随着大型设备的增多、运行环境的复杂，设备发生退化的概率逐渐增大；若不能及时发现其退化或异常，或造成设备失效、人员伤亡。人工经验判断随系统复杂度的提升遭遇瓶颈，亟需智能化技术。 通过AI利机器传感数据等进行建模，自动进行故障预警，同时其模型能不断自我学习进化，并为优化维护计划和延长资产生命周期提供建议。

随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始利用AI系统进行销售预测和决策。以IDP平台为工具支撑的销量预测系统可以通过收集和分析大量的数据来预测未来销售趋势和需求量，帮助企业及时调整营销策略和生产计划，从而增加销售额和利润。

以IDP平台为工具支撑，基于预训练大语言模型LLaMA和开源文生图预训练模型Stable Diffusion为基础，快速构建了多模态大模型应用IDPChat。在多个模态（如文字、图像、音频等）输入的情况下，可以进行语言处理和信息理解的大规模机器学习模型。多模态中文大模型是由深度学习技术支持，可以同时处理多种输入类型的复杂信息，从而更准确地理解用户意图和语义。