核心任务是搭建支撑大模型的“智能基础设施体系”，聚焦 “算力 + 数据 + 安全”：

1.构建混合算力池：整合公私云算力，动态调度降低 40% 训练成本；

2.打造数据双循环：自动化处理训练数据（30 人 / 天→2 小时），用用户反馈反哺模型；

3.建立安全合规体系：制定大模型规范，通过“内容审核 + 权限管控” 规避风险。

最终可将 AI 项目交付周期从 3 个月缩至 1 个月，需求满足率达 92%。

核心是选对技术路线，实现“技术 - 业务” 精准匹配：

1.分层选型：通用场景用第三方大模型（如 GPT-4 微调，成本降 80%），核心场景自研专用模型（如设备故障诊断，故障率降 25%）；

2.搭建零代码平台：降低业务团队 AI 使用门槛；

3.制定三年路线图：明确“落地→多模态融合→工业互联网协同” 阶段重点，避免技术滞后或跟风。

核心是从业务痛点切入，让 AI 转化为商业价值：

1.锁定关键场景：如餐饮行业的智能菜单（食材浪费降 20%、营收增 12%）、AI 客服（满意度升 35%、人力成本降 50%）、AI 培训（周期缩 40%）；

2.建立价值评估体系：跟踪“成本、效率、满意度” 指标，确保 AI 落地见效，核心是 “让 AI 能赚钱”。

不再是简单配合，而是“需求 - 落地 - 优化” 全流程深度绑定：

1.需求阶段：CAIO 提业务痛点，CIO 评估基建缺口，CTO 出技术方案；

2.落地阶段：CIO 供算力 / 数据，CTO 搭部署接口，CAIO 对接业务；

3.优化阶段：每月复盘，如智能投顾项目中，CTO 调算法、CIO 补数据、CAIO 改呈现，最终转化率升 28%。

核心是打破“技术 - 业务” 壁垒，围绕 “AI 创造商业价值” 形成闭环。