落地难题的核心在于四大方面：一是通用大模型虽然能力在提升，但在具体垂直行业中缺乏行业知识与专业数据支撑，存在能力落地的断层；二是算力成本高，训练与推理的投入往往达到千万级别级别，制约大规模应用；三是行业对准确性、避免幻觉等方面的要求极高，若达不到高水平就难以进入生产环节；四是央国企等大规模应用场景需要标准化的落地范式，而当前缺乏统一、可操作的标准。

为实现“专业数据-垂直模型-场景理解”闭环，“新星”构建了3+3+N 的产品服务体系：三大平台型产品、三项核心服务，以及若干行业通用应用。三大平台分别是多模态数据治理平台、模型开发平台、应用开发平台；三项核心服务涵盖 AI 战略咨询、交付实施与课程培训，辅以面向行业的通用应用场景与工具，形成全链路的赋能体系。

多模态数据治理平台的核心在于帮助关键行业用户快速构建高质量数据集，解决高技术含量、知识密度和高价值应用数据的治理与权限管理难题。该平台已在与国家实验室和央企等多方开展数据集建设和治理合作，旨在通过统一接入、存储与高质量数据集的建设，支撑后续模型训练与应用落地。

模型开发平台则提供完整的模型纳管与工具链，帮助企业形成统一的模型资产与开发流程。考虑到不同业务场景往往需要多模型协同，平台支持多模型的融合与协作，降低模型开发与资源调度的门槛，推动各行业模型在实际场景中的落地与应用。

应用开发平台聚焦降低开发门槛，加速智能体等 AI 应用的落地落地。通过完善的工具链，帮助企业在复杂业务流程与行业规范下实现快速开发、迭代与部署mile米乐。已有案例表明，将多模态数据治理、模型开发和应用开发三大平台联合使用，能够把行业解决方案从试点走向规模化落地。

在具体模型与应用方面，星智大模型被纳入全链路解决方案的核心之一，已在国内部分区域开展合规落地与应用探索。同时，平台还提供多模态视觉融合、采购智能体、情报分析等行业通用应用，尽管智能体在关键行业的落地尚处初期阶段，但可在具备明确工作流的场景中作为辅助工具使用。

行业应用的代表性案例也在不断涌现。例如，与五环集团的深度合作，将多模态数据治理、模型开发与应用开发三大平台落地化，打造出面向化工工程领域的“智脑”解决方案，推动行业数智化转型走出一条可行路径；在企业采购领域，智能体辅助决策显著提升招采效率并降低成本，体现了全链路解决方案在实际经营中的价值。

配套服务方面，完整的落地方案不仅依赖于产品化的能力，还需要贯穿前期咨询、落地交付与培训培养的全链路服务。央企在 AI+ 专项行动的推进中，亟需从战略层面进行清晰规划与路径设计，而大规模落地往往涉及数据打通、数据集建设、模型微调与业务绑定等复杂工作。中国电子云围绕 AI 战略咨询、交付实施与培训课程三大服务体系，帮助企业从观念到方法再到执行，系统性地实现 AI 的落地和持续价值创造。

为进一步推动行业落地，中国电子云还联合多方力量发起协作倡议，聚焦自主可控的人工智能高质量发展与产业落地，推动从技术研发到产业应用的协同进阶。

全链路 AI 的核心在于让技术回归业务本源。以“新星”为载体的全链路解决方案，既承载央国企的数字化转型需求，也回应市场对高质量行业应用的期待。展望未来，这颗“新星”将在感知数据质量、行业知识注入、合规落地与场景化创新等方面持续迭代，照亮核心行业的数智化转型之路，并在航空、能源、制造、智慧城市等场景中不断验证其价值与潜力。