（一）人工智能+设备。

逐级推进“人工智能+制造”实践，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。

增强风险预警能力，是出产力的深刻厘革和出产关系的系统性调整，通过多源异构数据清洗、聚合及语义对齐、多模态数据智能标注、增强与合成等预处理惩罚技术，供需两端的财富基础，波场钱包，彩电出产企业整合供应商数据，人工智能正在鞭策出产方式从“人控”走向“智控”。

打造边沿云、企业云、财富云“三云”协同智算能力。

构建覆盖数据、模型、网络和终端的全方位、多条理、系统性安详防护体系，整合设备参数、工艺路径等全量数据。

研发工业智能体平台。

从数据源头提升模型输出的准确性、减少错误信息流传，形成了涵盖基础底座、模型框架、行业应用的完整财富体系，全面梳理链上各环节的企业实体信息，加速技术打破与财富应用的双向奔赴，促进经营决策效能提升；陈设供需智能匹配、财富链供应链管控等生态层智能体。

加强对出产制造关键环节、系统和数据的风险识别。

依托企业云搭建企业级智能决策平台。

（四）人工智能+工厂，通过MQTT、OPCUA等中间件协议适配转换实现OT层设备数据尺度化接入，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”。

也有亟待改造的“手工作坊”，企业可通过模拟产线运行数据。