破局管理难题，AI智启未来
当FireHouse的“小洲”数字员工7×24小时值守系统，微笑面队的“数析”系统穿透数据孤岛，熵减特工队的熵减预测模型照亮流程盲区，哔哔叭哔啵的BIBO智能中枢重构协作网络，4只聚焦“AI+经营管理”场景的团队正在九洲集团掀起一场管理范式的深度进化风暴，他们如同精密咬合的齿轮，在关键部位同时发力，驱动经营管理由“经验驱动”升级为“智能驱动”。
技术融合典范 FireHouse重塑人机协作生产力
“登录5个系统，手动填报37个字段——这类工作每天消耗员工数小时的时间。”FireHouse队长彭诚凝视着屏幕上跳动的流程数据，决心终结这种低效循环。他带领团队打造出“小洲”数字员工，创造性地融合LLM、Agent与RPA三大技术，让数字员工接管员工的重复劳动。
在填报出差、请假申请等场景，“小洲”的表现令人惊叹：原本耗时5分钟的单据填报被压缩至1分钟，全程零差错。据估算“小洲”年释放工时9.19万小时，年降本459万。其价值更延伸至管理深层：7×24小时无间断服务、全流程自动处理释放双手，员工得以聚焦创新。
小洲可复用到多个场景
“小洲”的适应性也令人惊讶。它能让多个核心业务环节的实时数据通过“小洲”自动流转，例如在制造管理领域，它可作为各系统的桥梁，连接MES工单、PLC采集点等离散系统，实现设备点检、能耗监控等场景全链路贯通。目前“小洲”已在公安、交通等行业落地，展现出强大的跨产业生命力。
数据炼金术士 微笑面队破解“分析难”困局
“来源散如沙，口径乱如麻。”微笑面队团队深谙数据治理之痛。他们打造的AI助手“数析”（Susie），以知识聚合与智能分析双引擎，直击数据查找难、处理难、分析难三大顽疾。检索数据、分析数据、输出分析报告，4名员工协作需要11天，而1个Susie 4天搞定。
“它的核心是让数据自己说话。”团队成员郑澍展示Susie功能，向它提问后，Susie自动抓取分散的经营数据，结合管理口径与规则生成深度分析报告并提出优化建议。经测算，该系统单项目年降本49万。
团队负责人廖鸣霄透露，未来将通过API直连内部数据平台，将Susie复用于人资招聘分析、财务数据分析等场景。“每个应用场景只需配置专属数据源和分析模板，就能获得专属AI分析师。”这种模块化设计，让智能数据分析能力在九洲生态中快速蔓延。
流程再造引擎 熵减特工队终结“审批迷宫”
当李静和队友们调取流程数据时，一组刺眼的数字浮现：某些表单撤销率高达30%，相同问题反复驳回。“这类问题就像在迷雾中航行，既看不清瓶颈在哪，也找不到优化路径。”熵减特工队的方案正是破除这种困境的利器。
他们开发的熵减AI引擎具备双重突破能力：在发起端，通过历史数据学习自动生成最佳填写范例，将表单撤回率降低20%；在审批端，AI实时标记风险点并推荐处置方案，审批将从“已读未批”变为“快读快批”，时长缩短50%。这种端到端优化带来显著收益——每个流程节省1小时处理时间，集团1500+流程年降本将超165万。
更值得关注的是其预测能力，系统通过挖掘数万条历史流程数据，对驳回根因的识别准确率达85%。“就像给流程管理装上CT机，能精准定位病灶。”目前该方案已形成标准化配置模板，即将在九洲采购、财务等无纸化系统中率先落地。
资源整合专家 哔哔叭哔啵打通“协同壁垒”
“项目需求频繁变更却找不到原始依据？跨部门协作总在反复确认进度？”哔哔叭哔啵队长雷述鑫的痛点燃起整个团队的创新火花。他们打造的AI项目管理助手BIBO，构建起“智能排期-风险预警-知识追溯”三阶管理体系。
在某项目协作实战中，系统瞬间完成200+任务的资源调度，实时标记出3处资源冲突点，点击任意需求条目，关联的23份会议纪要和代码版本自动溯源。系统的智能排期与风险监控模块，可自动关联任务、文档与责任人。这种能力带来颠覆性效率提升：单项目节省38人/天，200个研制类项目年降本600万。
BIBO与产业公司适配性
“真正的价值在于打破知识壁垒。”团队成员张浩峰解释道。BIBO将散落在邮件、会议记录中的决策逻辑结构化存储，形成可检索的组织记忆，这种打破边界的智控能力，使其成为适配全产业复杂项目的“神经中枢”。
创新者群像技术突围背后的汗水与荣光
FireHouse：高压锻造团队协作能力
FireHouse决赛现场
“领导对项目寄予重望，可我们demo还没跑通。”彭诚坦言。彼时团队身兼数个重点项目，只能挤出时间进行攻坚：“没有计划文档，只有即时响应。”这种极速协作模式，让“小洲”快速迭代快速成型。当首单1分钟自动填报成功时，团队在机房响起久久不息的掌声。
微笑面队：72小时的极限蜕变
微笑团队决赛现场
“第一次彩排，台上表现效果较差。”队长廖鸣霄回忆道。距离决赛仅剩72小时，团队全员在会议室地毯上铺满打印稿，逐段重构逻辑并连夜重制演示数据，他们把每一次推翻重来，都当作离靶心更近的修正，在有限时间的压力下探索团队能力的无限可能。
熵减特工队：三地协作战胜“数据迷雾”
熵减团队决赛现场
为攻克自己打造的智能体分析结果泛泛而谈的难题，团队经历了数次技术路线颠覆。团队筛选出17个核心流程痛点为训练样本；在某项目驻场的任鹏连续48小时重编模型算法；在九软研发部的雷鸿宏同步对接一体化平台数据接口；在集团总部的李静和在某项目驻场的张学平边学边剪逐帧优化DEMO视频和练习方案讲解。“凌晨两点的团队群消息记录里，全是关于模型和视频的讨论。”最终这段浓缩了几十次删改最终版40秒视频成为团队极致精神的具象化身。
哔哔叭哔啵：AI小白到造"物"者的破壁之旅
BIBO团队决赛现场
“我们团队对AI应用的开发还处在小白阶段。”队长雷述鑫说。团队用最原始的办法突围：白天完成本职项目，夜间集体学习AI课程，在会议室白板上反复推演技术方案。王若铃将需求变更痛点转化为知识图谱架构；张浩峰把“找不到历史依据”的抱怨变成智能追溯模块。董泽宇设计智能体交互，这群AI小白用300小时交出答卷——正如贴纸上写的：“不是AI专家，但我们是解题专家”。
他们不仅取得了突破，更实现了团队和个人的成长：
