数字人应用案例集

前　言

当前，人工智能技术正处于从"通用能力"向"行业能力"加速渗透的关键阶段。集团数智中心立足基建行业实际，提出「自然人 + 数字人 + 机器人」三人协同工作范式，致力于将施工经验、管理流程、专业判断封装为可复用的数字人技能（Skill），让数字人真正替人工作。

本案例集系统梳理了已在生产环境中落地运行的 18 个数字人应用，覆盖隧道施工、工程检测、BIM 建模、方案审查、办公管理等多个业务场景。根据技术形态和交互入口分为四大类：施工 AI 识别与决策（6个，微信入口）、施工综合智能体（2个，交融平台入口）、专用业务系统（3个，Web 系统/Revit 插件入口）、管理办公数字人（7个，AI 智能体 APP/微信入口）。

每个案例统一采用「业务背景 → 效果展示 → 技术方案 → 能力说明 → 使用方式」五段式结构，力求让管理人员看得懂、让技术人员能复用。

本案例集既是阶段性成果总结，也是后续推广的参考样本。希望为各单位推进数智化转型提供可借鉴的实践路径。

中交一公局集团 · 数智中心

2026年6月

目　录

• 掌子面围岩完整性及等级判别数字人
• TBM辅助决策参数推荐数字人
• CFC 地质雷达图像智能解译数字人
• HSP 地震波图像智能解译数字人
• 阿里云智能运维数字人
• 天翼云安全运维数字人

• 盾构隧道"交融·潜龙"智慧施工综合智能体数字人
• 山岭隧道"交融·穿岳"智慧施工综合智能体数字人

• 桩基完整性智能诊断数字人
• AI+BIM自动建模助手数字人
• AI方案合规性审查数字人

• AI 智能日程管理数字人
• AI 智能做汇报数字人
• AI 电脑文件整理数字人
• AI 远程文件操控数字人
• AI 智能合并产值表数字人
• AI 素材收集写公司要闻数字人
• AI 经验蒸馏「小A」数字人

一、施工 AI 识别与决策

案例一：掌子面围岩完整性及等级判别数字人

业务背景

隧道施工过程中，每次爆破开挖后需要对新暴露的掌子面进行地质素描，判断围岩完整性并给出围岩等级（1-5级），以确定后续支护方案。传统做法依赖地质工程师在现场对掌子面拍照、手工测量裂缝长度和密度、查阅岩体分级标准后给出判断，整个过程需要专业人员在现场操作，且不同工程师的判断标准存在主观差异。当施工进度加快、掌子面频繁更新时，工程师需要反复往返现场，效率低下。

效果展示

用户只需在微信上将掌子面照片发送给数字人，即可自动获取完整的围岩分析报告。无需登录业务系统、无需找到具体功能菜单、无需手动上传文件。

输入：一张掌子面照片（JPG/PNG，任意大小）

输出：

🪨 掌子面围岩识别结果

🏷️ 预测围岩等级：4 级（较破碎）

> 置信度 40.4%

裂缝分析

输出图像

• ✅ Canny 边缘检测图
• ✅ 弱面区域标注图

💡 建议：常规初期支护+局部锚杆加固裂缝发育区。

模型同时返回两张处理后的图像——Canny 边缘检测图标注了所有裂缝线条，弱面区域标注图标出了结构面薄弱区域，可直接用于隧道地质报告。

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技术方案

用户(掌子面照片)

│

▼

本地编码脚本(encode.py)

└─ 图像 → Base64 + 桩号/UCS → 请求 JSON

│

▼

阿里云 Nginx 代理 (阿里云服务器/geo/api/rock/predict)

│

▼

天翼云 GPU 服务器 (天翼云服务器:5000)

└─ Docker 容器: geology-forecast

└─ YOLO 模型 + Flask API

├─ 裂缝检测 → 长度统计

├─ 破碎度评估

├─ 弱面区域识别

├─ 围岩等级分类 (1-5)

└─ Canny 边缘检测

│

▼

自然语言报告 + 处理图像

核心组件：

• 天翼云 GPU 服务器：32核 Intel Xeon Icelake，125GB 内存，搭载 YOLO 目标检测模型
• 阿里云 Nginx：反向代理，将外网请求转发至天翼云内网，解决白名单安全限制
• 编码脚本：预置在 Skill 中的 Python 脚本，自动将图像编码为 base64 并构造 API 请求 JSON

能力说明

使用方式

在微信上将掌子面照片发送给数字人，直接说出需求即可。无需点开任何系统、无需登录、无需在功能界面里找上传入口。

"分析这张掌子面，桩号 1123111，UCS 122" [含参数版本]

"看下这个掌子面" [仅图片，自动使用默认参数]

Skill 自动完成：图像编码 → 调用 AI 模型 → 返回自然语言分析报告。全程约 6 秒（编码 0.03s + 传输 2s + GPU推理 4.2s）。

案例二：TBM辅助决策参数推荐数字人

业务背景

TBM（全断面隧道掘进机）在施工过程中需要根据实时地质条件调整操作参数——刀盘转速、推进速度、总推力、刀盘扭矩。传统做法依赖 TBM 司机根据个人经验和地质素描报告手动判断，但地质条件随里程变化频繁（每掘进几米就可能遇到不同围岩等级），司机难以持续做出最优决策。参数设置过于激进可能导致刀具过度磨损甚至刀盘卡死，过于保守则严重影响掘进效率。将"最优参数决策"交给 AI 模型，可以实现基于实时数据的秒级推荐，显著提升掘进效率和设备安全性。

效果展示

用户只需在微信上将 TBM 数据和地质条件发送给数字人，即可秒级获得最优操作参数推荐。无需打开专业软件、无需登录数据平台、无需在复杂功能菜单中操作。

输入：

{

"rock_type": [{"level": "3", "type1": "破碎", "type2": "干燥"}],

"tbm_data": [30×18运行矩阵],

"radius_data": [4.5],

"mileage_data": "K10+054"

}

输出：

🔧 TBM辅助决策推荐结果

当前里程：K10+054 | 地质条件：3级 / 破碎 / 干燥

💡 建议：当前围岩为3级破碎干燥岩体，模型倾向高转速中等推进，

总推力约14,000 kN，扭矩控制在1,000 kN·m附近。

API 返回 HTTP 200，推理耗时约 2-5 秒（TBM 数据量小，远快于图像类模型）。

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技术方案

用户(TBM数据 + 地质参数)

│

▼

编码脚本(encode.py)

└─ 校验字段 → 组装请求 JSON → 输出 /tmp/tbm_request.json

│

▼

阿里云 Nginx 代理 (阿里云服务器/tbm/api/decision/analyze)

│

▼

天翼云 GPU 服务器 (天翼云服务器:5001)

└─ Docker: tbm-intelligent-tunneling

└─ TBM辅助决策 AI 模型

├─ 地质条件编码

├─ 30×18 运行数据特征提取

├─ 约束范围优化求解

└─ 四参数联动推荐

│

▼

自然语言推荐报告

核心组件：

• 与 CFC/HSP 共用基础设施：同一个 Docker 容器（tbm-intelligent-tunneling，端口 5001），同一个 Nginx 代理前缀（/tbm/），无需额外部署
• 输入特征：30 个时间步 × 18 个 TBM 传感器参数，构成时序特征矩阵；地质信息提供岩体条件约束
• 输出联动：四参数（转速/速度/推力/扭矩）同步推荐，确保参数间物理关系协调

能力说明

使用方式

在微信上将 TBM 数据文件发送给数字人，直接说出需求即可。无需点开任何系统、无需登录、无需在功能界面里找上传入口。

方式1：提供完整 JSON 输入文件

"TBM辅助决策，数据在这个文件里" [附带 JSON 文件]

方式2：指定关键参数

"TBM参数推荐，围岩3级破碎干燥，里程K10+054" [附带 TBM 数据文件]

编码脚本支持两种模式：直接传入 JSON 文件，或通过命令行参数逐一指定地质条件和约束范围，TBM 数据单独提供。单次推理约需 2-5 秒。

案例三：CFC 地质雷达图像智能解译数字人

业务背景

综合预测系数法（CFC）是隧道施工中分析地质雷达波形图像的关键手段，通过解译雷达波形图判断隧道掌子面前方的含水区分布和围岩完整性。传统做法需要地质工程师将地质雷达数据导出为波形图像，逐张分析波形特征，标注含水区段的起止里程和含水类型（干燥/渗滴水/线状流水/股状流水），一张图像的分析通常需要 15-30 分钟，且依赖工程师的个人经验积累。一个隧道工作面的地质雷达通常生成多张图像，累计分析耗时数小时。

效果展示

用户只需在微信上将地质雷达波形图发送给数字人，即可自动获取所有含水区段的解译结果。无需登录专业解译软件、无需逐张标注、无需手动查阅里程数据。

输入：一张或多张 CFC 地质雷达波形图

输出：

CFC 地质雷达图像识别结果

图像 1（共识别出 2 个含水区段）：

小结：整体为干燥区域，无明显涌水风险。

图像 2（共识别出 2 个含水区段）：

小结：存在渗滴水区域，需关注该区段的排水措施。

综合评估：

• 共分析 2 张图像，识别出 4 个含水区段
• 🔴 干燥区域：3 处
• 🟡 渗滴水区域：1 处

输出按里程、长度、含水类型分别统计，并用颜色标识风险等级，一线技术人员可直接据此制定排水方案。

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技术方案

用户(CFC波形图 × N张)

│

▼

编码脚本 → {"cfc_raw_data": ["<base64>", ...]}

│

▼

阿里云 Nginx → 天翼云 :5001

└─ Docker: tbm-intelligent-tunneling

└─ CFC AI 模型 (GPU推理)

└─ 逐张分析含水区段

│

▼

结构化报告（含水区段 × 图像）

与围岩识别共用同一台天翼云 GPU 服务器，但运行在不同的 Docker 容器（TBM 智能隧道施工，端口 5001），模型专门针对 CFC 波形图的频域特征和波形强度变化进行训练。

能力说明

使用方式

在微信上将 CFC 波形图发送给数字人，直接说出需求即可。无需点开任何系统、无需登录、无需在功能界面里找上传入口。

"分析这张 CFC 地质雷达波形图"

"帮我做 CFC 解译"

"看下这个含水区情况" [附带波形图]

支持一次发送多张图片，API 逐张分析后汇总输出。单次推理约需 30-120 秒。

案例四：HSP 地震波图像智能解译数字人

业务背景

水平声波剖面法（HSP）通过分析地震波在岩体中的反射特征来判断隧道掌子面前方的围岩完整性和破碎带分布，是隧道施工地质超前预报的核心手段。传统做法需要地球物理工程师将地震波反射数据绘制为剖面图像，根据反射波的同相轴连续性和振幅变化判断围岩完整性，标注各里程段的完整性类型（完整/较完整/较破碎/破碎），一张 HSP 剖面图的分析通常需要 20-40 分钟，且要求工程师具备丰富的地球物理解译经验。大型隧道工程往往需要持续进行 HSP 探测，解译工作量极大。

效果展示

用户只需在微信上将 HSP 地震波反射图发送给数字人，即可自动获取各里程段的围岩完整性分析。无需登录地球物理专业软件、无需逐段分析同相轴、无需手动标注破碎带。

输入：一张或多张 HSP 地震波反射剖面图

输出：

HSP 地震波图像识别结果

图像 1（共识别出 4 个区段）：

小结：围岩以完整～较完整为主，整体稳定性良好。

图像 2（共识别出 7 个区段）：

小结：重点关注 PK141.0+623.5~634.6（较破碎段），施工时需加强支护。

综合评估：

• 共分析 2 张图像，识别出 11 个区段
• 🟢 完整区域：6 处 | 🟡 较完整区域：4 处 | 🟠 较破碎区域：1 处
• 重点关注里程：PK141.0+623.5 ~ PK141.0+634.6

输出中明确标注了需要重点关注的破碎区段里程，可直接对接施工支护方案的制定。

技术方案

用户(HSP反射图 × N张)

│

▼

编码脚本 → {"hsp_raw_data": ["<base64>", ...]}

│

▼

阿里云 Nginx → 天翼云 :5001

└─ Docker: tbm-intelligent-tunneling

└─ HSP AI 模型 (GPU推理)

└─ 同相轴连续性分析

└─ 振幅异常检测

└─ 完整性分类

│

▼

结构化报告（完整性区段 × 图像）+ 重点里程标注

HSP 与 CFC 共用 TBM 智能隧道施工 Docker 容器，但调用不同的 AI 模型端点。模型针对地震波反射图的同相轴特征和振幅衰减模式进行训练，能够识别人工解译中容易遗漏的细微破碎迹象。

能力说明

使用方式

在微信上将 HSP 地震波图发送给数字人，直接说出需求即可。无需点开任何系统、无需登录、无需在功能界面里找上传入口。

"分析这张 HSP 地震波图"

"帮我做 HSP 解译"

"看下这个破碎带分布" [附带 HSP 图]

支持一次发送多张 HSP 图像，模型逐张分析各里程段的围岩完整性。单次推理约需 30-120 秒。HSP 法适用于隧道掌子面前方 50-100m 范围内的地质预报。

案例五：阿里云智能运维数字人

业务背景

公司阿里云 ECS 服务器（阿里云服务器）承载着反向代理服务（Nginx），将外部用户的 AI 识别请求转发至天翼云 GPU 服务器。同时该服务器也用于部署网页应用和文件管理。传统的服务器运维需要运维人员通过 SSH 客户端手动登录服务器，逐一输入命令查看状态、排查问题、重启服务、查阅日志，操作繁琐且依赖终端工具。当运维人员不在电脑前或没有 SSH 客户端时，无法执行运维操作。

效果展示

用户只需在微信上用自然语言告诉数字人要做什么，即可完成全部运维操作。无需打开 SSH 终端、无需登录服务器、无需记忆任何命令。

以下是典型的运维对话示例：

用户："阿里云上运行状态怎么样？"

AI："正在检查……"

→ 执行：ssh 阿里云服务器 "docker ps && uptime && free -h"

→ 返回：2个 Nginx 容器运行中，在线 199 天，负载 0.05，内存占用 4%

用户："阿里云 Nginx 日志有没有异常？"

→ 执行：ssh 阿里云服务器 "tail -20 /var/log/nginx/error.log"

→ 返回：最近 20 条错误日志内容

用户："重启阿里云的 Nginx"

→ 执行：ssh 阿里云服务器 "nginx -s reload"

→ 返回："Nginx 重载成功"

用户："阿里云磁盘用了多少？"

→ 执行：ssh 阿里云服务器 "df -h"

→ 返回：磁盘使用情况表格

用户："阿里云上有哪些 Docker 容器？"

→ 执行：ssh 阿里云服务器 "docker ps -a"

→ 返回：容器列表 + 状态 + 端口

所有操作只需一句自然语言，秒级响应。运维人员无需记忆命令语法，无需打开终端，在任意设备上通过对话即可操作。

技术方案

用户(自然语言)

│

▼

AI 解析意图 → 生成运维命令

│

▼

SSH密钥免密登录 → 阿里云服务器

│

▼

执行命令 → 返回结果 → AI 整理为自然语言回复

核心技术：

• SSH 密钥免密认证：已配置公钥登录，无需每次输入密码，消除密码泄露风险
• 安全增强：相比密码登录，密钥认证更难被暴力破解，且已禁用密码登录
• 命令生成：AI 根据用户自然语言意图自动拼接正确的 Linux 命令，如将"查看容器状态"翻译为 `docker ps -a`

能力说明

使用方式

在微信上直接对数字人说需求即可。无需打开电脑、无需登录 SSH、无需安装任何运维工具。

"阿里云上运行状态怎么样？"

"看看阿里云 Nginx 日志"

"重启阿里云 Docker 容器 geology-forecast"

自然语言触发，无需记忆命令。该 Skill 已配置 SSH 密钥免密登录，每次执行约需 1-2 秒。

案例六：天翼云安全运维数字人

业务背景

天翼云 GPU 服务器（天翼云服务器）运行着 CFC、HSP、围岩识别三个 AI 推理模型，是公司 AI 应用的核心算力。该服务器位于天翼云内网，根据公司安全政策，必须通过运维安全网关（堡垒机）才能访问，且服务器开启 IP 白名单限制，外部网络无法直接连接。

传统的运维方式要求运维人员：

1. 连接公司 VPN（AOne）

2. 通过浏览器登录运维安全网关 Web 界面（HTML5 终端）

3. 在堡垒机菜单中手动选择目标服务器（共6层菜单，全部为默认选项）

4. 才能进入服务器终端执行命令

整个登录流程每次需要 1-2 分钟，且必须在桌面浏览器环境下操作，无法在移动端或命令行环境下完成。频繁的运维操作因登录流程耗时过长而严重影响工作效率。

效果展示

用户只需在微信上用自然语言告诉数字人要做什么，即可直接操控位于内网堡垒机后的天翼云服务器。无需连接 VPN、无需打开堡垒机 Web 页面、无需逐层选择菜单。

启动代理后，运维操作效果：

用户："天翼云上有哪些服务在跑？"

→ 2s 返回：geology-forecast (5000) + tbm-intelligent-tunneling (5001)

用户："地质预报模型 CPU 多少？"

→ 2s 返回：Intel Xeon Icelake 32核，负载 0.04

用户："地质预报最近有请求吗？"

→ 2s 返回：容器日志，显示最近的 API 请求记录

用户："天翼云磁盘还剩多少？"

→ 2s 返回：500GB 总量，已用 79GB，剩余 422GB

代理进程驻留在本地 Mac 上，内存占用仅约 15MB，对系统性能影响可忽略。所有命令通过本地 Unix Socket 传递，响应速度快、安全可靠。

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技术方案

本地 Mac

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▼

Python 持久代理(pexpect，登录一次，常驻)

└─ Unix Socket: 本地代理Socket

│

├── 执行命令 → echo "cmd" | nc -U socket

└── 返回结果 ← 解析 ANSI 控制码，提取纯文本输出

│

▼

SSH → 堡垒机(堡垒机)

└─ 6层菜单自动选择(全默认回车)

│

▼

天翼云(天翼云服务器, root)

└─ Docker 容器 × 2 (geology-forecast + tbm)

核心技术突破：

1. 堡垒机自动化

天翼云要求通过堡垒机跳转，登录时需要经过"选择运维组 → 选择设备 → 选择连接地址 → 选择角色 → 选择账号 → 选择特权账号"六层菜单。本文使用 Python pexpect 库模拟终端交互，在首次启动代理时自动完成六次回车选择，后续不再需要。

2. 持久连接复用

传统 SSH 每次执行命令都建立新连接，需要重复登录流程。代理采用长连接模式，启动一次后保持 SSH 会话不释放，所有后续命令复用同一条连接，将每次操作的耗时从 15-20 秒降至 2 秒。

3. Unix Socket 通信

代理通过本地 Unix Domain Socket 接收命令并返回结果。相比 TCP Socket，Unix Socket 不经过网络协议栈，延迟更低，且天然的文件权限控制防止未授权访问。

4. 输出净化

堡垒机终端输出包含大量 ANSI 转义控制码（颜色、光标移动、框线字符等），代理自动剥离这些控制码，只返回纯文本的命令执行结果。

能力说明

使用方式

在微信上直接对数字人说需求即可。无需连接 VPN、无需打开浏览器、无需登录堡垒机、无需逐层选择菜单。

启动代理（Mac 重启后需手动执行一次）：

"启动天翼云代理"

日常运维：

"天翼云上运行状态怎么样？"

"天翼云地质预报有报错吗？"

"重启天翼云的 TBM 容器"

停止代理：

"关闭天翼云代理"

所有运维操作通过自然语言触发，无需 VPN 连接、无需打开浏览器、无需手动穿越堡垒机菜单。

二、施工综合智能体

案例七：盾构隧道"交融·潜龙"智慧施工综合智能体数字人

业务背景

盾构隧道施工中，地表沉降和盾尾上浮是两大核心安全风险。传统管控依靠人工监测+经验判断，存在三大痛点：施工规范查询需要翻阅数十份文档耗时数小时，沉降预测依赖工程师个人经验准确率波动大，掘进参数调整缺乏实时数据支撑导致刀具异常损耗。北京东六环、海太长江隧道等超大直径盾构项目对施工精度提出了极高要求——盾尾上浮需控制在 5mm 以内。传统"人盯人防"模式已无法满足超大直径盾构的精细化管控需求。

效果展示

用户通过交融智能体平台与数字人对话，即可获得施工规范解答、风险预测结果和最优掘进参数推荐。需登录交融平台，无需查阅纸质规范、无需手动计算。

施工知识问答效果：

用户："盾尾同步注浆的配合比要求是什么？"

数字人：根据《盾构法隧道施工与验收规范》第7.3.2条，

同步注浆浆液强度不低于0.3MPa，凝结时间控制在

6-12h，注浆压力宜为0.2-0.4MPa……

风险预测效果：

输入：前五环地质编码数据 + 盾构机控制参数

输出：

预测地表最大沉降量：12.3mm

预测盾尾上浮量：3.8mm

风险等级：🟡 中等

💡 建议：当前参数下盾尾上浮可控，建议维持现有注浆压力。

智能掘进推荐效果：

输入：前五环地质+历史控制参数

输出：最优掘进参数组合

刀盘转速 │ 推进速度 │ 总推力 │ 刀盘扭矩 │ 注浆压力

推荐值 │ 推荐值 │ 推荐值 │ 推荐值 │ 推荐值

技术方案

用户(交融智能体平台)

│

▼

中交交融智能体平台

├─ RAG 检索增强生成（50+规范文档、20+技术方案、10万+条工控数据）

├─ 交融行业大模型（知识问答）

├─ 深度学习+地层沉降先验（风险预测）

└─ 机器学习+深度学习+力学机理融合（掘进参数推荐）

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▼

自然语言回复 / 结构化预测结果 / 参数推荐表格

核心技术：

• RAG 知识库：基于 50+ 规范文档、20+ 技术方案、10 万+ 条工控数据构建多级标签知识图谱，实现秒级精准检索
• 沉降预测模型：深度学习网络融合地层沉降先验知识，输入地质编码和控制参数，输出最大沉降量和盾尾上浮量
• 多目标优化引擎：结合机器学习、深度学习和力学机理，在效率、安全、经济三维度下联合优化掘进参数
• 本地化部署：数据内网闭环，保障施工数据安全

能力说明

使用方式

用户登录交融智能体平台，在对话界面与"交融·潜龙"数字人交互即可。无需登录盾构监控系统、无需翻阅规范文档、无需打开数据分析软件。

"盾尾注浆压力超限怎么办？"

"预测下 K12+345 这一段的地表沉降"

"推荐当前环的掘进参数"

实际应用：北京东六环（盾尾上浮≤5mm）、广东白云机场下穿通道（115处风险源）、海太长江隧道（大直径泥水盾构精准控制）。

案例八：山岭隧道"交融·穿岳"智慧施工综合智能体数字人

业务背景

钻爆法山岭隧道施工面临三大核心挑战：超前地质预报依赖物探专业人员逐段解译，工作量极大；爆破方案设计需兼顾围岩条件、断面轮廓和衬砌类型，参数协调复杂；施工规范查询分散于上百份标准文件，现场技术人员难以快速获取准确依据。新疆 G219 线西天山隧道等高海拔、复杂地质项目，对不良地质的快速识别和精细化爆破控制提出了迫切需求。传统方式下，一张 TSP 波形图的解译需要 20-40 分钟，一套爆破方案的设计需要数小时。

效果展示

用户通过交融智能体平台与数字人对话，数字人自动协同调度多个子智能体完成分析、设计和报告输出。需登录交融平台，无需打开专业软件、无需切换多个系统、无需等待专家到场。

地质预报效果：

用户发送：TSP波形图 + 地质雷达图 + 掌子面照片

数字人（多子智能体协同）：

① 地质信息总结 → 围岩以花岗岩为主

② 标准分析 → 对比Ⅲ级围岩标准

③ 辅助解译 → 前方20m存在破碎带

④ 报告生成 → 完整超前地质预报报告

输出：围岩等级Ⅲ级，K142+580~600段存在破碎带（识别率≥80%）

爆破设计方案效果：

输入：围岩等级Ⅲ级 + 隧道断面 D型 + 衬砌类型 S4

输出：

炮孔布置图（掏槽眼/辅助眼/周边眼/底板眼）

装药量计算表

起爆顺序图

💡 超挖量预估降低20%

施工规范问答效果：

用户："Ⅲ级围岩光面爆破周边眼间距标准？"

数字人：根据《公路隧道施工技术规范》第6.4.3条，

周边眼间距E=45-60cm，抵抗线W=60-75cm，

密集系数E/W=0.7-0.9……

技术方案

用户(交融智能体平台)

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▼

中交交融智能体平台

├─ 施工专家模型（5000+ 问答样本对训练）

├─ 地质预报多智能体协同（地质总结→标准分析→辅助解译→报告生成）

└─ 智能爆破引擎（语义分割+卷积神经网络+强化学习）

│

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自然语言报告+不良地质标注+爆破方案图表

核心技术：

• 5000+ 问答样本对：从上百份标准规范中提取，覆盖钻爆法施工全流程
• 多子智能体协同：规划→分解→分工→评估迭代→输出报告，像"AI专家团队"一样工作
• 五种预报方法全覆盖：TSP、地质雷达、水平钻探、加深炮孔、掌子面素描
• 语义分割+CNN：自动识别围岩结构面特征，辅助解译精度≥80%
• 本地化部署，数据内网闭环

能力说明

使用方式

用户登录交融智能体平台，在对话界面与"交融·穿岳"数字人交互即可。无需登录地质预报系统、无需打开爆破设计软件、无需翻阅纸质规范。

"分析这张 TSP 波形图的破碎带分布"

"Ⅲ级围岩 D型断面推荐爆破方案"

"光面爆破周边眼间距规范标准是多少"

实际应用：新疆 G219 线西天山隧道（秒级不良地质识别），超挖量降低，单循环节省混凝土 20%。

三、专用业务系统

案例九：桩基完整性智能诊断数字人

业务背景

桩基完整性检测是工程施工质量管控的关键环节。声波透射法检测每天产生大量原始数据（ZPW 格式），传统流程需要检测人员在现场完成数据采集后返回办公室，将文件导入专用分析软件，人工判读声时、波速、波幅、PSD 等参数曲线后手动分类 I/II/III/IV 类桩，最后在 Word 中撰写检测报告。一个中等规模项目的桩基检测数据处理和报告撰写通常需要 2-3 个工作日。现场-办公室-报告的多环节割裂导致效率低下、判定标准不统一。

效果展示

用户登录桩基完整性智能诊断 Web 系统，上传桩检文件后系统自动完成判定和报告生成。需登录系统平台，无需安装专用分析软件、无需手动判读参数曲线、无需逐根撰写报告。

自动判定效果：

输入：ZPW 桩检文件 × 86根桩

输出：

Ⅰ类桩：72根（83.7%） 🟢 完整

Ⅱ类桩：11根（12.8%） 🟡 轻微缺陷

Ⅲ类桩： 3根（3.5%） 🟠 明显缺陷

Ⅳ类桩： 0根（0.0%） 🔴 严重缺陷

缺陷桩详情：

桩号35#：声速异常@12.3m，疑似轻微离析，建议取芯验证

桩号58#：波幅衰减@8.7m-9.2m，3D缺陷图如下……

报告生成效果：

输入：已判定的桩检文件

输出：Word 格式检测报告（含声时/波速/波幅/PSD曲线、

波形图/波列图、3D缺陷分布图、综合判定结论）

技术方案

现场检测仪器(ZBL-U5700等)

└─ WiFi 热点 → Android APP → 实时上传 ZPW 文件

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▼

云端智能分析引擎

├─ ZPW 文件解析（声时/波速/波幅/PSD）

├─ 自动完整性判定（3种算法可选）

├─ 3D 缺陷可视化

└─ Word 报告自动生成

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▼

Web 管理端：项目管理/统计分析/权限控制

核心技术：

• 移动端现场上传：APP 通过 WiFi 直连声波检测仪器，检测完成即上传，消除数据搬运环节
• 三种判定算法：声速法、PSD 法、综合法，适应不同检测标准需求
• 3D 缺陷可视化：基于桩基三维模型直观展示缺陷位置和范围
• B/S+APP 双端架构：Web 端管理+APP 端采集，支持企业/项目/文件三级权限

能力说明

使用方式

用户登录桩基检测系统 Web 端，上传桩检文件并选择判定算法即可。支持账号密码、短信验证、APP 扫码多种登录方式。无需安装声波分析软件、无需手动判读、无需手工撰写报告。

"这批桩用综合法判定完整性"

"生成 35# 桩的 3D 缺陷图"

"导出本项目本月所有桩的检测报告"

案例十：AI+BIM自动建模助手数字人

业务背景

BIM 建模是施工数字化的基础工作，但栈桥、桥梁等临时结构建模工作量大、重复性高。传统手动建模流程：工程师在 Revit 中逐根放置贝雷架、逐段调整支撑杆、逐层配置桥面系，一个标准栈桥模型需要 4-8 小时才能完成。当路线参数或地质条件变化时，需要手动修改大量构件参数重新建模。这种低效的重复劳动消耗了大量技术人员的精力，使其无法专注于更具创造性的设计工作。

效果展示

用户在 Revit 插件的对话窗口中用自然语言描述建模需求，数字人自动将指令解析为结构化参数并驱动 Revit 生成完整 BIM 模型。需安装 Revit 插件并登录 C·BIM 账号，无需手动逐根放置构件、无需手动调整参数。

栈桥建模效果：

用户："建一座 24m 跨径的贝雷栈桥，桥宽 6m，地质条件参考附件"

数字人处理过程：

① 大模型解析意图 → 提取跨径24m/桥宽6m/贝雷架类型

② 表格参数补充 → 地质分层信息自动导入

③ 布局推理 → 自动补全桥面系/支撑杆/下部结构参数

④ 函数脚本生成 → Revit API 自动建模

结果：Revit 中自动生成完整栈桥 BIM 模型 ✓

耗时：3-5 分钟（传统方式 4-8 小时）

桥梁建模效果：

输入：路线数据表（轴线信息）+ 地质数据表（地质分层）

输出：完整桥梁 BIM 模型

包含：桥面系+贝雷架+支撑杆+下部结构

附加：工程量统计表+标准图纸

技术方案

用户(Revit 插件对话窗口 + 数据文件)

│

▼

大模型参数解析引擎

├─ 自然语言 → 结构化 JSON 参数

├─ 外部表格数据补充

└─ 参数自动验证/修正

│

▼

布局推理引擎

└─ 缺省参数补全 → 位置/尺寸/数量推算 → 标准化 JSON

│

▼

Revit 自动化建模插件

├─ 函数脚本驱动 Revit API

├─ 族库管理（导入/载入/浏览）

├─ 模型编码管理（查询/Excel 导出）

├─ 智能出量（工程量统计）

└─ 智能出图（标准图框+模型图纸）

核心技术：

• "人机协同—多智能体对话—代码反馈"闭环：指令→解析→反馈→修正→执行
• 大模型布局推理：自动补全缺失参数，推算构件位置/尺寸/数量
• C·BIM 协同云平台：统一账号体系，族库和编码云端管理

能力说明

使用方式

在 Revit 中打开插件对话窗口，输入自然语言建模指令并上传路线/地质数据即可。需安装 Revit 插件，登录 C·BIM 协同云平台账号。无需手动建模、无需逐根绘制构件。

"建一座 30m 贝雷栈桥，B型断面，路线数据见附件"

"修改上一座桥的跨径为 36m，重建"

"导出这座栈桥的工程量清单"

效率：传统手动建模 4-8h → 3-5min。

案例十一：AI方案合规性审查数字人

业务背景

施工方案审查是工程管理的关键环节，涉及结构完整性、规范制度符合性、内容合规性、一致性等多维度检查。传统审查流程需要技术人员逐份阅读方案文件，对照规范条文逐一核对，标记问题并撰写审查报告。一份中等复杂度的施工方案审查通常需要半天到一天时间，且审查质量高度依赖审查人员的经验水平和对最新规范的熟悉程度。大型项目每年产生数百份施工方案，累计审查工作量极大，容易出现审查遗漏。

效果展示

用户登录 AI 方案合规性审查 Web 系统，上传施工方案文件并选择审查维度，系统自动完成多维度审查并生成报告。需登录系统平台，无需逐页翻阅方案、无需逐条对照规范、无需手动撰写审查意见。

结构完整性审查效果：

用户上传：某隧道施工方案.docx

数字人审查（正常模式）：

✓ 1 级标题：施工概况 — 存在

✓ 2 级标题：工程简介 — 存在

✗ 2 级标题：风险源识别 — 缺失！

✓ 1 级标题：施工工艺 — 存在

✓ 2 级标题：工艺流程 — 存在

…

结果：共检查 5 个 1 级标题、18 个 2 级标题

缺失 2 个必要章节，结构完整性 88.9%

规范内容审查效果：

输入：施工方案.docx + 《公路隧道施工技术规范》第6章

输出：

问题1：第3.2.4条"爆破参数"中，周边眼间距标注为50-70cm，

与规范第6.4.3条要求的45-60cm不一致 → 建议修改

问题2：第5.1.2条"支护时间"未明确初喷混凝土的终凝时间要求

→ 建议补充

审查报告效果：

输入：已完成审查的任务

输出：Word 格式审查报告

含：审查概况+问题清单+原文定位+修改建议+规范引用

技术方案

用户(登录Web系统，上传施工方案文件)

│

▼

AI 方案审查引擎

├─ 结构完整性审查（自动识别 1/2/3 级标题，对比结构模板）

├─ 规范制度审查（对比规范清单，支持工标网联网）

├─ 内容合规性审查（按必要/非必要字段清单审查）

├─ 规范内容审查（上传规范文本，与方案内容比对）

└─ 一致性审查（检查方案内部一致性）

│

▼

审查结果（左右对照：问题→对应原文位置）

│

▼

Word 格式审查报告

核心技术：

• 标题层级自动识别：支持正常/严格两种审查模式，适应不同方案类型
• 规范库管理：企业级规范模板 + 用户自定义模板双体系
• 左右对照展示：问题与原文位置一一对应，方便定位修改
• 工标网联网审查：支持在线更新规范清单

能力说明

使用方式

用户登录方案审查 Web 系统，拖拽或点击上传施工方案文件，勾选审查项目后点击"开始审查"即可。需登录系统平台，无需翻开规范、无需手动撰写审查意见。

"审查这份隧道施工方案的完整性"

"按照《公路隧道施工技术规范》审查这份方案"

"生成审查报告"

四、管理办公数字人

案例十二：AI 智能日程管理数字人

业务背景

工程管理人员的日程极其碎片化——项目例会、安全检查、领导调研、监理协调、技术交底，每天少则四五项、多则十几项。日程来源更是五花八门：微信通知、OA 公告、邮件、会议纪要、纸质通知单。传统做法是收到一个就去手机日历里手动创建一条，逐项输入时间、地点、备注——操作步骤多、容易遗漏、格式不一致。更麻烦的是通知通常是一大段文字混在一起的时间地点信息（"明天上午9点在1201会议室召开安全生产月启动会，请各项目经理参加，准备汇报材料"），需要人脑二次加工后才能录入。一天下来光整理日程就要花掉二三十分钟，漏掉一条会议更是常有的事。

效果展示

用户在微信上将日程通知转发给数字人，数字人自动提取时间、地点、主题等信息，写入手机日历。支持文字、截图、文件多种输入格式，支持多日程批量处理。无需打开日历 APP、无需逐项手动输入、无需从长文本中人工提取关键信息。

创建日程效果：

用户转发微信通知：

"明天上午9点在1201会议室召开安全生产月启动会，

请各项目经理参加，准备汇报材料"

数字人解析结果：

主题：安全生产月启动会

时间：2026-06-25 09:00 ~ 10:00

地点：1201会议室

备注：请各项目经理参加，准备汇报材料

✅ 已添加到 QQ 邮箱日历（手机自动同步）

查看日程效果：

用户："帮我看看明天有什么安排"

数字人：

📅 6月25日（周四）日程：

1. 安全生产月启动会

🕐 09:00 ~ 10:00

📍 1201会议室

2. 隧道施工技术交底

🕐 14:00 ~ 15:30

📍 项目部二楼

3. 监理周例会

🕐 16:00 ~ 17:00

📍 线上会议

智能时间解析效果：

用户输入 → 数字人自动解析：

"后天下午3点" → 2026-06-27 15:00:00

"下周一上午10:30" → 2026-06-30 10:30:00

"本周五下班前交" → 2026-06-27 18:00:00（截止提醒）

"下个月3号下午" → 2026-07-03 14:00:00（默认下午2点）

删除/修改日程效果：

用户："取消明天上午的安全生产会"

数字人：

✅ 已删除：安全生产月启动会

UID：f47fd83b-xxxx@qqmail.dav

技术方案

用户(微信转发通知/截图/文件)

│

▼

AI 日程解析引擎

├─ 文本识别：长文本 → 结构化提取（主题/时间/地点/人物/备注）

├─ 图片 OCR：截图/照片 → 文字提取 → 结构化

├─ 动态日期解析：

│ "今天/明天/后天" → 自动计算准确日期

│ "下周一/本周五" → 定位最近的那个周X

│ "下午3点" → 自动补全为当天15:00

└─ 结束时间推断：未指定时默认 +1 小时

│

▼

QQ 邮箱日历 API

├─ 创建日程（summary + start_time + end_time + location + description）

├─ 查询日程（今天/本周/指定日期）

└─ 删除日程（按 UID 精准删除）

│

▼

QQ 邮箱日历账户（云端）

│

▼（用户一次性添加日历账户到手机）

手机系统日历同步 → 推送提醒

核心技术：

• 长文本智能提取：从混杂着时间、地点、人物、事件的大段通知中准确提取结构化日程信息，不需要用户手动拆分
• 动态语义日期解析：理解"后天""下周一""下周"等模糊时间表达，自动换算为准确日期，避免用户心算
• 多格式输入兼容：纯文本、微信截图（OCR 识别）、文件（PDF/DOCX）均可作为输入
• QQ 邮箱日历对接：通过 QQ 邮箱开放 API 将日程写入邮箱日历；用户将 QQ 邮箱日历账户添加到手机系统日历后，所有日程自动同步到手机并触发系统级推送提醒，无需每次手动同步
• 多日程批量处理：同一段通知里包含多个会议时，逐条识别并分别创建

能力说明

使用方式

首次配置（只需一次）：在手机系统日历中添加 QQ 邮箱日历账户，之后数字人创建的所有日程自动同步。

日常使用：在微信上把任何包含日程信息的通知转发给数字人即可——一个动作，日历自动更新。无需打开日历 APP、无需逐项手动输入、无需从长文本中人工提取关键信息。

"明天下午3点开安全例会，1201会议室"

"帮我看下这周有什么安排"

"取消下周三的技术交底会"

[转发一条通知截图]

[转发一个会议通知 PDF]

日程管理数字人已作为 WorkBuddy Skill（`qq-schedule-manager`）正式上线。

案例十三：AI 智能做汇报数字人

业务背景

做 PPT 汇报是每个工程管理人员的必修课——周报、月报、专项汇报、年终述职，一年少则几十次、多则上百次。传统流程极其低效：先写大纲、然后逐页调整排版、逐一设置动画、反复修改格式，一份像样的汇报 PPT 少则半天、多则两天。格式调得再好，内容才是核心，但大量时间浪费在非核心的排版工作上。会场前临时需要加一页数据，又是一阵手忙脚乱。

效果展示

用户在 AI 智能体 APP 中发送文字大纲或主题，数字人自动完成拆页、排版、配图、生成动画，输出可直接使用的 .pptx 文件。无需打开 PowerPoint、无需手动调格式、无需逐页编排。

输入：

"帮我做一份第三季度隧道施工进度汇报 PPT，包含：

• 已完成工作量（掌子面掘进 1200m，二衬 980m）
• 质量检查情况（合格率 98%）
• 下季度计划（目标 1500m）

风格用商务蓝"

输出：

✓ 已生成 12 页 PPT

封面页 → 目录页 → 工作量数据页（含图表）→ 质量分析页

→ 计划页 → 总结页

风格：商务蓝，含动画过渡

文件：第三季度施工进度汇报.pptx

修改需求：

"这页三列改成两列" → 秒级调整

"这段加个饼图" → 自动配图

"换个科技风" → 一键切换风格

技术方案

用户(AI智能体APP 对话)

│

▼

AI 智能体 APP 内置 PPT 引擎

├─ 自然语言理解 → 主题拆解 → 页结构规划

├─ 智能排版 → 字体/配色/间距自动适配

├─ 数据图表生成 → 自动识别数据关系选图

├─ 动画过渡 → 页面间与元素动画自动编排

└─ 风格切换 → 商务蓝/科技风/简约白一键套用

│

▼

输出 .pptx 文件

能力说明

使用方式

在 AI 智能体 APP 中，用自然语言描述汇报主题和内容要点即可。无需打开 PowerPoint、无需逐页调整格式、无需手动设置动画。半天工作 → 几分钟完成。

"帮我做一份年度安全工作总结 PPT"

"把第三页的表格改成柱状图"

"全部换成科技风配色"

案例十四：AI 电脑文件整理数字人

业务背景

工程项目管理每天产生大量文件——合同、方案、图纸、检测报告、会议纪要，大多数人的桌面和文件夹在项目推进过程中逐渐失控：文件命名随心所欲、分类逻辑混乱、重复文件遍地。找一份三个月前的方案往往要在几十个文件夹中翻半天。传统的手工整理需要逐项打开、判断、归类、重命名、删除重复，一个杂乱的项目文件夹整理干净通常需要一两个小时，且治标不治本——下周又乱了。

效果展示

用户在 AI 智能体 APP 中说出整理需求，数字人自动扫描文件夹、识别文件类型和内容、按要求归类整理。无需手动打开文件、无需逐项判断、无需逐个拖拽。

输入：

"帮我整理一下桌面，施工方案归类到「方案」文件夹，

合同归到「合同」文件夹，图片统一命名为项目名+日期"

输出：

✓ 扫描完成：桌面共 147 个文件

已识别：方案 32 份、合同 18 份、图纸 45 份、图片 30 份、其他 22 份

已归类：按指定规则移动至对应文件夹

已重命名：图片统一格式重命名

重复文件：发现 8 组重复，保留最新版本

是否确认执行？

技术方案

用户(AI智能体APP 对话)

│

▼

AI 智能体 APP 文件管理引擎

├─ 文件扫描 → 类型识别（方案/合同/图纸/图片/表格）

├─ 内容理解 → 读取文件关键信息辅助分类

├─ 重复检测 → MD5/文件名相似度/内容相似度

└─ 批量操作 → 移动/重命名/删除

│

▼

本地文件系统操作 + 整理报告

能力说明

使用方式

在 AI 智能体 APP 中说出整理需求即可。无需手动翻文件夹、无需逐项判断分类、无需逐个拖拽文件。一小时整理 → 一句话搞定。

"帮我把下载文件夹里的 PDF 都归类"

"桌面上三个月没动过的文件移到归档"

"找一下上周写的隧道方案在哪"

案例十五：AI 远程文件操控数字人

业务背景

工程管理人员经常在外——出差、汇报、下工地，但领导或同事随时可能需要某份文件。传统方式极其尴尬：人在外面，文件在办公室电脑里，要么麻烦别人帮忙找、要么跑回办公室、要么提前把文件拷到 U 盘或手机上（还经常忘记更新版本）。一次紧急的文件需求往往打乱整个日程安排。

效果展示

用户通过手机上的 AI 智能体 APP 发送指令，数字人通过绑定的电脑客户端远程操控办公室电脑，找到文件并发送。人不在电脑旁，电脑开着就行。

输入（手机端）：

"帮我把桌面「海太长江隧道」文件夹里的

最新版「盾构掘进施工方案.pdf」发到这个微信上"

输出：

✓ 已定位：/桌面/海太长江隧道/盾构掘进施工方案_v3.2.pdf（修改于 6月20日）

✓ 已发送到您微信

技术方案

手机 AI智能体APP 对话

│

▼

云端消息通道

│

▼

办公室电脑 APP 客户端（已绑定微信数字人）

├─ 接收指令 → 解析操作意图

├─ 文件定位 → 搜索匹配

└─ 执行操作 → 发送/复制/压缩

│

▼

文件通过微信送达用户

核心技术：

• 双端绑定：PC 端 APP 客户端与个人微信数字人绑定，建立安全操控通道
• 远程唤醒：手机指令通过云端下发到 PC 客户端，无需 PC 端提前登录
• 安全控制：仅执行用户本人指令，操作日志可追溯

能力说明

使用方式

在 AI 智能体 APP 中说出文件需求即可，办公室电脑需保持开机并安装 AI 智能体客户端。无需提前拷贝文件、无需麻烦同事、无需跑回办公室。

"把昨天改完的合同发过来"

"把项目文件夹压缩一下发给我"

"看看桌面有没有领导的审批件"

案例十六：AI 智能合并产值表数字人

业务背景

产值报表是工程管理的日常工作——每个项目每月都需要上报产值数据，总部需要汇总所有项目的产值表形成一个总表。问题在于五十个项目可能发出二十种格式：字体不一样、列顺序不一样、单位写法不一样（"万元" vs "万元整" vs "万元（含税）"）、项目名称简称五花八门。传统做法是人工逐表打开、逐列对齐、手动合并、统一格式，一个月的产值汇总需要一到两天才能完成。格式不统一导致的返工更是常态。

效果展示

用户在 AI 智能体 APP 中指定文件夹，数字人自动扫描所有表格文件、识别表头结构、对齐字段、统一格式、合并为一张总表。无需逐表打开、无需手动对齐字段、无需修改格式。

输入：

"把「6月产值表」文件夹里所有表格合并成一个总表，

项目名称统一用全称，金额单位统一为万元"

输出：

✓ 扫描完成：共找到 47 个表格文件

Excel：41 个 | WPS：6 个

✓ 表头分析：

检测到 3 种表头布局 → 已自动对齐映射

字段映射：

"合同金额" ← "合同额" / "签约金额" / "合同总价"

"完成产值" ← "本月产值" / "实际完成" / "施工产值"

"累计产值" ← "累计完成" / "年累"

✓ 格式问题已修正：

项目名称简称 → 全称（12处）

金额单位 → 统一万元（8处）

列顺序 → 统一（6处）

总表已生成：6月产值汇总表.xlsx（47 个项目，3 个 sheet）

技术方案

用户(AI智能体APP 对话，指定文件夹)

│

▼

AI 智能体 APP 表格处理引擎

├─ 文件扫描 → 类型筛选（xlsx/xls/csv/wps）

├─ 表头识别 → 字段语义理解 → 自动映射

├─ 格式统一 → 名称/单位/列顺序归一化

└─ 数据合并 → 去重/汇总/输出

│

▼

输出统一格式总表

能力说明

使用方式

在 AI 智能体 APP 中指定文件夹即可。无需打开任何表格软件、无需手动对齐字段、无需逐表复制粘贴。一两天工作 → 几分钟完成。

"把「产值月报」文件夹合并，按项目编号排序"

"合并时把金额除以 10000 统一为万元"

"排除文件名里有'草稿'的表格"

案例十七：AI 素材收集写公司要闻数字人

业务背景

国企宣传稿有严格的文风要求——权威、正式、精炼，不能像自媒体那样随意。写一篇公司要闻需要两步：先去集团官网、行业网站收集相关素材和参考范文，然后模仿标准文风撰写。传统流程中，光是收集素材和阅读参考文章就要一两个小时，模仿文风更是依赖写作者个人的语感和经验积累，新入职的宣传干事往往要磨合半年才能写出符合要求的稿件。

效果展示

用户告诉数字人要写什么，数字人自动从网上收集素材、分析参考文风、按相同风格输出稿件。无需逐篇搜索、无需对照学习文风、无需从零构思。

第一步：收集素材

用户："帮我把集团官网上最近 10 篇公司要闻下载下来，

文件名按发布日期+标题命名，放到「素材库」文件夹"

数字人：✓ 已完成

已下载 10 篇要闻，保存至 /素材库/

[标题列表 + 发布日期]

第二步：撰写新闻稿

用户："公司今天完成了 G219 线西天山隧道首爆，

这是新疆段第一个开工的工作面，

帮我也写一篇公司要闻"

数字人（自动参考已下载的素材文风）：

✓ 已生成稿件（模仿集团要闻格式）

标题：中交一公局集团 G219 线西天山隧道成功实施首次爆破

正文：近日，由中交一公局集团承建的新疆 G219 线

西天山隧道顺利实施首次爆破作业，

标志着该项目正式进入实质性施工阶段……

技术方案

用户(AI智能体APP 对话)

│

▼

第一步：浏览器自动化爬取

├─ 打开集团官网 → 定位"公司要闻"栏目

├─ 逐篇抓取标题+正文+发布日期

└─ 自动保存并命名到本地

│

▼

第二步：文风学习 + 创作

├─ 分析素材文风特征（用词/句式/结构/篇幅）

├─ 提取企业内部术语和惯用表达

└─ 按事件要点 + 学习到的文风 → 输出稿件

│

▼

输出符合集团风格的新闻稿

核心技术：

• 浏览器自动化：通过 AI 智能体 APP 内嵌的浏览器操作能力，自动导航、抓取网页内容
• 文风蒸馏：从参考稿件中提取"企业文风 DNA"——词汇偏好、句式特征、结构模板、语气风格
• 融合创作：将用户输入的事件要点与文风特征融合，生成既准确又"像自家人写的"稿件

能力说明

使用方式

在 AI 智能体 APP 中说两句即可——先让它帮忙收集素材，再告诉它写什么。无需打开浏览器逐篇搜索、无需反复对照范文、无需担心文风不对味。

"帮我找 10 篇集团官网上关于隧道施工的要闻"

"按这个风格写一篇我们项目进度的新闻稿"

"把这篇稿件改成更正式的公文风格"

案例十八：AI 经验蒸馏「小A」数字人

业务背景

国企宣传岗位有一个普遍痛点：写稿能力强的人一旦调岗或离职，他积累多年的企业文风经验、术语习惯、表达技巧就随之带走，接班人需要从头摸索。这些隐性经验从来没有被系统化地记录和传承——它不是一本操作手册能写清楚的，而是"写多了就知道"的肌肉记忆。如何把一个人的写作能力、行业经验、企业文风"提取"出来，变成组织可以长期复用的资产？这就是"蒸馏"要做的事。

效果展示

把小A同事历年撰写的公司宣传稿件喂给 AI，AI 学习她的用词习惯、句式偏好、结构模板、语气风格，形成专属 Skill「小A」。之后任何人输入事件要点，小A 都能按相同的风格和质量标准输出稿件——风格统一、格式标准、分钟级出稿。

蒸馏过程：

输入：小A 撰写的 200+ 篇公司宣传稿（含公司要闻、领导致辞、项目报道等）

AI 学习过程：

✓ 词汇偏好分析 → "圆满完成" > "完成"、"深入一线" > "去现场"

✓ 句式特征提取 → 主动语态为主、段落通常 3-5 句

✓ 结构模板识别 → 标题范式、导语习惯、结尾套语

✓ 语气风格建模 → 权威但不生硬、正式但不官僚

✓ 行业术语库 → 盾构掘进/掌子面/初期支护等专业词汇

✓ 小A Skill 封装完成，可随时调用

使用效果（蒸馏前 vs 蒸馏后）：

技术方案

蒸馏阶段：

小A 历史稿件(200+篇)

│

▼

AI 学习引擎

├─ 词汇偏好建模

├─ 句式特征提取

├─ 结构模板识别

├─ 语气风格分析

└─ 行业术语库构建

│

▼

Skill「小A」封装完成

使用阶段：

任何人输入事件要点

│

▼

Skill「小A」自动加载小A的文风 DNA

│

▼

输出 = 事件信息 × 小A文风 → 高质量稿件

核心技术：

• 经验蒸馏：不是简单的"记住原文"，而是提取写作风格的底层模式——用词概率分布、句式结构偏好、段落组织逻辑
• 文风 DNA 封装：将提取的模式固化为 Skill，像给 AI 装了一个"小A风格滤镜"
• 知识库 + 文风 双引擎：知识库保证事实准确（企业术语、项目名称），文风引擎保证表达地道
• 持续进化：小A 每写一篇新稿，Skill 自动吸收更新

能力说明

使用方式

蒸馏只需一次——把稿件文件夹喂给 AI 智能体 APP，生成专属 Skill。之后任何人调用小A，直接说事件要点即可。能力不随人走，经验永久留存。

"用小A写一篇公司要闻，关于XX项目贯通"

"用小A起草一份领导致辞，主题是安全生产月"

"让小A帮我润色一下这篇报道"

小A 已作为 WorkBuddy Skill（`xiao-a`）正式上线，在公司内部推广使用。