1、研发设计：提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式
2、智能生产设备：优化智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力
3、设备运行监控：鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断等功能。
4、设备售后维护：搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。
5、智能安全生产车间：鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。
6、产品质量检验：利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量。提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率。
7、自动化仓储物流：提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。
8、协同生产：打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。
