在第九屆關鍵信息基礎設施自主安全創新論壇期間，索云科技以製造業研發與企業知識處理實踐，展示國產 Agentic AI 在真實業務場景中的落地深度。
4月19日，第九屆關鍵信息基礎設施自主安全創新論壇在北京舉辦，論壇同期正式發布《2025網信自主創新調研報告》。作為報告參編單位之一，索云科技深度參與了相關內容建設；其中，在「第8章 深化AI應用，重塑業務價值」中，索云科技圍繞「研發與生產：從單點工具到體系化協同」的實踐經驗，為製造業研發場景的AI應用提供了來自一線業務環境的參考樣本。報告附件中亦收錄了索云科技相關案例內容。
更值得關注的是，索云科技共有3個案例入選《2025網信自主創新調研報告》人工智能應用相關內容，分別為：索云科技企業文檔智能系統（ADS）以 Agentic 工作流重塑高複雜度知識處理範式、索云 ALA 智能平台以 AI Agent 賦能先進製造業研發流程重塑、索云科技 PLM 智能助手以 AI 重塑製造業核心部件智能選型範式。在附件所示報告案例彙編中，索云科技三項案例連續收錄於第9章案例32至案例34，覆蓋企業文檔智能、ALM/PLM研發流程智能化與製造業核心部件智能選型等關鍵方向。
對索云科技而言，這次參編與入選，不只是一次品牌層面的呈現，更是公司長期聚焦企業級 Agentic AI 產品化、工程化與產業落地能力的階段性體現。報告中的三項案例均以索云科技自研的 Agentic Workflow Engine（AWE）為核心底座，通過「引擎 + 專業智能體 + 行業工作流」的方式，將AI能力嵌入真實業務流程，而不是停留在通用問答或單點工具層面。無論是ALM場景中的需求、測試與追溯閉環，PLM場景中的選型與工程知識調用，還是複雜文檔場景中的解析、比對、審校與翻譯，索云科技都在用更貼近企業生產環境的方式推進AI落地。
在先進製造業研發流程場景中，報告顯示，索云 ALA 智能平台圍繞需求提取、質量評審、測試生成、變更影響分析與追溯矩陣維護等關鍵環節，構建了「提取—評審—生成—分析—追溯—優化」的增強閉環。其中，原子級需求單元自動抽取準確率達到 94.7%，需求評審效率提升 5—10倍，測試場景覆蓋率提升至 90%以上，需求變更影響分析時間由人工 4小時縮短至5分鐘。這意味著，AI在高合規、高複雜度研發體系中，已經不再只是輔助工具，而開始成為真正參與流程執行與質量提升的工程化能力。
在製造業核心部件智能選型場景中，索云科技 PLM 智能助手將多模態工程文檔解析、知識結構化與工況驅動算法結合起來。根據報告，系統可實現文檔文本解析準確率 94.7%、圖表數據解析準確度 93%以上、表格結構還原率 95%；在輸入轉速、載荷、溫度等工況參數後，可在 3秒內完成知識圖譜比對並返回推薦型號，客戶側工程師對智能體推薦結果的採納率達到 88%。這表明，AI不再只是信息檢索工具，而正在成為具備工程計算與決策輔助能力的「嵌入式設計顧問」。
在企業文檔智能場景中，索云科技 ADS 企業文檔智能系統進一步證明了 Agentic 工作流在高複雜度知識處理中的生產級能力。報告顯示，ADS 在複雜財務和技術文檔處理中，實現了文檔文本解析準確率 97.4%、表格結構還原率95%、圖表數據解析準確度93%以上；800頁報告的跨版本差異比對時間由2—3小時壓縮至5—10分鐘，關鍵術語翻譯一致率提升至99%，整體報告編制週期由8—12天縮短至2—4天。對於需要高準確性、高一致性、高審計要求的企業場景而言，這不僅是效率提升，更是流程質量與風險控制能力的同步提升。
從報告案例呈現出的共同特徵來看，索云科技所堅持的，並不是簡單地「把AI接進業務」，而是圍繞企業真實流程，持續打磨可部署、可治理、可協同、可審計的產品能力。一方面，索云科技通過自研 AWE 引擎實現多智能體調度、工作流編排與多模態數據處理；另一方面，也在具體行業中形成了漸進式增強、兼容既有系統、支持私有化部署與開放集成的實施路徑。這些能力，使索云科技能夠在製造業研發、複雜文檔處理等專業場景中，輸出更穩定、更可信、更具業務穿透力的AI解決方案。
作為參編單位參與《2025網信自主創新調研報告》，並在報告中以多個實踐案例獲得收錄，對索云科技而言，是一次來自產業研究與真實場景雙重維度的驗證。未來，索云科技將繼續堅持以真實業務場景為牽引，以自主可控的 Agentic AI 技術為底座，圍繞製造業研發、企業知識處理與行業智能化升級等方向，持續推動AI從「能看、能說」走向「能執行、能協同、能交付」，把更具專業深度的AI能力真正落到企業一線流程中。