近日，曠視科技與云舟智維攜手合作，共同打造裝備維修智能一體化平臺，這是全球首個大型裝備智慧維保智能體，也是多模態(tài)技術加持傳統(tǒng)行業(yè)的重要里程碑。

　　大型裝備維修困局亟待技術破冰

         在大型復雜裝備維修領域，人工經驗依賴、數(shù)據(jù)沉睡、知識碎片化等問題長期桎梏行業(yè)發(fā)展：

　　經驗壁壘：大部分故障診斷和排故依賴工程師主觀經驗，效率低且易誤判;

　　數(shù)據(jù)沉睡：維修數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標準，利用率不足;

　　知識斷層：維修知識分散，缺乏系統(tǒng)性的知識管理。

　　云舟智維的業(yè)務負責人表示：“大型裝備維修需要從‘人找知識’轉向‘知識找人’的智能躍遷?！?/p>

         突破口：鑄就維保智能體核心引擎

         曠視與云舟智維深度協(xié)同，推出了裝備維修智能一體化平臺，該平臺以曠視成熟的軟硬一體化算法平臺為基座，深度融合云舟智維的工業(yè)Know-How，構建出具備“故障診斷-方案生成-預測維護”閉環(huán)能力的維修智能體：

　　智能故障診斷：利用算法平臺的圖像識別和自然語言處理技術，對裝備故障進行快速準確的診斷;

　　維修方案生成：基于算法平臺的知識圖譜和推理引擎，為故障生成最優(yōu)的維修方案;

　　預測性維護：利用算法平臺的機器學習算法，對裝備運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測和預測，提前發(fā)現(xiàn)潛在風險。

　　截至目前，30多家企業(yè)客戶已接入試用，助力其大幅縮短了維修周期，減少了維修費用和停機損失，同時提升了維修的質量和安全性。

         技術底座：曠視的“軟硬一體”支撐力

　　扎實的算法能力：集成多年積累的深度學習算法，具備強大的圖像識別、自然語言處理、知識圖譜構建等能力，為智能體提供強大的算法支撐;

　　高效的模型訓練：支持多種深度學習框架，并提供高效的模型訓練工具，幫助用戶快速構建和優(yōu)化AI模型;

　　靈活的部署方式：支持云端和邊緣端部署，滿足不同場景下的應用需求;

　　軟硬生態(tài)整合能力：支持國產化硬件和中間件適配，輸出端到端一體化軟硬解決方案。

　　“多模態(tài)感知+推理”重構維修范式的未來

          維修智能體的進化不會止步于此，未來，曠視與云舟智維將聚焦兩大方向進行技術突破：多模態(tài)感知驅動的故障診斷：精準定位，快速響應曠視多模態(tài)感知驅動的故障診斷技術，通過融合視覺、聽覺、觸覺等多種感知模態(tài)，實現(xiàn)對裝備狀態(tài)的全方位、多層次監(jiān)測。多模態(tài)感知數(shù)據(jù)的融合，使得故障診斷系統(tǒng)能夠更全面地理解裝備狀態(tài)，實現(xiàn)故障的精準定位與快速響應。多模態(tài)推理支撐的維修方案生成：智能決策，高效執(zhí)行曠視的多模態(tài)推理技術，通過融合多源異構數(shù)據(jù)，結合深度學習、知識圖譜等先進技術，為維修方案的生成提供強有力的支撐。

　　數(shù)據(jù)融合：將視覺、文本等多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，以及歷史維修記錄、設備手冊等文本數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)一融合與處理，形成全面的維修知識庫。

　　智能推理：基于融合后的數(shù)據(jù)，利用深度學習算法進行故障成因的多維度推理，結合知識圖譜中的維修經驗和規(guī)則，生成詳細的維修方案。

　　動態(tài)優(yōu)化：在維修過程中，根據(jù)實際維修情況動態(tài)調整維修方案，確保維修工作的順利進行。

　　此次雙方的合作，不僅標志著維修領域從“經驗驅動”邁向“數(shù)據(jù)驅動”的關鍵跨越，更展現(xiàn)了人工智能技術在傳統(tǒng)工業(yè)場景中落地的巨大潛力。當多模態(tài)感知與推理技術深入裝備維保一線，一個由AI賦能的智能維修新時代正在加速到來。