AiDD研发数字峰会

出品人：王一

中兴通讯有线研究院需求领域教练
中兴通讯有线研究院某中心需求领域效能提升负责人
长期从事需求领域相关工作，包括需求体系化建设、需求效能提升，需求质量管控等
近期投入研究大模型提效相关工作

中兴通讯有线研究院需求AI应用负责人

为大模型贴身打造的需求工程

论坛聚焦大模型技术提升全流程需求分析效率和质量，重点探讨如何借助AI和知识工程能力，重塑需求获取、分析与评审验证的新范式。议题涵盖智能需求引导、多模态需求融合、多角色智能需求评审、需求域知识工程实践等方向，旨在构建互联知识体系注入大模型，实现客户需求精准表达及高效流转。参会者将了解需求Copilot嵌入研发流程、需求知识图谱、多角色评审等技术方案，推动智能化需求分析。

多角色智能需求评审

刘洪旭

中兴通讯有线研究院AI算法工程师

内容简介：

需求阶段的隐性缺陷是研发流程中最高昂的成本黑洞之一。传统依赖个体经验与会议沟通的评审模式，在有效性、效率和一致性上面临瓶颈，难以系统化识别深层次的技术与业务风险，导致缺陷向开发、测试阶段传导，造成巨额返工甚至项目失败。
本专题分享旨在提出一种革新性的解决方案：构建基于多智能体协同的需求质量防御体系。该体系的核心在于：
1.流程范式革新：将评审从单一活动升级为标准化、自动化的质量流水线，明确各角色智能体的分工与协作机制。
2.知识驱动决策：通过知识工程将历史故障案例、架构约束、风险模型等转化为结构化知识，为智能体提供决策依据。
3.多维度仿真评审：由扮演市场规划、需求分析师、测试专家等角色的智能体，基于既定规则与风险模型，对需求进行多视角、深层次的交叉分析与风险预判。
本分享将系统阐述该体系的设计理念、关键技术实现路径及在企业中的实践成效，为提升研发初始质量、实现主动式风险管控提供可复用的方法论与工程实践。

演讲提纲：
1.困局与破局：传统需求评审的失效与体系化防御思路
1.1 痛点驱动：需求缺陷的“成本放大效应”
1.2 破局思路：质量防护左移，构建由知识驱动、智能体协同的需求质量防御体系
2.核心框架：需求质量防御体系的三大支柱
2.1 多智能体协同评审引擎
2.2 结构化评审知识体系
2.3 闭环评测与优化体系
3.实战详解：角色SOP与智能体协同Agent
3.1 评审维度拆解与角色分配
3.2 基于风险与规则的多维度并行分析
3.3 冲突消解与智能决策
4.实践成效：关键指标提升与组织能力沉淀
4.1 量化收益：核心指标改进与数据验证
4.2 核心价值：知识资产沉淀与流程标准化
5.总结与演进思考
5.1 总结：可复用的“需求防御”方法论框架
5.2 演进思考：从可用到可信任的关键跨越

听众收益：
1.了解一套体系化的需求风险防控框架：如何构建一个覆盖风险识别、分析、决策的AI防御体系，将质量保障左移并固化为工程能力。
2。掌握知识工程在需求领域的落地方法：如何将团队积累的隐性经验（如历史故障、风险建模）显性化为可被AI理解和使用的结构化知识资产，实现组织智慧的持续沉淀与复用。
3。获得多智能体协同的评审SOP与设计模式：获得一套可立即参考的智能体角色划分、交互协议与决策机制设计模板，快速在团队内启动类似实践，提升评审的全面性与客观性。

中兴通讯有线研究院AI算法工程师
中兴通讯有线研究院需求领域教练
中兴通讯有线研究院某中心需求领域效能提升负责人
从事需求领域AI研发提效工作，并负责相关技术方案落地

基于知识图谱的需求工程改变需求分析模式

王一

中兴通讯有线研究院需求AI应用负责人

内容简介：

通过需求体系化管理平台完成需求知识规范落地，依托知识流水线完成知识抽取，依托知识图谱平台完成端到端体系化知识管理，依托知识图谱提供精确查询，基于流程设计和专家经验提供精确关联路径完成体系化全量知识组装，并且需求AI应用内嵌到需求体系化管理平台，通过全量知识组装，构筑高效便捷的需求分析新模式

演讲提纲：
1.需求域知识图谱构建和保活
2.基于知识图谱检索构建应用新范式
3.图谱精准检索提升AI应用效果
4.AI应用嵌入BA工作平台

听众收益：
1.了解需求体系化管理如何支撑需求知识图谱建设
2.了解多路径知识复用如何增强需求AI应用效果
3.了解知识图谱如何保活更新
4.了解AI应用如何内嵌到业务分析师的工作平台

中兴通讯有线研究院需求AI应用负责人
中兴通讯有线研究院需求领域教练
中兴通讯有线研究院某中心需求领域效能提升负责人
长期从事需求领域相关工作，包括需求智能构建、需求知识图谱构建、需求体系化建设等工作

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