙止水是技术攻关的迫切方向。当前国内外均无成熟案例可借鉴。相关技术突破将破解首都地区复杂水文地质条件下的施工难题，保障地铁暗挖工程的安全高效实施。

技术产品需求： 1. 高效光伏组件：需具备高转换效率、优异的弱光发电能力和长期运行可靠性，适合在城市场景及轨道交通特定环境下部署。 2. 智慧能源管理平台：具备多源数据接入与融合能力，支持光伏发电预测、实时发电监测、场站用电负荷监测、电网状态监测等功能；具备数据可视化、运行报表生成、能效分析与异常告警能力；项目经济性分析与碳资产精细化管理；系统需支持未来BIPV声屏障光伏等新型光伏单元灵活接入，提供标准化API，便于与轨道交通的综合监控系统、电力SCADA系统数据交互等。 应用场景项目介绍： 本项目拟在北京轨道交通涉及的小辛庄等场站屋顶，以规划、设计、建设、运营融合模式开展不同类型的分布式光伏发电项目，拟建装机容量共11.8MWp，并搭建轨道交通能源管理平台，提升能量利用效率，实现北京轨道交通场站光伏一体化结构创新和高效能光伏组件在轨道交通光伏项目的规模化应用，后续探索轨道交通沿线建设BIPV声屏障光伏等“轨道 + 光伏”新场景，充分开发轨道交通沿线资源，构建轨道交通新能源业务体系，从而全面推动绿色低碳交通体系建设。

技术产品需求： 优先寻求工业余热回收、大容量跨季节储能（储热）、光伏光热利用、智慧能源管控平台等关键技术。 需满足：碳减排率≥20%，供热保证率>99%，系统综合能效≥85%。余热源温度≥50℃、技术经济性良好、智慧平台可实现多源负荷预测与实时调度。要求技术具备规模化应用潜力、高集成度、与现有系统兼容性强，且具备AI优化调控能力。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决燃气供热企业在碳减排、燃料成本及政策合规方面的核心痛点。面对碳排放强度高、气价波动和国家“双碳”政策的压力，现有单一燃气供热模式已无法满足发展需求。绿热技术（如余热、地热、光伏）虽是有效路径，但与现有燃气系统融合难度大，且稳定性和经济性难以平衡。本项目将依托现有智慧供热平台基础，通过引入高效换热、储能、低碳燃料混烧等关键技术，实现热源增绿，构建多能协同调控体系，以保障供热可靠性并降低改造成本。

技术产品需求： 1. “天空地”一体化监测系统 需在已有技术成果基础上，部署“天空地”一体化监测系统，实现对果树生长与果园环境10余项指标的实时监测，确保“无人值守”状态下的“尽在掌握”。 2. 水肥一体化投入与智能防雹系统 需部署水肥一体化投入系统和智能防雹系统，实现果园灌溉与施肥的“定点定时、高效作业”。 3. 宜机化智能作业系统 需匹配果园宜机化智能作业系统，实现果园作业的“少人化”和“省时省力”。该系统需基于果园自主导航巡检与智能迷雾喷洒装置等专利技术。 4. 数智化管理与服务系统 需搭建长阳农场果园“数智大脑”和管理服务系统，实现果园管理从“经验管理”向“智能管控”迈进。该系统将基于智慧果园信息化应用系统的系列软件著作权。 应用场景项目介绍： 本项目旨在长阳农场100余亩果园内，搭建一个基于大数据、模型算法与智能装备的都市关键系统应用场景。针对当前果园管理中存在的监测设备缺乏、水肥投入智能化程度低、机械化率低以及信息服务实用性不足等痛点，项目将突破大数据与人工智能、农机装备与机器人等多学科交叉融合瓶颈，部署“天空地”一体化监测、水肥一体化投入、宜机化智能作业和数智化管理服务等一系列新技术新产品，助力长阳农场都市型农业提质增效和高质量发展。

技术产品需求： 1. 聚焦构建“数据驱动-工具链验证-仿真闭环”三位一体技术体系，核心对接 AI 驱动的行业知识图谱、多维度验证工具链及高逼真度仿真环境三大技术类型。 2. 关键技术指标：NLP 规范解析准确率≥95%、静态分析误报率<5%、动态测试端到端延迟<50ms、形式化验证无反例率100%；关键参数涵盖故障注入重复定位精度0.1ms级、验证结果反馈时效<10秒、核心场景用例覆盖率≥95%。构建“静态规则检查-动态仿真验证-形式化证明”三阶梯度缺陷拦截机制，深度适配EN50128标准V模型验证要求。实现代码缺陷检出率92%，验证周期缩短至12天内，形成通过SIL4认证的可复用工具链，降低行业准入门槛30%，推动工控软件研发智能化、标准化转型，为智能交通系统安全发展提供关键技术支撑。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决轨道交通信号系统软件开发中，AI生成代码所面临的安全挑战。信号系统作为保障列车运行安全的核心设施，其软件必须满足SIL4级安全认证。然而，AI生成代码存在潜在的逻辑漏洞和不符合行业规范的风险，尤其在实时性、容错性等关键指标上存在验证盲区。本项目拟通过构建全流程校验体系，整合现有测试框架与新兴技术，从而推动工控软件研发向智能化、高可靠性方向升级，为AI技术在安全关键领域的应用提供保障。

技术产品需求： 1. 反越狱小模型：通过权限控制机制，确保大模型输出与用户职责权限相匹配，有效防止敏感信息泄露。 2. 敏感词小模型：用于内容审核与管理，快速、准确识别出文本中敏感词汇（涉及政治、暴力、色情、歧视）。 3. 内容安全大模型：对海量的内容数据进行深度分析和评估。 4. 应用后，可精准识别拦截有害内容，降低合规风险；提高内容审核效率，缩短客户等待时间；支持多场景多元金融服务。有害内容召回率达到95%以上；内容识别准确率不低于80%；加入内容安全拦截机制后，大模型的延迟响应时间比未加入该机制时增加不超过10%。 5. 需支持大规模数据训练，涵盖中文、英文，具备实时内容检测与预警能力。需保障高效性和准确性；具备自适应学习能力，可自动更新优化检测算法。 应用场景项目介绍： 本项目需求来源于为应对大模型技术应用中可能出现的提示词攻击、敏感信息泄露和有害信息生成等安全风险。当前，我行缺乏针对大模型输入输出环节的专项安全管理产品，现有通用安全体系已无法满足全流程管控需求。本项目旨在通过补充适配金融场景的大模型安全管理产品，为后续大模型技术的安全高效应用提供输入输出内容安全的核心支撑，以确保数据安全、模型合规性及客户信息的保密性。