当前全球范围内城市群集群化协同发展的模式主要存在点轴发展模式、圈层发展模式、网络型发展等模式，对这些诸多模式的研究及理论应用上，多局限于以城市空间关联为基础的产业协同方向，缺乏对城市空间、产业关联、经济关联、产业结构等方面的系统研究和综合应用。
中原城市一体化发展的方式停留在相对传统的状态之下，产业界对中原城市群一体化发展的研究、应用较少。主要表现在，中原城市群一体化的进程中城市核心城市首位度不高、产业结构相对不合理、经济联系不紧密等方面。
随着人类产业经济活动的发展，认知计算技术也在不断演化，本项目基于深度预测网络建立机器学习图计算框架，智能计算全产业资源要素的多种复杂关系，透视个体行为、链接群体协作，对人才、技术、企业、政策等产业资源进行图形投影，重构产业认知计算的算法模型。通过深度建模城市群产业时空、经济时空、引力时空的互相关作用，降维城市群产业协同发展物理关系，从而为产业时空引力理论在城市群协同发展提供专门的理论模型和技术工具。
本项目属于国内首创的多学科跨界融合项目，对推动区域产业经济发展具有重大作用。
实施背景
客户遇到的主要问题及解决方案：
1.数字经济赋能产业转型升级需求
习近平总书记指出，要推动数字经济和实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。要推进重点领域数字产业发展，聚焦战略前沿和制高点领域，立足重大技术突破和重大发展需求，增强产业链关键环节竞争力，完善重点产业供应链体系，加速产品和服务迭代。
在疫情防控常态化背景下，进一步畅通产业循环、确保产业经济安全稳定已迫在眉睫，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
本项目可以实时建模城市产业引力模型，实时跟踪城市产业互相关指数，高效梳理产业链现状，构建产业结构图、产业集聚图、科技成果转化图、双招双引态势图等，实时动态的产业全息图。基于产业全息图，一方面可以推动城市群协同发展、推进“延链补链强链”工作；同时，可以直接在项目平台上建立日常调度信息通报机制，智能辅助上层产业决策、高效落实工作举措。
2.中原城市群协同发展需求
2014年《国家新型城镇化规划》最新指出加快培育中原城市群，2017年1月发改委印发《中原城市群发展规划的通知》，中原城市群在地理位置上不仅起到了连接南北贯通东西的作用，更是全球经济网络的重要连接网点。但近年来，中西部经济落后于东部地区并且差距逐渐增大，制约了我国整体经济的发展，中原城市群与中部邻近几个城市群共同成为中西部崛起的支撑力量。
推进发展中原城市群发展、建设新河南的任务迫在眉睫，中原城市群是河南实现全面小康社会的战略选择。中原城市群发展虽然具有一定的协作基础，并且在近几年也取得了有目共睹的成绩，但是与中部几个城市群，武汉大都市圈、西安都市圈、长株潭城市群相比，中原城市群无论是经济发展还是一体化协调发展程度都稍显落后。在这些相对滞后的发展现实倒逼下，我们必须对关乎中原城市群融合协同发展的关键因素进行通盘研究、综合规划、统一施策。
本项目辅助政府构建统一规范的市场体系、整合资源实现优势互补，帮助地区构筑符合其产业发展要求的产业高地、人才高地，服务企业实现信息互通、产业互联。
3.智库产业发展需求
2025-08-05，习总书记在中央全面深化改革领导小组第六次会议上指出，“我们进行治国理政，必须善于集中各方面的智慧，凝聚最广泛的力量，重点建设一批具有较大影响和国际影响力的高端智库，高度重视专业化智库建设”。2025-08-05，中共中央办公厅和国务院办公厅联合印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。2015年12月1号，国家高端智库建设试点工作会议在北京召开，拉开了国家高端智库建设的时代大幕。
本项目定位于政府指导的、市场化运作的、人工智能与人类专家相互协作的新一代智库。智库产业的基础是对信息和情报的广泛采集和加工处理，信息和情报绝大多数以自然语言文本形式出现。基于机器阅读理解技术对广泛存在的海量信息进行采集、分析、推理和整合，并提供决策辅助，市场需求非常迫切。
4.人工智能发展需求
国务院发布《新一代人工智能发展规划》，抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，在机器阅读理解技术领域，重点突破自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析的核心技术，研究短文本的计算与分析技术，跨语言文本挖掘技术和面向机器认知智能的语义理解技术。
企业经营和产业发展过程中不断产生大量自然语言文本数据，要基于这些语言数据形成全过程的决策服务，关键点就是要自动分析和理解这些语言数据。利用机器自动进行这些信息的分析，与人工分析相比，具有信息全面、快速响应的特点，可以作为人工决策的有力支撑。企业竞争力情报研究，已经得到各类企业的重视。
人工智能技术领域的研究主要包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能技术的高速发展使得越来越多对产业迎来了变革期。本项目大力研发自然语言的机器阅读理解技术，并在市场中对技术进行实践、验证和拓展，成为当前人工智能技术发展的大势所趋。
5.企业协同发展需求
自从经济学家熊彼得1912年在他的《经济发展理论》一书中提出创新理论以来，创新一直是各国学者们普遍关注的焦点之一。创新既是企业核心竞争能力的源泉，又是其持续发展的原动力。但大企业和小企业在技术创新、管理创新、市场创新等方面具有不同的特点。
中小企业是实施大众创业、万众创新的重要载体，在增加就业、促进经济增长、科技创新与社会和谐稳定等方面具有不可替代的作用，对国民经济和社会发展具有重要的战略意义。在美国高科技企业中超过90%是500人以下的小企业，超过70%是20人以下的小企业。中小企业规模较小，产品种类单一，专业化程度明显，同时相较于大企业僵化和多层级的管理模式和组织结构，中小企业不论是在信息传递、交流沟通还是决策方面，具有速度上的优势，灵活性强，善于应变，勇于创新，能更好地适应市场经济条件下瞬息万变的市场变化，成本和综合风险较小。同时，中小企业基于内部命令一元化的方式，能快速地整合企业的各类资源，实现效益的最大化和较强的执行力。随着企业生存和发展环境的加速变化，中小企业船小好掉头的价值和优势将更加凸显。
骨干企业随着规模扩大，管理与指挥系统的复杂性加大，信息交流速度减缓，内部运行机制的协调难度也越来越大，虽然有强大的资源和品牌优势，但是难以保持快速响应市场的创新速度。虽然大企业在资金壁垒较高的行业也拥有非常活跃的创新，但是在创新成果的市场转化效率上并不明显高于中小企业。
所以在技术、管理、市场等各个领域，骨干企业和中小企业建立协同创新机制、有效整合资源，可以获取远远大于单方面创新的所获效益之和，能够发挥“1+1＞2”的协同效应。