激光器健康监测与故障预测智能体

概述：面向大科学装置中复杂激光系统运维痛点（故障关联复杂、数据分散、被动检修、进口备件周期长），研发本地化部署的"激光器健康监测与故障预测智能体"，实现"数据接入—健康评估—异常识别—故障预测—原因诊断—维护建议—备件决策—持续学习"全链条，由"故障后维修"转向"状态检修与预测性维护"。首期选取钛宝石激光系统≥2个子系统示范。技术红线：本地化部署、LLM不作唯一判断依据、不绕过PLC/安全联锁、人工操作最高优先级。

具身机器人辐射环境实验员

同步辐射光源的"机器人换人"——具身Agent在辐射环境自主巡检、自动换样。核心考察：极端环境任务持久化（中断后断点续跑）、动作可审计可回滚、全过程安全保障。

技术对标：驾驭层工程 + Agentic AI

OPL金属材料自驱动实验室

从"人操作仪器→人分析数据"到"Agent自主设计实验→操作仪器→发现规律"。核心考察：多仪器工具调用链（OPL→拉伸机→EBSD→XRD自主编排）、自主发现（检测完成直接输出科学规律）。

技术对标：Agentic AI工具调用 + 自主发现

多智能体可信研判与证据链溯源原型

概述：针对已部署的多个分析研判智能体（覆盖舆情监测、开源情报分析、金融风控）运行中暴露的两大痛点——决策"黑箱"（决策逻辑与依据难以追溯、只给结论不给依据）与多智能体协同机制简化（依赖独立判断或简单投票加权，协同效率低、结论冲突与错误频发），征集一套多智能体可信研判与证据链溯源系统。核心能力三项：①可信度量与冲突消解——从信源、证据、逻辑维度构建置信度模型，自动识别结论冲突并经博弈对抗机制智能消解；②证据溯源与因果校验——构建"结论→证据→来源"证据图谱实现全程溯源，集成因果推断算法区分相关与因果、防范归因错误；③推理透明与全程可审——记录推理中间结论与逻辑链，以推理树/思维链可视化输出，确保可审计、可复现、可干预。

市场监管业务平台自主执行智能体

概述：对已建成的市场监管业务平台（7大模块）进行智能化升级，征集具备自主执行循环的智能体系统：输入自然语言检查任务→自主拆解规划→调用平台工具→观察评估结果→未达标自动重试→输出完整检查报告。覆盖四类核心能力（工作流自动化、视频自动检查、设施状态检查、复杂场景分析），含13个识别场景（食品混放、防鼠板、工作服、地面积水等，5个中高难度场景为考核组合），实现局级/科级/监管所三级业务自动化（同类工单由2小时压缩至5分钟）。

有限产能智能排产与动态重排智能体

概述：面向制造企业生产计划依赖人工经验（Excel排产）的痛点，征集一套智能排产系统：生产数据与约束建模→产能测算与订单拆解（对接ERP）→有限产能智能排产→异常事件动态重排→多目标优化（准时交付率、设备利用率、换型次数等）→甘特图人机协同。要求至少实现2类智能体协同（生产条件理解、排产优化、异常调度、结果解释等），演示"多订单多资源排产""插单与异常重排"两大场景。

基于视觉大模型的染色体核型分析辅助智能体

概述：面向细胞遗传学染色体核型分析长期依赖人工镜检的痛点（单张切片染色体数量多、形态交叠，人工识别耗时长、异常染色体检出高度依赖检验人员经验，原始切片数据缺乏统一清洗与标注规范），征集一套基于大模型的染色体切片视觉识别智能体应用，核心包括：①数据治理——对原始切片数据清洗、标注与分析，构建高质量标准化训练与评测数据集；②染色体智能识别——基于大模型视觉能力自动识别、计数并逐一标注切片内染色体，自动标注异常染色体（数目/结构异常）个数并输出标注后切片；③智能体应用——实现分析任务自动调度、结果复核与报告生成，支撑科研与临床检测流程自动化闭环。技术红线：支持本地化部署、数据不出内网，鼓励模型轻量化、推理加速与国产化算力适配。

股权投资被投企业估值智能辅助智能体

概述：聚焦资产评估行业数字化升级，针对基金/投资平台高频、批量的被投企业估值需求，搭建AI智能体辅助作业体系，实现财报智能解析、经营数据自动归集、估值参数智能校核、估值模型自动化调度、初步估值底稿智能输出。明确边界：AI替代重复性标准化工作，不直接生成可盖章的正式评估报告，评估师聚焦专业判断与合规校验。采用在校大学生"边学边干、学研融合"模式，发榜方提供资深评估师指导、脱敏数据支撑、专职对接与全流程验收。

钢铁设备故障预测与根因诊断智能体

概述：轧机、风机、泵、减速机等钢铁关键旋转设备一旦故障，往往造成产线停机与重大损失；而故障研判高度依赖人工经验，学习成本高、耗时长。发榜方正在构建钢铁设备运维智能体体系，本榜征集其中枢环节——根因诊断智能体：融合振动时序数据、点检记录、维修工单与运维知识，对轴承磨损、转子不平衡、齿轮异常、润滑故障四类典型故障给出证据可追溯的根因诊断，输出风险等级、影响范围与处置优先级，供下游维修策略智能体及工单流程联动。