借助 AI 加速工程流程真正落地
AI 正在成为推动研发提速的关键引擎，帮助工程团队更高效地导入并落地新流程。借助 AI 聊天助手，用户无需再费力查阅复杂流程文档；而 AI 驱动的建模助手，则能显著提升流程定义效率，并提高一致性。
让流程更可信
工程师无需再手动翻阅繁杂文档或反复查找信息，只需通过对话，即可从专用 AI 助手中获得所需答案。这些助手基于流程知识图谱构建，能够理解上下文，并在关键时刻提供更贴合实际场景的个性化建议。
随着系统提供证据说明及原始流程链接，用户可以随时溯源验证答案，从而增强对结果的信任。这一能力同样依托流程知识图谱实现。
随着 AI 持续学习工程师的实际工作场景，它能够在不同流程变体下提供更加精准的指导。例如，可自动识别产品是否涉及安全相关要求，并据此调整建议；同时也能适配具体项目、团队或开发计划的实际工作方式。
流程知识图谱
基于模型的工程流程管理方法——例如成熟的 “WHO-WHAT-WHEN-HOW-WHY” 元模型——可以将具备丰富上下文的流程模型转化为结构化、分层的知识图谱。
这一流程知识图谱成为连接工程数据、产品生命周期与业务语境的重要桥梁。同时，它为所有产品开发参与者提供细粒度、跨学科的统一视角与透明度，从而提升协同效率与沟通质量。
更重要的是，它是实现 AI 驱动产品开发加速的核心基础设施。基于图结构的检索增强生成（Graph RAG），能够显著提升信息的可获取性与使用价值。
相比传统基于文档的 AI 方法或简单流程图，流程知识图谱具备更细致的信息结构和更完整的上下文。将两者结合使用，有助于显著降低 AI“幻觉”风险，并提升对细节的理解与响应能力。
让流程定义更高效、更智能
Stages 通过 AI 技术自动生成流程说明、详细步骤、检查清单等内容。其具备上下文感知能力的建模助手，既可以快速构建新流程活动，也能优化现有流程描述，使其更加清晰高效。所有生成内容均遵循既定建模规范与最佳实践。
UL Solutions 软件密集型系统团队始终将用户信任放在首位，致力于践行负责任的 AI 原则，包括透明性、隐私保护、安全性与可靠性。在流程管理中，人始终是核心。Stages AI 的价值在于赋能团队，让流程定义与执行变得更加高效与可靠。
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