朝创汇 | 第五期：可信工业数据智能融合平台

    朝阳区科技企业赋能站为赋能朝阳区科技创新企业发展，传播产业前沿认知，提升企业的知名度与影响力，特推出“朝创汇”专栏，“朝创汇”将聚焦于朝阳区内的高科技和高成长企业，深入探讨它们在技术创新、市场拓展以及企业管理等方面的成功经验和挑战。通过专栏的内容，读者可以了解到最前沿的产业发展趋势，企业在研发和技术应用中的最新突破，以及在市场竞争中得到的卓越成绩和宝贵经验。

北京贝思科技术有限公司是一家以“万物智能”为经营理念的创新型科技公司，拥有自主知识产权的工业智能操作系统和产业数智化转型服务提供商。专注于为企业提供高效便利的数字化、智能化转型落地工具。让企业数智化转型更加便捷快速。

公司开发出了以Smart AI工业智能操作系统为核心的系列工具型产品，逐步形成完整闭环的1+3+N数字化服务工具体系，具备很强的兼容性、可拓展性、可复制性。能够大幅度降低用户数字化转型成本，提升效率。是打通企业大规模数字化、智能化转型的最后一关。

公司专注于工业智能操作系统的创新研发，致力于消除算法、硬件和行业应用场景之间的障碍，实现全产业链的无缝兼容。核心产品Smart AI工业智能操作系统，不仅代表着人工智能产业化的新纪元，而且正成为推动产业深度融合与创新的关键力量。Smart AI的设计以核心技术的创新为驱动力，旨在为工业界带来深度的技术支持，使其在实体经济中释放最大价值。目前，Smart AI已在工业互联网、智能交通、智慧城市、能源管理、智能建筑、安全监控以及智能铁路等多个关键领域获得了广泛的客户认可和应用，展现出其跨行业的适应性和强大的市场潜力。放眼未来，Smart AI在与工业的深度融合中将发挥更加关键的作用，引领并加速产业变革的进程。随着Smart AI的快速发展，其在整个产业链中的影响力将持续增强。

公司已拥有45项软件著作权，3项已授权发明专利。拥有国家高新技术企业证书、专精特新证书、Smart AI工业智能应用系统已经过公安部检测认证。

     当前，融合了人工智能与大数据等先进交叉领域的工业智能技术蓬勃发展，赋能各行各业，具有广阔的市场前景。工业智能通过数据驱动的智能分析算法挖掘工业大数据的潜在价值，形成工业机理模型，以协助企业管理层制定并实施可靠的决策，为高质量发展带来了新机遇。党的二十大报告明确指出要“建设现代化产业体系，构建新一代信息技术、人工智能增长引擎，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。

     我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，任务艰巨。根据《智能制造发展指数报告》数据，我国69%的企业智能化成熟度水平在一级及以下，核心业务重要环节还远未实现数字化和智能化。随着工业智能化进程的持续推进，各种问题逐渐浮出水面，成为制约先进智能技术在工业领域应用的瓶颈。首先，工业数据量异构、数据质量参差不齐、训练数据失衡等因素使得训练数据样本缺乏、跨域数据融合难度大。其次，工业场景多任务、多工况且动态复杂，导致工业智能模型适用性差、泛化能力弱。第三，企业内现场设备数据私密安全性要求极高，常要求数据不能出工业园区，造成工业数据无法流通汇聚形成大数据，“信息孤岛”显现十分明显。因此，亟需一个全新的基础设施框架来推进行业企业的智能化升级发展。

工业制造业正朝着产业协同发展的方向迈进，各个环节之间通过信息技术的连接和共享，实现产业链的优化和高效运转。5G、物联网、工业互联网等产业规模化逐步落地，基于工业互联网平台的云边协同一体化架构为工业领域的智改数转提供了新思路。云边一体化旨在屏蔽云、边、端分布式异构基础设施资源，提供统一视角资源管理和使用，实现数据自由流通、业务应用统一运行环境，构建立体化安全保障能力，满足多样化、实时敏捷、安全可靠业务需求。构建云边协同的工业智能体系可实现向下屏蔽工业互联网应用所涉及的云平台、边缘计算平台、泛在网络、终端等海量异构资源的复杂性和差异性，向上为工业智能的场景化应用开发、部署、托管提供全生命周期支撑，赋能行业企业的工业智能体系规模化发展。

北京贝思科技术有限公司核心研发团队成员来自香港理工、中科院、华中科技大学、天津大学等985、211顶尖高校，并具有多年相关领域从业经验，成员曾就职于航天三院、华为、阿里巴巴、诺基亚、朗讯、京东等知名企业，在所从事专业工作领域里有不凡的业绩，具有非凡的创新能力。

其中，CTO李骏是工信部工业互联网创新发展工程项目（1.75亿元）首席科学家，致力于物联网与工业互联网的分布式智能系统设计优化及其在工业场景中的创新应用，面向信息论、博弈论、随机优化理论和人工智能等领域的交叉融合，围绕云网端协同的通算一体化泛在智能方向开展深入研究，取得了系统性的创新研究成果。在美国科学院院刊（PNAS）与IEEE系列权威期刊上发表高质量论文200篇，高被引论文15篇，谷歌引用10000余次，获2023年度中国电子学会自然科学奖一等奖、2022年度IEEE信号处理学会最佳论文奖。牵头企业、高校与研究院所制定2项行业标准，并通过中国通信标准化协会（CCSA）成功立项。以第一发明人授权专利12项，其中国际专利1项，获得美国、日本及韩国授权。以第一作者撰写中文专著《5G工业互联网体系：核心技术、平台架构与行业应用》。荣获2022年度IEEE信号处理学会最佳论文奖（入选率0.05%）、2021年度国际会议IEEE CPSCom最佳论文奖。在2020年度中国通信大会（ICCC）等国内外会议上做关于物联网中分布式人工智能的特邀报告。担任IEEE Transactions on Wireless Communications期刊（中科院一区Top期刊）副编辑、IEEE Journal of Selected Topics on Signal Processing期刊（中科院一区Top期刊）编辑与IEEE Communications Letters副编辑。

公司团队汇聚多领域的专业知识，形成协同效应，以应对项目中遇到的复杂技术挑战。团队优势体现在以下几个方面：

跨学科专长：团队成员来自不同的技术背景，能够从多角度审视问题，提出创新解决方案。

实践经验：团队拥有丰富的工业项目实施经验，能够将理论知识有效转化为实际应用。

创新能力：团队在区块链、联邦学习等领域具有深厚的研究基础，能够推动技术的持续创新。

协作精神：团队成员之间建立了良好的沟通和协作机制，能够高效推进项目进展。

北京贝思科技术有限公司旨在打造一个集高效性、多功能性和可靠性于一体的工业数据智能融合平台，以推动工业智能化的深入发展。核心研发方向涵盖以下几个关键技术领域：云边协同平台架构、面向工业场景的轻量级区块链技术、联邦元学习机制、基于知识蒸馏的跨域异构数据协同训练机制、联邦学习环境下的动态微调策略，以及基于分割学习的模型高效协同推理策略。旨在攻克智能制造领域的两大核心难题：

1．在保障模型聚合精度不受损的情况下，实现模型隐私的有效保护。  

2．在资源受限的边缘设备上，成功部署并运行复杂的工业智能模型。

为了应对这些难题，北京贝思科技术有限公司提出了一种创新的分布式协同技术，涉及大模型与小模型的协作：

1．模型隐私与精度的平衡：公司将开发先进的算法和技术，以确保在模型聚合过程中，能够在不牺牲精度的前提下，有效保护模型隐私，避免敏感信息泄露。

2．边缘设备的智能模型部署：针对边缘设备的资源限制，将设计轻量级的工业智能模型，使其能够在这些设备上高效运行，从而扩展智能化应用的覆盖范围。

3．大模型与小模型的协同：通过大模型处理复杂的数据分析和任务处理，同时利用小模型进行实时的生产监测和控制，公司将实现生产过程的优化。这种协同工作机制有助于提升生产线的效率，降低成本，并最终提升企业在市场上的竞争力。

4．生产管理的灵活性与高效性：小模型的实时监测和控制能力，将使生产管理更加灵活和高效，能够快速适应生产需求的变化，实现更加精准的资源分配和流程优化。通过这些技术的应用，预计将为工业企业带来显著的经济和运营效益，推动制造业的数字化转型和智能化升级。

在智能化生产制造领域具有技术领先优势，能够为企业提供高效、智能的解决方案。主要目标是实现工业数据的深度融合和智能化处理，同时确保数据的隐私性、安全性和优化资源分配。在智能制造领域占据技术前沿，致力于为企业提供一系列高效且智能化的解决方案。其核心宗旨在于实现以下目标：

1. 工业数据的深度融合：通过先进的数据技术，实现工业数据的全面整合，提升数据的可用性和价值。

2. 智能化处理：利用人工智能和机器学习算法，对融合后的数据进行深度分析和智能处理，以提高生产效率和决策质量。

3. 数据隐私保护：在数据处理过程中，采用严格的隐私保护措施，确保企业数据的安全，满足相关法律法规和企业标准。

4. 数据安全性：实施高标准的数据安全策略，防止数据泄露和未授权访问，保障企业信息资产的安全。

5. 资源优化分配：通过智能化分析，优化生产资源的配置，减少浪费，提高资源利用效率。

此项目将推动工业生产的数字化转型，为制造业注入新的活力，助力企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。通过技术创新，不仅提升生产流程的智能化水平，更注重数据的隐私与安全，确保了企业的长期可持续发展。

1．关键核心技术

①云边协同架构

可信工业数据智能融合平台基于云边协同架构构建，分为企业级工业边缘云管平台和行业级中心云公共服务平台，通过Kubernetes和Kubeedge 框架，优化了企业边缘云管平台的设备接入、数据采集、汇聚、存储和分析服务，显著提升了数据处理的准确性和效率。企业边缘云管平台部署在私有云服务器上，确保了数据的安全性和隐私性，同时支持高速数据传输。

此外，平台通过安全的数据处理机制，将脱敏数据或模型数据安全上传至公有云上的中心云公共服务平台，实现了数据的跨平台融合与共享。公共服务平台为企业提供工业大数据和工业应用的公共服务，通过智能模型的融合与优化，提升了模型的适应性和准确性， 智能模型的融合精度达到98%，推理效率提升50%。

可信工业数据智能融合平台的智能模型训练与推理架构由联邦学习的数据联合训练系统和边缘智能推理系统构成。客户端在企业用户端进行高效特征提取和模型训练，边缘智能网关负责管理数据和通信，确保了数据传输的安全性和实时性。云服务器端实时追踪客户端的全局参数与状态，实现了训练任务的生命周期管理与协同调度，提升了模型训练的效率和精度，训练精度提升至97%，调度效率提高45%。

边缘智能推理系统将训练完成的模型部署到边缘端，直接对边缘数据进行快速推理，推理响应时间缩短20%。用户通过边缘智能管理与云端连接，实现了云服务器对边缘节点的模型下发、部署与管理，确保了模型部署的灵活性和可扩展性，模型部署效率提升35%。

②轻量级区块链技术与数据隐私保护

可信工业数据智能融合平台，通过融合创新的轻量级区块链技术，为工业领域中模型安全与数据隐私的核心挑战提供了前沿的解决方案。平台通过实施差分隐私技术和隐私加密技术，对模型参数和敏感数据起到了有效的保护，数据隐私保护程度可达到99%。

利用区块链技术的透明化管理、确权机制和可追溯性特点，平台显著增强了模型的安全性和运行效率，同时确保了数据的安全性和隐私性。在技术实现方面，平台采用差分隐私技术对模型的加密参数进行保护，通过自适应梯度下降算法优化模型聚合过程的精度，可令模型精度提升20%。

通过轻量级区块链技术，可信工业数据智能融合平台不仅提升了工业数据的安全性和隐私性，还大幅提高了模型的运行效率和准确性，为工业领域的数据智能融合提供了强有力的技术支持。

③联邦元学习与个性化模型训练

平台通过引入先进的联邦元学习机制，实现了对分散在各个设备上的异构数据的高效利用。平台采用分布式学习方法，为每个边缘设备定制和训练个性化的模型，显著提升了模型的泛化能力。个性化模型的训练方式不仅提高了模型的适用性和灵活性，还通过在本地进行模型训练，确保了原始数据的隐私性，减少了对中心数据的依赖性。此外，通过联邦元学习机制的应用，平台不仅提升了模型的泛化能力和个性化水平，还通过优化的分布式学习方法，实现了模型训练效率的提升，训练效率提高了45%。个性化模型的准确度也得到了显著提升，准确度提升至98%。

④动态微调和分割学习推理策略

在联邦学习环境下，可信工业数据智能融合平台采用了个性化任务动态微调策略，允许用户上传专属数据，优化预训练的人工智能模型，令模型推理效率提高了约40%，节省了计算资源。此外，平台引入了分割学习模型高效协同推理策略，通过在边缘层与云层之间动态选择最优的模型分割点，实现模型的并行推理。还加快了智能决策的速度，同时增强了数据隐私保护。

2.专业化程度

图1 项目技术路线

①云边协同的平台架构

如图 1 所示，可信工业数据智能融合平台采用创新的云边协同架构，旨在为企业提供一个全面的数据管理和智能分析解决方案。该平台在企业私有云环境中部署边缘云管理平台，负责实现设备接入、数据采集、汇聚、存储和分析等一系列服务。为了提升数据价值和模型服务能力，平台还设计了一种安全的数据上传机制，允许将脱敏数据和模型数据安全地传输到公有云上的中心服务平台。

技术实施方面，平台利用Kubernetes和Kubeedge框架，在企业私有云中构建了边缘云管理平台，主要负责设备管理和提供数据服务。此外，公司在公有云中部署了中心云公共服务平台，以支持工业大数据和应用服务，实现数据和模型的深度整合。为了进一步增强智能化能力，平台还整合了联邦学习和边缘计算技术，构建了一个智能模型训练和推理架构。该架构支持客户端特征提取、模型训练、边缘智能网关的数据管理与通信，并由云端进行全局参数监控和训练任务管理。

通过这种集成的云边协同架构，平台不仅提高了数据处理的效率和智能化水平，而且通过在边缘层进行数据预处理和分析，减少了对中心云的依赖，降低了延迟，增强了数据的安全性和隐私保护。这标志着公司向构建高效、安全、可靠的工业智能系统迈出了坚实的一步。

②面向工业场景的轻量级区块链技术

本产品的可信工业数据智能融合平台，如图2所示，借助和工业区块链技术的深度整合，为工业领域中模型安全与数据隐私的核心挑战提供了前沿的解决方案。该平台融合了云边协同架构的高效性，通过实施差分隐私技术和隐私加密技术，对模型参数和敏感数据实行了强有力的保护。此外，平台利用区块链技术的透明化管理、确权机制和可追溯性特点，进一步增强了模型的安全性和运行效率，同时确保了数据的安全性和隐私性。

在技术实现方面，平台采用差分隐私技术对模型的加密参数进行周密保护，并通过自适应梯度下降算法优化模型聚合过程的精度。此外，平台利用区块链技术确保了模型传输的可靠性，并通过将模型更新信息记录在区块链上，实现了模型安全性和更新历史的高度可追溯性。在模型更新过程中，平台同样应用差分隐私技术进行加密，为数据隐私提供了额外的保护层。

通过这些创新的技术应用，平台不仅提升了数据处理的安全性和隐私性，而且通过优化模型的聚合和更新过程，提高了模型的泛化能力和整体的运行效率，为工业智能化升级提供了坚实的技术支撑。

图 2  面向工业场景的轻量级区块链技术

③联邦元学习机制

本平台引入了联邦元学习机制，如图 3 所示，这一机制能够高效地利用分散在各个设备上的异构数据。通过这种分布式学习方法，平台能够为每个边缘设备定制和训练个性化的模型，从而使得模型能够迅速适应新的任务需求，显著提升模型的泛化能力。这种个性化模型的训练方式，不仅提高了模型的适用性和灵活性，而且由于模型训练是在本地进行，原始数据不必离开设备，这样既保护了数据的隐私性，又减少了对中心数据中心的依赖。

在数据隐私保护方面，平台采用了一种高效的策略：在云端和边缘设备之间仅传递模型参数，而非原始数据。这种做法不仅保障了数据的安全性，避免了敏感信息的泄露风险，同时也降低了网络传输的负担，提高了数据处理的效率。通过这种方式，平台实现了数据隐私保护与模型性能提升的双重目标，为工业智能化提供了一个安全、高效的解决方案。

图3联邦元学习技术图

④基于知识蒸馏的跨域异构数据协同训练机制

利用先进的知识蒸馏技术，实现了从教师模型到学生模型的知识迁移。这一过程通过结合软目标和硬目标的训练方法，有效提升了学生模型的学习效率和性能。

在实施步骤上，公司首先对模型进行人工初始化，随后利用私有数据集对模型进行训练，以构建一个基准模型。在训练阶段，模型不仅要计算与真实样本标签之间的交叉熵损失，还要考虑与教师模型预测输出之间的对比损失。通过精心调整温度参数和损失权重，公司优化了学生模型的学习过程。最终，在分布式架构的环境中，公司运用知识蒸馏技术和mixup数据增强策略，整合了来自不同用户的log it。这一步骤有效地消除了异构数据带来的影响，促进了同类样本间的关联知识学习，进而提升了模型对于多样化数据的理解和泛化能力。

通过这一系列创新的训练策略，不仅提高了模型的学习效率，还增强了模型在实际应用中的鲁棒性和适应性，为解决复杂的工业问题提供了强有力的AI支持。

⑤联邦学习环境下基于个性化任务的动态微调策略

联邦学习环境下，如图4 所示，采用了一种先进的个性化任务动态微调策略，使用户能够上传自己的专属数据，以此来定制化和优化预训练的人工智能模型。这种方法显著提升了人机交互的精确度和效率。个性化微调的应用范围广泛，不仅包括了如自动文摘和机器翻译等基础通用任务，还涵盖了更专业的领域，能够提供更加定制化和精细化的服务。个性化微调技术的关键组成部分包括：

a. 预训练模型：利用大规模数据集训练而成的通用模型，该模型具备出色的泛化能力，能够应对多种不同的任务。

b. 微调过程：在用户特定的数据集上继续训练，对模型参数进行调整，以更好地适应用户面临的特定任务。

c. 个性化参数：用户可以上传反映其职业身份、行业知识等个性化信息的数据，这些数据将用于模型的进一步微调。

d. 交互式学习：模型通过与用户的实际互动，不断学习和适应，优化个性化参数，以提供更为精准的服务体验。

通过这种动态微调策略，公司的AI模型能够更好地适应用户的个性化需求，无论是在通用任务还是专业领域的应用中，都能提供更为精准和高效的智能服务。

图4动态微调技术图

⑥基于分割学习的模型高效协同推理策略

本产品引入了一种创新的分割学习模型高效协同推理策略，旨在提升数据处理的效率和智能决策的速度，同时增强数据隐私保护。该策略通过将数据处理和分析任务更贴近数据源，减少对中心云的依赖，从而有效降低延迟。

在实施方面，策略首先在可信数据智能融合平台的边缘层与云层之间动态选择最优的模型分割点，以实现模型的并行推理。这种方法通过数据分区进一步提升了数据处理的效率。随后，利用多种聚合输出技术，如最大值法、平均值法或串联法等，对来自不同边缘设备的推理结果进行智能聚合，以优化整体的推理精度。这一过程旨在开发出一种分布式并行推理策略，它能够在保持高准确度的同时，实现最佳的推理延迟。

通过这种策略，能够在资源受限的多个边缘设备上执行复杂的AI模型推理，同时确保数据处理的高效性和数据隐私的安全性，为工业智能提供了一种创新的解决方案。

3．创新能力

⑦联邦生成对抗网络（GAN）

引入了联邦生成对抗网络（Federated Generative Adversarial Network, Federated GAN），如图 5 所示，这一创新技术旨在应对工业数据隐私和质量问题的挑战。在工业场景中，收集大量高质量训练数据通常面临重重困难，这极大限制了深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GAN）的应用潜力。联邦生成对抗网络利用联邦学习框架，允许多个设备在保持数据本地化的同时共同训练模型，有效解决了这一难题。

该方法的优势在于，它在不牺牲数据隐私的前提下，通过联合优化包括生成损失、特征损失、对抗损失和特定于应用的故障损失在内的损失函数，显著提升了模型的性能。在联邦生成对抗网络中，生成器和判别器的协作不仅增强了对故障信号分布的准确建模，还实现了对工业数据的有效生成和故障预测，为工业智能分析提供了强有力的工具。

通过这种方式，联邦生成对抗网络为工业数据的隐私保护和质量提升提供了一种有效的解决方案，同时也推动了生成对抗网络在工业应用中的广泛部署和性能优化。

图 5  联邦生成对抗网络技术图

⑧基于聚类的联邦自监督学习

可信工业数据智能融合平台，提出了一种创新的基于聚类的联邦自监督学习解决方案，用以应对工业场景下故障数据采集的困难和高昂的标注数据获取成本。该方案通过在无标签数据上的预训练，成功挖掘出能够通用于各类故障的特征，显著降低了对标注数据的依赖。

该方法巧妙融合了自监督对比学习、先进的数据增强技术以及多任务学习策略。它特别利用了实例内和实例间的对比损失，通过动态聚类过程来增强模型对于故障信号的区分能力。这种方法不仅提升了模型在有限标签情况下的故障诊断精度，而且通过联邦学习框架保护了数据的隐私性，确保了数据在参与方之间的安全共享。

通过这种方式，基于聚类的联邦自监督学习为工业智能诊断领域提供了一种有效的策略，能够在保持数据隐私的同时，提高故障检测的准确性和效率。

⑨基于特征编码的联邦元学习

本平台采用了一种前沿的分布式训练架构——基于特征编码的联邦元学习，以应对工业场景下深度学习模型训练的挑战。在工业环境中，数据往往分散于众多不同的实体之中，加之设备类型多样化和工作状态的不断变化，使得训练数据与测试数据之间存在显著的分布差异，这对模型的泛化能力提出了更高的要求。

联邦元学习的核心优势在于其能够在不泄露各参与方隐私数据的前提下，通过联邦学习框架协同各方共同训练出一个更为健壮的工业模型。在训练过程中，模型不仅学习特定任务的特征，还通过提取元知识——即跨任务的共享知识，提高了对新任务的快速学习和适应能力。此外，该架构通过特征编码元训练进一步增强了模型的能力，它能够捕捉并提取出在不同领域中具有普遍性的、不变的特征。结合自适应插值模块，模型能够更有效地利用本地数据，从而在多样化的设备类型和工作状况下，实现高效准确的故障诊断。

综上所述，基于特征编码的联邦元学习为工业场景中的AI模型训练提供了一个既保护数据隐私又提升模型泛化能力的创新解决方案，为工业智能化升级奠定了坚实的技术基础。

随着产品技术验证和开发阶段的完成，目前正处于功能测试和性能优化阶段。研发团队在工业自动化和人工智能领域拥有深厚的专业知识和经验，这确保了产品的技术可靠性和稳定性。

此外，已与多家制造企业建立了战略合作关系，尤其在汽车制造行业中，公司的产品已广泛应用并取得显著效益。目前，公司正积极开展市场推广活动，旨在扩大产品的影响力和市场份额。

接下来，公司计划加大对产业化的投入，持续完善产品功能和性能。同时，将进一步加强与现有合作伙伴的关系，并寻求新的合作机会，以扩展产品的应用领域和增加市场份额。目标在未来将产品推向更广阔的市场，为用户提供更加优质和高效的解决方案。

为了明确展示公司的增长轨迹和发展规划，制订了公司的“三步计划”：

第一个阶段：开发领先产品。扩大市场覆盖，迅速迭代基础软件，智能化产品全矩阵。规模复制既有产品优势和成功案例，以提升服务交付能力和响应市场的速度；推进产品迅速迭代，覆盖更多行业，确保能够充分利用现有市场潜力。

第二个阶段：定义行业标准。构建多域协同的产品形态，以加强产品创新和技术研究。通过不断的技术创新，提升公司在专业领域的技术壁垒，增强核心竞争力。协同开发和积累产业链伙伴，实现更广范围客户的快速覆盖。

第三个阶段：通过这一阶段性的规划，公司将逐步构建起强大的技术核心，扩大市场份额，并在行业内树立起专业、创新的品牌形象。不断丰富公司的知识产权储备，赋能智能制造场景。

公司依托分布式大小模型协同技术以及大模型的先进基础，持续积累行业经验，不仅将深耕工业领域，更将不断拓展技术应用的边界，将解决方案推广至仓储、制造、园区等多个行业。通过在质量管理、设备运维、绿色低碳等关键工业场景中开展应用示范，公司将推动工业智能化的进程，提升生产的可靠性与效率，全面释放平台价值。通过业务积累，逐步成为工业领域内具有显著竞争力的企业，扩展服务为核心的商业模式。

北京贝思科技术有限公司将不限于发展技术层面，更在于支持和促进科技创新和产业升级，为实现国家的高质量发展和智能制造战略目标提供坚实的科学支撑。努力为社会的可持续发展贡献自己的力量，并确保公司在新一轮工业革命中保持领先地位。