涵盖从传统机床到工业机器人、从单一出产单元到全链条供应链、从定制化业务软件到大型工业操纵系统，解决质检等具体场景的效率问题，逐级推进“人工智能+制造”实践。

将大模型应用于电子、钢铁、汽车等领域。

鞭策人工智能与信息技术（IT）、通信技术（CT）、控制技术（OT）、制造工艺技术（MT）的“多技术融合”。

支撑工业设备泛在互联与异构数据流转。

基于出产需求动态匹配能源系统供给，在钢铁、石化、有色、纺织等重点行业打造了一批高质量工业数据集，不良品率平均下降50.2%。

将数据资源和算力基础转化为能够自主感知、阐明、决策并执行的智能体应用，而是数智技术与实体经济融合应用的效率和规模，约占全球GDP的15%，提升数据质量，