业务大脑可以承载一个组织的所有业务知识（如航线规划、情报分析、应急处理、威胁处置等），能“感知”、“记忆”、“学习”和“执行”，让组织业务能够持续积累和优化、新技术（如大模型）可以快速落地、信息化资产价值能够被充分挖掘，解决“人走技失”困境。
业务人员无需编码即可像“搭积木”一样使用信息化资产标件（如算法模型、数据、接口、软件服务等）搭建复杂业务，提高信息化与业务的贴合度，减少信息化落地中间环节，将信息化需求响应时间从月级降至小时级。组件共享机制促进跨单位协作创新，优秀算法模型、战术规则可快速推广。
场景：
①将各个席位的标准参谋业务承载到指挥所大脑，实现业务自动化和智能化。如情报自动融合和处理，并按规则自动分发。
②标准事件的自动响应。如发现空中来袭目标后的自动处理，如分析、防护、告警等。
③人机协同决策。可视化建模工具将指挥员的经验、作战条例、国际法、作战方法等文本规则转化为可执行的数字化模型，决策过程从依赖个人能力转向系统化知识工程。
价值：
①打破军种间信息壁垒，实现跨域协同的精准指挥。
②快速响应。实现对战场态势变化的快速、自动、智能响应。
③知识沉淀。构建可复用的决策组件库（如登陆作战潮汐计算�？椤⒖战底髡狡蠓缦掌拦拦ぞ撸档投宰ㄒ挡文钡囊览�。
场景：
①装备管理：实时感知舰载武器、动力等系统的运行状态，预测性诊断潜在故障，并在故障出现时给出标准检修方案。
②作战管理：基于规则，在面对威胁时，给出需要执行的标准动作，并可快速仿真推演。
价值：
①提升复杂战场环境下的装备可靠性与战场生存能力。
②降低高负荷作战中的人员操作压力，聚焦关键决策。
③形成标准化应急响应机制，减少人为处置偏差。
场景：
①需求预测模型：结合作战计划与历史数据，预判物资消耗曲线与保障缺口。
②韧性物流网络：动态规划多路径补给方案，集成地理信息与实时威胁预警数据。
价值：
①实现从被动响应到主动预判的保障模式升级。
②构建抗打击、可恢复的智能物流体系，降低断供风险。
场景：
①将科研业务承载在业务大脑上，确保业务知识不丢失、可阅读、可改进、可运行。
②不断引入和积累信息化资产，提升科研业务过程信息化、自动化和智能化水平。
③辅助军事需求开发，通过数字孪生技术验证设计方案，优化研发迭代流程。
价值：
①提升跨学科技术复用率，避免重复研发投入。
②建立需求驱动的装备研制机制，紧贴实战需求。
③形成可持续的技术积累体系，降低人才流动影响。
场景：
①故障处理知识模型化。将手册和经验装备故障处理过程变成可执行业务模型，输入故障即可给出检修建议。
②故障数据智能化运用。整合设计参数、维修记录、环境数据，生成装备数字健康档案。对故障因素进行关联性分析，对故障进行预测，给出检修时间和备件建议。
价值：
①战备效能提升：通过预测性维护将突发故障率降低，确保装备随时处于可用状态。
②维修知识沉淀：将老师傅的经验转化为可复用的知识模型，实现知识的传承。
③保障成本优化：精准计算部件剩余寿命，避免“过度维修”与“带病运行”。
产品：
支持具备“感知、学习、记忆、执行”能力的业务大脑基座。
服务：
培训用户自行业务构建，辅助业务大脑落地。
