AI研究院是國(guó)工智能承擔(dān)“AI for Science”類(lèi)研發(fā)任務(wù)的部門(mén)。部門(mén)成員由基礎(chǔ)科學(xué)背景的國(guó)內(nèi)外博士（計(jì)算化學(xué)、計(jì)算生物等）及AI算法工程師構(gòu)成，承擔(dān)任務(wù)來(lái)自企業(yè)生產(chǎn)和研發(fā)過(guò)程中面臨的實(shí)際問(wèn)題，比如小分子催化劑設(shè)計(jì)、電解質(zhì)材料研發(fā)、OLED器件設(shè)計(jì)等，使用方法基本是在原有科學(xué)計(jì)算方法基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景在不同層面結(jié)合AI，以取得單靠AI和單靠原有計(jì)算方法所無(wú)法達(dá)到的效果。就目前所交付的研發(fā)類(lèi)任務(wù)來(lái)看，對(duì)客戶(hù)原有研發(fā)體系都產(chǎn)生了變革性的影響。

MAI-DEV以數(shù)據(jù)大腦為引擎，建立標(biāo)準(zhǔn)的研發(fā)管理流程，通過(guò)對(duì)項(xiàng)目立項(xiàng)、項(xiàng)目計(jì)劃、科研任務(wù)、開(kāi)題、實(shí)驗(yàn)記錄、項(xiàng)目結(jié)題為核心的項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)的監(jiān)督執(zhí)行，完成對(duì)整個(gè)研發(fā)項(xiàng)目生命周期的管理。 結(jié)合MAI-CLI的自我學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)化合物的逆向推導(dǎo)、目標(biāo)

國(guó)工MES系統(tǒng)，是一套面向制造企業(yè)車(chē)間執(zhí)行層的生產(chǎn)信息化管理系統(tǒng)。MES主要用于從訂單下達(dá)到產(chǎn)品完成的整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，進(jìn)行優(yōu)化管理，精細(xì)化管控生產(chǎn)。MES從ERP得到生產(chǎn)指令，通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集引擎，采集原料批次信息，生產(chǎn)信息和質(zhì)量信息等，相

國(guó)工智能SCADA數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)平臺(tái)，通過(guò)和現(xiàn)場(chǎng)待采集的設(shè)備進(jìn)行通訊對(duì)接，將生產(chǎn)過(guò)程控制層與管理層建立連接，對(duì)采集設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)改造，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)效率、報(bào)表等管理的可視化、數(shù)字化、智能化，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率、提升管理便捷在平臺(tái)上對(duì)生

MAI-LIMS以先進(jìn)的信息化云技術(shù)為核心，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室資源管理、檢驗(yàn)業(yè)務(wù)管理、科研項(xiàng)目管理等模塊，將業(yè)務(wù)流程、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、人員、儀器設(shè)備、樣品、化學(xué)試劑、標(biāo)準(zhǔn)方案、操作規(guī)范、文件記錄、檔案資料等因素有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化、可追溯的

國(guó)工智能EMS系統(tǒng)，EMS系統(tǒng)是一套涵蓋了從設(shè)備驗(yàn)收、臺(tái)賬管理、備品備件、設(shè)備調(diào)撥、設(shè)備維修、點(diǎn)巡檢計(jì)劃、周期性及臨時(shí)性保養(yǎng)計(jì)劃、設(shè)備缺陷記錄、設(shè)備報(bào)廢的完整的設(shè)備全生命周期管理系統(tǒng)。 是融入雙體系管理理念的，專(zhuān)門(mén)應(yīng)用于企業(yè)設(shè)備管理的一套軟件系統(tǒng)，有助于企業(yè)建立規(guī)范的設(shè)備管理體系。通過(guò)對(duì)設(shè)備調(diào)度、優(yōu)化設(shè)備資源配置與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的設(shè)備全生命周期管理，消除企業(yè)計(jì)劃管理瓶頸；進(jìn)而提高設(shè)備等資源利用率，降低資源消耗，平衡企業(yè)設(shè)備計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、資源計(jì)劃，提高生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益。

以光譜儀采集數(shù)據(jù)為前提，數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)為依托，在線(xiàn)智能光譜檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)當(dāng)前主流AI人工智能技術(shù)在線(xiàn)將采集到的大量數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、訓(xùn)練模型，模型對(duì)生產(chǎn)材料進(jìn)行在線(xiàn)檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果可以輔助生產(chǎn)過(guò)程的決策，在品質(zhì)監(jiān)控以及原料投放方面起到了重要作用。