算力中心

算力中心由云边端三级算力组成，每级算力进一步分为三层，共同组成三级九层的新一代算力云网。

算法中心

算法中心包括工业大模型算法底座、GenAI模型、判别式深度学习模型、机器学习模型。 工业大模型算法底座以复旦大学自主研发、具备完整知识产权的MOSS大模型为核心，结合开源社区各级别性能突出 的开源大模型共同组成。在各级别开源模型选型上，当前以Llama3.1-405B、Qwen2-72B系列、Qwen1.5-32B、 Qwen2/Llama3.1/ChatGLM等10B以下模型为核心（持续更新）。同时在保障企业数据安全的情况下，可以适当接 入Claude3、Gemini、ChatGLM、Kimi等性能领先的闭源商业模型。

数据资产中心

企业数据资产中心旨在建立高质量、专业化数据集，基于开源数据集平台、全球和国内的优秀实践，依据特定行业 与企业实际需求，由企业数据中心与行业数据集共同组成。

• 全球数据集 利用开源平台（如Huggingface）进行爬虫操作和自动化信息提取，构建一个全球性的工业大模型数据集。通过数据平台的开放API，实现数据的汇总与加载，降低技术门槛，加速工业应用的创新。
• 国内数据集 结合复旦大学、Modelscope等国内高校与开源平台的资源，打造符合中国国情的工业大模型数据集。基于高校、平台生态，促进科研机构和企业之间的合作，共同推进数据集的建立与技术创新。
• 行业数据集 建立行业知识图谱和信息提取系统，提供深度的行业洞察和数据分析。通过建设行业数据集，支持行业内的协同工作和知识共享，推动整个行业的数字化转型。
• 企业数据集 与行业领先企业合作，简历企业级的图纸数据库、工艺数据库、装配数据库等，为企业提供专属的数据支持和服务。通过企业数据中心，实现数据的集成和融合，支持跨部门、跨数据的数据分析和决策支持，提升企业的运营效率和市场响应速度。

应用中心

应用中心以模型/MaaS为核心支撑，既可以通过低代码、可拖拽等方式加速开发人员建立大模型/AI应用，又可以作 为应用的运维与管理平台，全面支持LLMOps等任务。