发布时间 2026年4月20日

在第九届关键信息基础设施自主安全创新论坛期间，索云科技以制造业研发与企业知识处理实践，展示国产 Agentic AI 在真实业务场景中的落地深度。

4月19日，第九届关键信息基础设施自主安全创新论坛在北京举办，论坛同期正式发布《2025网信自主创新调研报告》。作为报告参编单位之一，索云科技深度参与了相关内容建设；其中，在“第8章 深化AI应用，重塑业务价值”中，索云科技围绕“研发与生产：从单点工具到体系化协同”的实践经验，为制造业研发场景的AI应用提供了来自一线业务环境的参考样本。报告附件中亦收录了索云科技相关案例内容。

更值得关注的是，索云科技共有3个案例入选《2025网信自主创新调研报告》人工智能应用相关内容，分别为：索云科技企业文档智能系统（ADS）以 Agentic 工作流重塑高复杂度知识处理范式、索云 ALA 智能平台以 AI Agent 赋能先进制造业研发流程重塑、索云科技 PLM 智能助手以 AI 重塑制造业核心部件智能选型范式。在附件所示报告案例汇编中，索云科技三项案例连续收录于第9章案例32至案例34，覆盖企业文档智能、ALM/PLM研发流程智能化与制造业核心部件智能选型等关键方向。

对索云科技而言，这次参编与入选，不只是一次品牌层面的呈现，更是公司长期聚焦企业级 Agentic AI 产品化、工程化与产业落地能力的阶段性体现。报告中的三项案例均以索云科技自研的 Agentic Workflow Engine（AWE） 为核心底座，通过“引擎 + 专业智能体 + 行业工作流”的方式，将AI能力嵌入真实业务流程，而不是停留在通用问答或单点工具层面。无论是ALM场景中的需求、测试与追溯闭环，PLM场景中的选型与工程知识调用，还是复杂文档场景中的解析、比对、审校与翻译，索云科技都在用更贴近企业生产环境的方式推进AI落地。

在先进制造业研发流程场景中，报告显示，索云 ALA 智能平台围绕需求提取、质量评审、测试生成、变更影响分析与追溯矩阵维护等关键环节，构建了“提取—评审—生成—分析—追溯—优化”的增强闭环。其中，原子级需求单元自动抽取准确率达到 94.7%，需求评审效率提升 5—10倍，测试场景覆盖率提升至 90%以上，需求变更影响分析时间由人工 4小时缩短至5分钟。这意味着，AI在高合规、高复杂度研发体系中，已经不再只是辅助工具，而开始成为真正参与流程执行与质量提升的工程化能力。

在制造业核心部件智能选型场景中，索云科技 PLM 智能助手将多模态工程文档解析、知识结构化与工况驱动算法结合起来。根据报告，系统可实现文档文本解析准确率 94.7%、图表数据解析准确度 93%以上、表格结构还原率 95%；在输入转速、载荷、温度等工况参数后，可在 3秒内完成知识图谱比对并返回推荐型号，客户侧工程师对智能体推荐结果的采纳率达到 88%。这表明，AI不再只是信息检索工具，而正在成为具备工程计算与决策辅助能力的“嵌入式设计顾问”。

在企业文档智能场景中，索云科技ADS 企业文档智能系统进一步证明了 Agentic 工作流在高复杂度知识处理中的生产级能力。报告显示，ADS 在复杂财务和技术文档处理中，实现了文档文本解析准确率 97.4%、表格结构还原率95%、图表数据解析准确度93%以上；800页报告的跨版本差异比对时间由2—3小时压缩至5—10分钟，关键术语翻译一致率提升至99%，整体报告编制周期由8—12天缩短至2—4天。对于需要高准确性、高一致性、高审计要求的企业场景而言，这不仅是效率提升，更是流程质量与风险控制能力的同步提升。

从报告案例呈现出的共同特征来看，索云科技所坚持的，并不是简单地“把AI接进业务”，而是围绕企业真实流程，持续打磨可部署、可治理、可协同、可审计的产品能力。一方面，索云科技通过自研AWE 引擎实现多智能体调度、工作流编排与多模态数据处理；另一方面，也在具体行业中形成了渐进式增强、兼容既有系统、支持私有化部署与开放集成的实施路径。这些能力，使索云科技能够在制造业研发、复杂文档处理等专业场景中，输出更稳定、更可信、更具业务穿透力的AI解决方案。

作为参编单位参与《2025网信自主创新调研报告》，并在报告中以多个实践案例获得收录，对索云科技而言，是一次来自产业研究与真实场景双重维度的验证。未来，索云科技将继续坚持以真实业务场景为牵引，以自主可控的 Agentic AI 技术为底座，围绕制造业研发、企业知识处理与行业智能化升级等方向，持续推动AI从“能看、能说”走向“能执行、能协同、能交付”，把更具专业深度的AI能力真正落到企业一线流程中。