核心推理成本降低 30%
通过模型量化、KV Cache 优化与调度改造，将核心模型单位推理成本较 Q2 降低 30%。
当前 · 单位推理成本降幅
20.4%/ 30%
竖线为时间进度
完成率
68%
领先时间进度 1 pt
时间进度
67%
07/01 – 09/30
预测完成
28.5%
预计达成率 95.0%
达成概率
62%
AI 基于证据与历史节奏估算
AI 判断
结论 → 原因 → 证据，可追溯
当前目标执行正常，按现有节奏可如期达成。
主要原因
- 完成进度 68% 与时间进度 67% 基本同步。
- 按当前节奏预计季度末完成 95%（约 28.5%），达成概率 62%。
- 存在 1 条反向证据，最近为「推理引擎 v3 完成度 55%，关键路径集中于 1 人」。
- 1 条正向证据支撑当前进度，可信度均值 95%。
支撑证据
置信度 70%
分析时间 2026-08-29 · 基于 2 条关联证据
进度与季度预测
实线为实际进展，虚线为 AI 预测路径，灰虚线为理想线性节奏
预计季度完成
28.5%
预计达成率
95.0%
目标达成概率
62%
管理行动
针对该目标的管理介入记录
暂无管理行动
记录跟进、辅导、资源调整或管理决策，让干预可追踪。
目标定义
- 目标类型
- KPI
- 衡量指标
- 单位推理成本降幅
- 目标值
- 30%
- 当前值
- 20.4%
- 周期
- 2026 Q3 · 2026-07-01 至 2026-09-30
- 所属组织
- 致远智能科技集团 / 研发中心 / AI 工程部
- 负责人
陈曦 · AI 工程部负责人- 贡献者
方远