AI智算基礎設施：統籌云、數據中心和邊緣節點的算力資源，設計資源池、網絡、存儲、調度、監控、容災和安全隔離能力。
模型資源服務平臺：統一接入和管理通用模型、行業模型與專用模型，提供模型適配、評測、推理、資源調度、版本管理和服務目錄。
智能體服務平臺：提供知識庫、語義層、工具連接、流程編排、智能體開發、運行監控、權限控制、人工復核和效果評估能力。
架構外圍同步設置數據與知識治理、安全與可信、標準規范、系統集成和運營評價體系，使平臺能力能夠以受控方式進入真實業務流程。
場景篩選從業務價值、技術可行性、實施緊迫性和示范效應四個維度綜合評估，并結合數據條件、系統接口、安全等級、用戶基礎和預期收益確定優先級。目標值應在立項和試點階段基于現狀基線單獨測算，不直接沿用通用材料中的示意數字。
交通主業：路網流量預測與調度、事件識別與應急響應、智能客服、設施預測性養護、交通知識助手。
能源與資源業務：能源調度、設備預測性維護、新能源選址與發電預測、運行優化和經營分析。
產融結合業務：風險識別與授信輔助、供應鏈金融分析、投顧與營銷輔助、合規審查和風險預警。
集團管理：智能辦公、企業知識檢索、人力資源輔助、財務分析、合同與制度審查、經營決策支持。
組織保障：建立管理層牽引、業務部門負責、數字化與數據部門協同、安全合規全程參與的推進機制。
人才建設：通過內部培養、外部引進和生態合作，形成業務專家、數據工程、模型工程、智能體開發和安全運營的復合團隊。
數據治理：統一數據標準、指標口徑、權限規則、質量機制和知識更新流程，為模型應用提供可信基礎。
標準與安全：制定模型準入、應用評測、提示與輸出安全、工具調用、日志審計、人工復核和應急處置規范。
生態與運營：建立合作伙伴管理、平臺服務目錄、資源計量、成本核算、效果評估和持續迭代機制。
方案中的建設范圍、周期、投入、算力規模和效果指標需結合客戶現狀、業務基線、數據條件及安全要求另行論證，以雙方確認的項目邊界和最終成果為準。
明確組織機制、技術標準、安全規范、數據治理要求和首批試點場景，驗證關鍵技術路線。
分步落地智算、模型和智能體平臺，打通數據、知識與業務系統，沉淀可復用組件。
將成熟能力復制到更多業務單元，建立模型評測、場景運營、成本管理、風險審計和價值評價閉環。