硬核科研AI伙伴，赋能创新
伴随人工智能技术不断向科研制造领域渗透，目前，在常规办公、程序开发、产品创制、工业制造等众多环节，AI已化身众多电科员工的得力“助手”，助力科技人员攻克核心技术壁垒，铸就更多自主可控的国之利器。
“以往编写项目代码，构建框架、编写重复逻辑、调试接口等耗费大量时间，排查隐藏bug的效率也不高。如今借助‘小可’智能编程助手，不仅能迅速产出规范代码段、自动排查语法问题，还能改善代码结构。”技术骨干指出，15所引入“小可”大模型编程工具，达成智能技术与研发业务的深度耦合，将科技人员从枯燥重复的编码中解脱，专注突破算法设计、核心逻辑研发等重中之重。
产业基础研究院利用AI技术助推科研生产降本增效。在生产质检环节，依靠模型实现AI辅助陶瓷管壳、AOI等瑕疵检测，做到陶瓷管壳核心缺陷几乎零漏检，提升产品键合不良检测精准度。在产品设计层面，利用强化学习模型，达成AI辅助微波芯片协同研发，增强芯片预测可靠性。在材料研发维度，运用预测模型，攻克GaAs PHEMT核心层浓度检测难关，将过去耗时数天的检测周期骤降至秒级。
“从前找资料、写文案、定方案，全凭手动逐字推敲，如今有了AI编程助手，智能写作、问答翻译等应用场景顺利落地。”技术人员称，电科院专项研发大模型辅助开发工具“AI编程助手”，可依据模糊的初始需求，迅速拆解出业务逻辑与接口初稿，编写基础脚手架和样板代码，补全边缘测试用例和部署脚本，大幅提升协同办公效能。
协助代码编写与测试用例生成、语义建模、数据剖析与图表制作、筛选简历、处理文案、翻译与解读……电科天奥、10所研制的“小智”AI已化作科研、管理、生产等岗位人员的贴心“助手”。“小智”AI可高效解答制度流程疑问，还正升级为全天候主动执行、能串联OA系统、精通业务流程的“超级个人AI助理”，为科研生产激发更多创造力。
为破解传统DEMO设计需求沟通繁杂、耗时久、交互冗杂等难点，14所人机交互软件智能化研发团队自主研发AI DEMO生成技术，采用“AI智能体+Prompt工程+RAG知识库”，打破传统“需求-设计-开发”冗长沟通壁垒，仅需输入自然语言或需求文件，即可基于知识库内的构件库、图符库、设计规范库，迅速生成精确、可交互的HTML动态原型DEMO，并可灵活修改、直接开发复用，实现自然语言驱动的DEMO即想即现、即提即改，大幅提高设计与开发效率。
28所瞄准科研可视化工作痛点，构建视频生成智能体辅助工具，依托多模态大模型打造标准化视频创作体系，达成科研场景精确理解、视频画面自动生成、音频智能匹配等全流程自主创作，助推科研任务落地降本增效。智能体可精确拆解项目申报、科研攻坚各类场景需求，完成专业化分镜脚本撰写，依托大模型文生图能力完成场景建模、主体构建，根据视频内容自适应匹配配音，达成音画同步。
20所电科北斗将人工智能技术与核心任务深度融合，构筑“星河智算”智能体平台，支持知识检索、方案策划、文档编写、数据剖析、软件研发、智能体开发等功能，为科研人员提供高效精准的辅助支撑。基于平台重点攻坚智能化文档处理与数据分析方向，研发文档内容比对、标准引用符合性审查、文件齐套检测等智能体，提升工作效率与产出质量。
电科博微四创电子全力推进数字参谋大模型应用软件调试优化工作，立足一线科研生产实操场景，开发软件指令响应、智能解析、辅助研判、场景适配等核心模块，持续优化人机交互逻辑，提升模型数据分析、智能辅助研判能力。历经多轮反复打磨，软件运行更加平稳高效、研判结果更加精确可靠，有效化解传统工作冗杂低效、人工研判耗时费力的困境，让数字参谋大模型扎根岗位、赋能实战。
36所开发的“三十六计”编程智能体成为开发团队的破局利器。智能体全面覆盖代码可靠性、架构设计、性能优化、可维护性、交互体验及领域知识注入，支持从业务需求直接生成UI界面并转化为HTML，随后自动输出前后端完整代码，通过将团队历史经验固化为约束框架，确保生成代码的高标准与高可用性。经实践验证，原本传统模式下需7天的开发任务，AI赋能后1天内即可高质量交付，研发周期大幅压缩。
针对传统器件仿真人工操作繁杂、参数迭代耗时久等痛点，9所推进器件仿真智能体技术攻关，通过AI智能体自主调度、数据分析与迭代优化，达成全流程自动化仿真运算，压缩研发周期。依托工业智能体构建生产数据智能感知与预警体系，实时采集设备运行、工艺参数等核心数据，主动抓取数据异常特征标签，达成生产异常前置预警、动态管控。
34所光纤通信部打造专业大模型、智能体，深度嵌入协议设计、仿真验证、故障定位全流程。针对高速光纤传输协议帧结构设计、信道适配算法推演、海量传输报文解析、多场景链路协议联调、误码故障溯源等工作，智能体可自动生成协议草案，仿真不同信道下协议运行性能，批量解析海量测试报文，快速定位协议适配缺陷，自动输出优化迭代方案，压缩多轮协议联调、数据分析周期。
53所第二事业部成立AI智能化建设党员攻关团队，聚焦平台智能化发展痛点，搭建起完备的智能化研发硬件平台，部署高算力智能算法开发验证系统。团队持续深耕智能算法研发，先后训练形成目标智能识别模型、人体姿态识别模型，有效补齐算力、存储资源短板，适配复杂场景下多类目标智能探测感知的高算力、高精度需求。
“故障定位艰难、人工干预较多、移植周期偏长，这些老难题如今都迎刃而解。”中科芯申泰公司科研团队研发申威智能移植辅助工具，用AI技术助力移植适配工作“减负”。工具集成大语言模型、专用微调模型和配套工具，打造出一条“编译-推理-修复-验证”智能流水线，面对C、Go这类编译型语言，工具能自动识别架构、自动配好环境、精准找到故障位置，还能辅助汇编及嵌汇编代码“搬家”到申威平台。
华录松下积极推进人工智能技术与车间生产任务深度融合，以AI赋能无人AGV物料转运作业，让智能装备成为服务生产、保障产能的硬核“AI搭子”。通过深度学习优化调度算法，多台AGV可实现自主路径规划、智能避障、按需配送、协同作业。设备可精准对接各工位物料需求，自动完成物料输送、成品转运、废料归集等全流程工作，有效规范现场作业秩序、压缩物料周转时长。
电科东信建设智多星OctoClaw，将大模型、智能体、AI Coding深度嵌入需求分析、架构设计、代码开发、测试验证、文档沉淀等环节。针对基础设施底座、数字生命中枢、技能进化与管控平台等模块，AI辅助完成场景梳理、接口设计、代码生成、测试用例补充和技术文档整理，研发人员重点负责架构约束、安全审查、质量验收和创新设计，推动经验资产化、流程标准化、能力可复制。