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1. 需求挖掘与对齐：对接各业务线（比如生产、供应链、营销、HR、财务），梳理业务里可以用AI解决的痛点。评估需求的技术可行性、投入产出比，排优先级。
2. 对接企业内部算法团队、业务团队，或者外部AI厂商，从需求到上线全流程做产品设计、项目推进，要适配企业现有的IT架构（比如和已有ERP、OA、PLM等系统打通），还要符合企业的数据安全、合规要求；
3. 业务AI赋能，收集内部使用反馈，持续迭代优化AI应用的效果，最终对业务降本、提效的结果负责；
4. 跟进多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理等AI技术的行业落地进展，结合企业特性，将前沿AI技术转化为生产力。
5. 梳理通用AI能力需求，牵头构建企业统一的AI能力中台，沉淀标准化可复用的AI基础能力，制定中台能力接入规范与调用标准，赋能各业务线快速迭代智能化应用，避免重复技术投入，实现企业AI资产的沉淀与复用。
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2. 对接企业内部算法团队、业务团队，或者外部AI厂商，从需求到上线全流程做产品设计、项目推进，要适配企业现有的IT架构（比如和已有ERP、OA、PLM等系统打通），还要符合企业的数据安全、合规要求；
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