1.技术战略与前沿探索：制定公司 AI 技术中长期路线图，聚焦工业大模型、数字机器人、边缘智能、多模态感知等核心方向，主导 AGI 相关颠覆性技术攻关，结合制造业场景（如生产优化、设备预测性维护、质量检测）探索技术落地路径，平衡长期研究与短期商业价值。
2.研发团队与体系建设：组建跨学科 AI 研发团队（算法、工程、数据），搭建技术人才梯队与培养体系，建立 AI 研发流程、质量标准及知识产权管理机制，推动技术成果转化为专利、软著及产品原型。
3.重大项目与产学研协同：主导国家级、省部级智能制造 / AI 相关重大科研项目申报与实施；联合高校等机构共建实验室，整合学术与产业资源，推动 AI 技术在制造业的示范应用与标准制定。
4.技术转化与业务赋能：带领团队将 AI 算法与数字机器人、工业智能感知、智慧生产系统等产品深度融合，解决制造业 “智改数转” 核心痛点，形成可规模化复制的行业解决方案。
5.行业影响力与生态构建：代表公司出席顶会（NeurIPS/ICML/CVPR 等）及产业峰会，输出技术观点，塑造行业技术领导力；对接政府、客户及投资者，传递技术愿景，拓展合作生态。
6.技术治理与风险管控：预判 AI 伦理、数据安全及合规风险，建立技术治理框架，确保技术创新与可持续发展平衡。