01
文献与专利检索
优先试点这一场景的目标是把技术主题、分类、时间和法域整理成文献/专利表、技术路线和空白。
- 输入
- 技术主题、分类、时间和法域
- 输出
- 文献/专利表、技术路线和空白
- 验收
- 检查检索时间、BOM冲突发现率、工程变更遗漏数
- 边界
- 回查原文、法律状态和权利要求
24
研发工程与工艺
专业与生产研发工程岗位可以借助AI智能体整理专利、规格、BOM和实验资料，工程签审仍由专业人
- 覆盖角色
- 产品研发工程师、机械/电子工程师、工艺工程师、专利工程师、研发主管
- 白皮书位置
- p102-104 · 2 张配图
01
应用场景全景表
9 个场景 · 输入、交付与人工边界左起第一列是这个岗位可交给 WorkBuddy 的场景； 中间两列是它需要什么、能交付什么；最后一列是必须由人或系统决定的部分 —— 这一列才是评审时真正要看的，因为它决定哪些环节不能自动化。
| 场景 | 需要输入 | WorkBuddy可辅助交付 | 人工或系统边界 |
|---|---|---|---|
| 文献与专利检索 | 技术主题、分类、时间和法域 | 文献/专利表、技术路线和空白 | 回查原文、法律状态和权利要求 |
| 需求与规格整理 | 客户需求、标准、约束和历史版本 | 规格表、冲突、待确认项 | 规格冻结由研发与业务共同批准 |
| BOM检查 | BOM、替代料、版本和规则 | 缺件、重复、版本冲突和风险 | 实际可用性来自PLM/ERP和工程确认 |
| 工艺知识库 | SOP、参数、缺陷、设备和经验 | 带出处的工艺问答和处理步骤 | 关键参数和变更需工艺负责人确认 |
| 设计评审 | 图纸说明、规格、检查表和历史问题 | 评审问题、风险和验证项 | AI不能替代签审和安全责任 |
| 仿真与参数准备 | 模型、边界条件、材料和工况 | 参数表、方案和敏感性分析 | 仿真结果需专业软件和工程师验证 |
| 实验数据分析 | 实验记录、变量、样本和结果 | 统计、异常和下一轮实验建议 | 区分探索性发现和已验证结论 |
| 工程变更影响 | 变更、BOM、工艺、库存和客户 | 受影响对象、风险和验证清单 | 正式变更走ECR/ECO流程 |
| 经验沉淀 | 评审、故障、工艺和决策记录 | 知识条目、Skill草案和适用边界 | 隐性经验需专家验证，不能机械固化 |
02
三个优先场景
按落地难度排序，建议从 01 开始三个优先场景在各岗位下按同一套方法拆解：明确任务口径 → 收集并检查输入 → 让 WorkBuddy 执行整理、检索或生成 → 输出可编辑结果 → 由岗位负责人复核后进入下一流程。
01文献与专利检索
02需求与规格整理
03BOM检查
02
需求与规格整理
这一场景的目标是把客户需求、标准、约束和历史版本整理成规格表、冲突、待确认项。
- 输入
- 客户需求、标准、约束和历史版本
- 输出
- 规格表、冲突、待确认项
- 验收
- 检查检索时间、BOM冲突发现率、工程变更遗漏数
- 边界
- 规格冻结由研发与业务共同批准
03
BOM检查
这一场景的目标是把BOM、替代料、版本和规则整理成缺件、重复、版本冲突和风险。
- 输入
- BOM、替代料、版本和规则
- 输出
- 缺件、重复、版本冲突和风险
- 验收
- 检查检索时间、BOM冲突发现率、工程变更遗漏数
- 边界
- 实际可用性来自PLM/ERP和工程确认
03
四层能力与实施条件
从文件层到决策层，越往后越需要治理同一个岗位的场景会分散在四层里：文件层只用本地文档就能跑， 知识层要先建好有版本、有出处、有权限的资料，系统层要接业务系统， 决策层则必须保留人工批准。先看自己能从哪一层起步。
文件层
- BOM检查
- 设计评审
- 仿真与参数准备
- 工程变更影响
使用本地文档、表格和模板，结果可人工检查
知识层
- 文献与专利检索
- 工艺知识库
建立有版本、有出处、有权限的知识资料
系统层
- 实验数据分析
通过受控的Connector、MCP或API读写业务系统
决策层
- 需求与规格整理
展示依据、假设和影响，高风险决定由人批准
04
试点建议与实施边界
试点怎么推进
推荐先做“文献与专利检索”。它所需输入是技术主题、分类、时间和法域，目标交付是文献/专利表、技术路线和空白。
试点可按四个动作推进：第一，抽取一批真实历史任务作为基线；第二，用同一批输入让人工流程和WorkBuddy流程并行；第三，记录失败、遗漏和人工修改原因；第四，只在结果稳定、权限清楚、可以回滚时扩大范围。
建议验收指标包括：检索时间、BOM冲突发现率、工程变更遗漏数。如果结果需要大量重做、来源无法追溯、系统写入不可回滚，试点应暂停并先修复数据或流程。
不能越过的边界
- 实验数据分析：区分探索性发现和已验证结论。
- 工程变更影响：正式变更走ECR/ECO流程。
- 经验沉淀：隐性经验需专家验证，不能机械固化。
- 第三方案例中的效率数字和产品能力先作为线索，正式采购或发布前回查官方资料与实际测试。
05
主要资料来源
白皮书列出的入选来源文章- 你们知道吗？高校开始采购AI专利工具了
- 用WorkBuddy 构建“自己”的IMA知识库
- WorkBuddy 1.2.0：手机端随时发起桌面任务，远程干活
- WorkBuddy走进制造企业：五大智能体场景与案例
- “AI 提效陷阱”：对快手万人组织 AI 研发范式的反思与组织提效路径
研发工程与工艺的场景能不能落到你们现在这套流程上？
把你们这个岗位最耗人的一件事说清楚，我们按上面四层能力给出可切入点、需要对接的系统清单和人工边界 —— 不是通用方案，是照着你们现有流程改的版本。
