CASE · NEW ENERGY
把研发知识和试验数据，变成可调用的决策能力
面向新能源电池研发场景，打通知识、试验数据与决策流程，形成可分阶段实施的 AI 能力架构。
THE CHALLENGE
知识分散、数据割裂、经验难复用
01
研发资料与试验记录分散，检索和交叉验证成本高
02
关键判断依赖少数专家经验，难以规模化传承
03
从数据分析到方案决策链路长，重复试错成本高
DELIVERED
从业务诊断到实施架构
从业务流程、知识资产到核心应用场景，完成面向实施的系统化方案设计。
01
研发与决策业务流程梳理
02
数据源、知识资产与权限边界设计
03
核心 AI 应用场景与交互原型
04
分阶段技术架构和实施路径
ARCHITECTURE EVIDENCE
从场景拆解，到可分阶段实施的总体架构
这张架构图来自项目实际方案交付，覆盖业务应用、研发领域、AI 分析引擎、数据基础设施与安全体系，用于把分散需求收敛为可实施的建设路径。
覆盖业务应用、AI 分析引擎、研发数据基础设施与安全体系。点击图片可查看完整架构。
PROJECTED IMPACT
以量化目标驱动阶段验证
以场景模型量化流程效率、数据利用和决策质量，为分阶段实施建立清晰的验证目标。
+40%
流程效率潜力
方案模型测算3×
数据利用潜力
方案模型测算6个月
试错周期节省潜力
方案模型测算+30%
决策准确度潜力
方案模型测算START WITH EVIDENCE
从真实业务问题，定义 AI 项目
提交品牌或项目基本信息，我们会基于公开信息完成初步判断，并给出适合你的下一步建议。