本项目面向制造业工艺知识难沉淀、生产状态难理解、质量结果难预测、现场任务难执行及多设备难协同等问题，研发制造业Physical AI Infra，形成以智能产线大脑为核心的产品体系，推动人工智能和机器人真正进入生产环节。 项目针对不同制造行业，采集材料、设备、工艺参数、人员操作、质量结果及环境状态等多模态数据，将工程师经验、工艺文件和生产记录转化为结构化行业知识，构建行业工艺世界模型，实现生产状态理解、工艺与质量预测、异常预警和任务策略生成。 在此基础上，工艺世界模型根据工艺流程、物料特性、作业要求和生产环境，指导机器人完成作业形态、工作站、末端工具及感知系统设计，并通过仿真训练、真实数据学习、设备适配和现场验证，形成可复用的识别、抓取、整理、装箱、码垛、上下料及搬运技能。执行日志、质量结果和异常反馈持续回流至智能产线大脑，形成“理解工艺—设计形态—训练技能—进入生产—反馈优化”的闭环。 在当前产业化落地中，项目将优先关注生产末端与标准化仓储之间的灵活操作环节，解决非标准物料从设备下料、姿态调整、分类整理到装箱码垛和标准托盘转换的问题，为后续无人叉车运输和自动化仓储创造条件，并逐步向更多工序和行业复制，以提升质量、效率、交付和成本等整体生产效益。