1、利用DL、DRL等AI技术，解决流程行业中的过程控制优化、控制回路异常根因分析、多变量趋势预测等核心问题； 2、基于YOLO、VLM多模态大模型，实现控制系统流程图、图纸等元数据的全自动化、高精度提取。核心工作包括针对工业场景的多模态大模型微调与领域适配，利用QLoRA等参数高效微调技术，结合工业领域知识库进行指令微调，提升模型在特定工业语料、专业术语及复杂工况下的识别准确率与泛化能力； 3、搭建工业流程的数字孪生或仿真环境，训练和测试算法性能。协同现场工程师完成算法在真实产线的部署与调试； 4、与工艺工程师、自动化团队紧密合作，理解行业痛点，将业务需求转化为技术解决方案； 5、持续跟进AI大模型、控制理论及工业优化的最新进展，重点关注大模型微调技术（如SFT、RLHF/DPO、多模态对齐）、模型压缩与边缘部署、以及AI Agent在工业控制中的自主决策能力。推动大模型与工业控制的深度融合创新，探索Foundation Model在流程工业中的新范式应用。