在算力底座之上，MoMA 模型聚合平台与 MobileClaw 智能体框架的亮相，进一步完善了 AI 落地的生态链条，让算力与模型、应用实现无缝衔接。MoMA 平台已聚合 300 + 优质模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，既有通用大模型，也有工业、医疗、政务等行业专属模型。这种聚合模式的价值在于 “开箱即用”，中小企业无需从零训练模型，可直接在 MoMA 平台调用成熟模型，进行简单微调后即可投入使用，比如一家小型制造企业，可调用平台中的工业视觉模型，快速搭建产品质检 AI 系统，开发周期从 6 个月缩短至 1 个月。


MobileClaw 智能体框架则聚焦 AI 应用的落地执行，作为连接模型与场景的中间层，它具备自主规划、环境感知、工具调用的能力，能将大模型的语言理解能力转化为实际场景中的操作动作。在矿山场景中，MobileClaw 智能体可调度巡检机器人、无人机、传感器等设备，自主规划巡检路线，实时采集数据并回传分析，实现 24 小时无人巡检，减少 80% 人工巡检成本，安全隐患排查效率提升 60%；在物流场景中，智能体可联动仓储机器人、分拣设备、运输车辆，实现货物入库、分拣、出库的全流程自动化调度，分拣效率提升 40%。