隨著人工智能技術加速融入科研生產，如今，在日常辦公、軟件編程、產品研發、生產制造等多個場景，AI已經成為很多電科人的工作“搭子”，幫助科技工作者更好攻堅關鍵核心技術難題，打造更多科技自立自強的大國重器。
“以前項目代碼開發，框架搭建、重復邏輯編寫、接口調試等占用大量工時，排查隱性缺陷效率還偏低。現在有了‘小可’智能編碼助手，不僅能快速生成標準化代碼片段、自動校驗語法錯誤，還能優化代碼架構。”技術人員表示，15所部署“小可”大模型編碼助手，實現智能技術與研發工作的深度融合，把科技工作者從繁雜重復的編碼中解放出來，集中精力攻關算法設計、核心邏輯研發等關鍵任務。
產業基礎研究院運用AI技術賦能科研生產提質增效。在生產質控方面，依托模型實現AI輔助陶瓷管殼、AOI等缺陷檢測，實現陶瓷管殼關鍵缺陷近乎零漏檢，提升產品鍵合缺陷檢測準確率。在產品設計方面，借助強化學習模型，實現AI輔助微波芯片協同設計，提高芯片預測準確性。在材料研發方面，利用預測模型，解決GaAs?PHEMT核心層濃度測試難題，將原本長達數天的測試周期縮短到秒級。
“以前查資料、寫文檔、出方案，全靠人工一字一字摳，現在有AI編程助手，智能寫作、問答翻譯這些場景直接跑起來了。”技術人員表示，電科院定制研發大模型輔助研發工具“AI編程助手”，可根據模糊原始需求，快速拆解出業務邏輯和接口初稿，撰寫基礎腳手架和模板代碼，補全邊界測試用例和部署腳本，提升協同辦公效率。
輔助代碼編寫與測試用例生成、語義建模、數據分析和圖表繪制、篩選簡歷、處理文檔、翻譯與解讀……電科天奧、10所研發的“小智”AI已經成為科研、管理、生產等崗位員工的貼心“搭子”。“小智”AI可以快速解答制度流程問題，還正進化為全天候主動執行、能聯動OA系統、懂業務流程的“超級個人AI助理”，為科研生產釋放更多創造力。
為解決傳統DEMO設計需求對接繁瑣、周期長、交互復雜等痛點，14所人機交互軟件智能化研發團隊自主設計AI?DEMO生成技術，采用“AI智能體+Prompt工程+RAG知識庫”，打破傳統“需求-設計-開發”繁瑣溝通壁壘，只需輸入自然語言或需求文檔，即可基于知識庫中的構件庫、圖符庫、設計規范庫，快速生成精準、可交互的HTML動態原型DEMO，并可敏捷修改、直接開發復用，實現自然語言驅動的DEMO即想即現、即提即改，顯著提升設計與開發效率。
28所聚焦科研可視化工作痛點，搭建視頻生成智能體輔助工具，依托多模態大模型構建標準化視頻創作體系，實現科研場景精準理解、視頻畫面自動生成、音頻智能適配等全流程自主創作，助力科研任務落地提質增效。智能體可以精準拆解項目申報、科研攻關各類場景需求，完成專業化分鏡腳本撰寫，依托大模型文生圖能力完成場景建模、主體搭建，根據視頻內容自適應匹配配音，實現音畫同步。
20所電科北斗將人工智能技術與核心任務深度融合，打造“星河智算”智能體平臺，支持知識查詢、方案設計、文檔撰寫、數據分析、軟件研發、智能體開發等功能，為科研人員提供高效精準的輔助支撐。基于平臺重點攻堅智能化文檔處理與數據分析方向，研發文檔內容比對、標準引用符合性檢查、文件齊套檢測等智能體，提升工作效率與產出質量。
電科博微四創電子全力投入數字參謀大模型應用軟件調試優化工作，立足一線科研生產實操場景，開發軟件指令響應、智能解析、輔助研判、場景適配等核心模塊，持續優化人機交互邏輯，精進模型數據分析、智能輔助研判能力。經過多輪反復打磨，軟件運行更加平穩高效、研判結果更加精準可靠，有效破解傳統工作繁瑣低效、人工研判耗時費力的難題，讓數字參謀大模型扎根崗位、賦能實戰。
36所開發的“三十六計”編程智能體成為開發團隊的破局利器。智能體全面覆蓋代碼可靠性、架構設計、性能優化、可維護性、交互體驗及領域知識注入，支持從業務需求直接生成UI界面并轉化為HTML，隨后自動輸出前后端完整代碼，通過將團隊歷史經驗固化為約束框架，確保生成代碼的高標準與高可用性。經實踐驗證，原本傳統模式下需7天的開發任務，AI賦能后1天內即可高質量交付，研發周期大幅壓縮。
針對傳統器件仿真人工操作繁瑣、參數迭代周期長等問題，9所推進器件仿真智能體技術攻關，通過AI智能體自主調度、數據分析與迭代優化，實現全流程自動化仿真運算，壓縮研發周期。依托工業智能體搭建生產數據智能感知與預警體系，實時采集設備運行、工藝參數等核心數據，主動抓取數據異常特征標簽，實現生產異常前置預警、動態管控。
34所光纖通信部打造專業大模型、智能體，深度嵌入協議設計、仿真驗證、故障定位全流程。針對高速光纖傳輸協議幀結構設計、信道適配算法推演、海量傳輸報文解析、多場景鏈路協議聯調、誤碼故障溯源等工作，智能體可自動生成協議草案，仿真不同信道下協議運行性能，批量解析海量測試報文，快速定位協議適配缺陷，自動輸出優化迭代方案，壓縮多輪協議聯調、數據分析周期。
53所第二事業部成立AI智能化建設黨員攻關團隊，聚焦平臺智能化發展痛點，搭建起完備的智能化研發硬件平臺，部署高算力智能算法開發驗證系統。團隊持續深耕智能算法研發，先后訓練形成目標智能識別模型、人體姿態識別模型，有效補齊算力、存儲資源短板，適配復雜場景下多類目標智能探測感知的高算力、高精度需求。
“故障定位困難、人工干預頻繁、移植周期偏長，這些老難題現在都迎刃而解。”中科芯申泰公司科研團隊研發申威智能移植輔助工具，用AI技術幫助移植適配工作“減負”。工具集成大語言模型、專用微調模型和配套工具，打造出一條“編譯-推理-修復-驗證”智能流水線，面對C、Go這類編譯型語言，工具能自動識別架構、自動配好環境、精準找到故障位置，還能輔助匯編及嵌匯編代碼“搬家”到申威平臺。
華錄松下積極推進人工智能技術與車間生產任務深度融合，以AI賦能無人AGV物料轉運作業，讓智能裝備成為服務生產、保障產能的硬核“AI搭子”。通過深度學習優化調度算法，多臺AGV可實現自主路徑規劃、智能避障、按需配送、協同作業。設備可精準對接各工位物料需求，自動完成物料輸送、成品轉運、廢料歸集等全流程工作，有效規范現場作業秩序、壓縮物料周轉時長。
電科東信建設智多星OctoClaw，將大模型、智能體、AI?Coding深度嵌入需求分析、架構設計、代碼開發、測試驗證、文檔沉淀等環節。針對基礎設施底座、數字生命中樞、技能進化與管控平臺等模塊，AI輔助完成場景梳理、接口設計、代碼生成、測試用例補充和技術文檔整理，研發人員重點負責架構約束、安全審查、質量驗收和創新設計，推動經驗資產化、流程標準化、能力可復制。
