01
项目背景
数字孪生、展厅与复杂空间项目的验收同时涉及业务、设计、三维场景、程序功能和现场条件。大量标准存在于项目经理个人经验中，团队很难稳定复用。
简单让 AI 生成文档不能解决责任、节点和验收标准问题；需要先建立结构化 SOP，再让 AI 负责检查和提醒。
02
用户与需求
项目经理
快速建立计划、资料清单、责任人和验收基线。
设计 / 三维 / 研发成员
明确当前阶段的交付物、审核标准和整改要求。
内部审核与客户代表
基于统一口径确认问题、证据和验收结论。
03
我的角色
流程设计 / 项目管理 / 推动落地
- 复盘数字孪生与空间项目中的高频遗漏和返工点
- 拆分需求、任务、交付物、审核与验收五类对象
- 设计场景美术、程序功能和资料完整度清单
- 建立会议纪要、风险、责任人与截止时间的追踪关系
- 设计 AI 文档审查与人工审批关卡
04
核心问题
标准依赖个人
不同负责人对完成标准理解不同，经验难以复制。
问题发现太晚
资料缺失、场景偏差和功能遗漏常在内部审核或客户验收前集中暴露。
责任链不完整
会议结论、任务、责任人、截止时间和验收证据没有稳定关联。
05
产品或流程方案
阶段门
以需求澄清、任务拆解、内部审核、客户验收、复盘归档组织交付流程。
三类清单
统一场景美术、程序功能与项目资料的检查标准。
责任追踪
会议行动项与任务、风险、责任人、日期和证据关联。
AI 审阅
对照标准检查文档、遗漏与表述冲突，形成待处理建议。
06
AI 在项目中的具体作用
AI RESPONSIBILITIES
AI 负责辅助
- 结构化会议纪要与行动项
- 对照 SOP 审阅文档
- 识别资料缺失和表述冲突
- 汇总跨阶段风险与逾期项
HUMAN GATES
人保留最终决策
- 需求基线由项目负责人确认
- 技术与设计问题由对应专业负责人裁决
- 整改关闭需要证据
- 客户验收结论不可由 AI 代替
07
信息架构或功能架构
项目基线
范围节点角色交付物验收标准
执行对象
任务问题风险责任人截止时间
审核机制
美术清单功能清单资料清单审批关卡
AI 辅助
纪要结构化文档审查遗漏检查风险汇总
08
数据与技术方案
- 输入
- 会议纪要、需求文档、交付清单、验收记录
- 规则
- SOP 模板、审核清单、责任与状态约束
- AI 输出
- 结构化建议、遗漏项、冲突项、待确认任务
- 治理
- 来源可追溯、人工审批、变更留痕
09
设计及开发过程
- 01
复盘失败点
从实际项目返工、遗漏和沟通断点中提取问题模式。
- 02
建立标准
把经验拆成可观察、可检查、可分配责任的清单项。
- 03
接入 AI
先让 AI 处理结构化与对照检查，不替代专业判断。
- 04
验证闭环
用内部审核和客户验收前的真实资料验证遗漏发现能力。
10
当前成果
形成三类审核清单、阶段化 SOP、资料完整度与责任追踪的产品原型
明确需求澄清、任务拆解、内部审核、客户验收与复盘归档五个阶段门
将会议纪要、行动项、风险、责任人、截止时间与关闭证据纳入同一追踪框架
AI 只负责结构化、对照检查与提醒；专业判断和客户验收继续由对应责任人完成
11
项目限制与反思
一个可信的 AI 产品案例，不只展示已经完成的部分，也需要说明目前的边界和下一轮验证重点。
- 当前回放样本仍集中在三类既有项目，覆盖面需要扩大
- 不同项目类型仍需配置不同审核模板
- 跨团队真实项目中的长期效率与采纳率仍需验证
- 客户资料进入 AI 审阅前仍需明确脱敏与权限方案
12
下一步计划
- 01选取一个脱敏项目完成全流程回放
- 02建立遗漏项与误报的评测口径
- 03验证不同角色的审核与审批体验
- 04沉淀可复用的行业模板库
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