该项目的核心目标聚焦于突破当前AI技术的局限性，通过多模态大模型技术的深度研发，实现文本、图像、音频、视频等多维度信息的统一理与生成。区别于传统单一任务模型，凡尔纳计划着力打造动态知识图谱融合机制，让AI系统能实时整合全球最新知识，自主更新认知框架，具备类人类的推理与决策能力。
在技术路径上，凡尔纳计划以百度ERNIE大模型为基础，通过万亿级参数规模扩展与分布式训练架构优化，提升模型的泛化能力与计算效率。项目重点攻关三大方向：一是跨模态语义对齐，决不同类型数据间的语义鸿沟；二是因果推理引擎构建，让AI从“相关性分析”升级为“因果关系判断”；三是人机协作接口创新，开发自然交互界面，支持语音、手势、表情等多模态指令输入。
截至目前，凡尔纳计划已在教育、医疗、工业制造等领域落地应用。教育场景中，基于该计划开发的AI助教系统能根据学生学习数据动态生成个性化教案；医疗领域，多模态诊断模型可整合影像、病历、基因数据辅助疾病筛查；工业场景下，智能质检系统通过视觉与传感器数据融合，实现生产缺陷的实时识别，准确率达99.2%。
作为百度AI战略的核心布局，凡尔纳计划不仅是技术研发项目，更是推动AI与社会深度融合的实践探索，其成果将为智能城市、自动驾驶、科学研究等领域提供底层技术支撑，加速人工智能从工具向伙伴的角色转变。