利用人工智能技術實現(xiàn)更智能、高效和準確的信息處理。使用自然語言處理（NLP）技術對收集到的信息進行自動分類和情感分析；使用深度學習技術對大量的歷史數(shù)據(jù)進行學習，提高預測的準確性；使用機器學習算法，通過自我迭代和優(yōu)化，不斷提升輿情監(jiān)測的效果。

主要解決的是商品識別、消費者行為分析等問題。在編寫AI時，采用圖像識別技術來實現(xiàn)商品的快速準確識別；通過大數(shù)據(jù)分析消費者的購買行為，提供個性化推薦。

主要面臨的問題是車輛估值、車況評估等。在編寫AI時，利用歷史交易數(shù)據(jù)建立模型，為手車定價提供參考；通過圖像識別技術檢測車輛的損傷情況，輔助評估車況。

主要關注的是新藥研發(fā)、生產(chǎn)過程控制等。在編寫AI時，通過機器學習等技術模擬藥物分子結構，加速新藥研發(fā)；利用物聯(lián)網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化。