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1.数据驱动的高端产品智能设计与迭代

聚焦产品研发环节，汇聚用户使用数据、运行工况及售后反馈等多源信息，构建产品性能衰退模型与用户需求画像，支撑产品设计的智能优化与个性化服务预测。

2.工业大模型智能体的研发与应用

以设备数据、工艺参数、运维日志等多模态数据为基础，结合行业知识库，研发具备自然语言交互与任务执行能力的领域智能体，实现故障诊断、工艺调优、生产排程等场景的自主分析与决策。

3.具身智能驱动的机器人作业与协同优化

基于机器人运行数据、环境感知数据与作业任务数据，构建具备实时感知与自主决策能力的机器人智能体，实现复杂场景下的自适应操作、多机器人协同作业与任务动态调配，提升作业精度与系统效率。

4.重点工序碳排放智能监测与协同减排

贯通能耗、物料、生产及排放数据，构建实时可信的碳排放“测、算、溯”模型，研发能碳协同优化策略，实现从单点节能到系统减排的数据驱动解决方案。

5.产业链协同与供应链风险预警

利用订单、库存、物流、质量等供应链全域数据，构建动态全景视图与风险知识图谱，开发供应链风险传播预警模型与产能调度算法，提升产业链透明度与抗风险韧性。

UNIT组织架构