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(tái)，這是全球首個(gè)大型裝備智慧維保智能體，也是多模態(tài)技術(shù)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(shù)破冰 在大型復(fù)雜裝備維修領(lǐng)域，人工經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)、數(shù)據(jù)沉睡、知識(shí)碎片化等問(wèn)題長(zhǎng)期桎梏行業(yè)發(fā)展：

經(jīng)驗(yàn)壁壘：大部分故障診斷和排故依賴(lài)工程師主觀經(jīng)驗(yàn)，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(biāo)準(zhǔn)，利用率不足；

知識(shí)斷層：維修知識(shí)分散，缺乏系統(tǒng)性的知識(shí)管理。

云舟智維的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示：“大型裝備維修需要從‘人找知識(shí)’轉(zhuǎn)向‘知識(shí)找人’的智能躍遷。” 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(tái)，該平臺(tái)以曠視成熟的軟硬一體化算法平臺(tái)為基座，深度融合云舟智維的工業(yè)Know-How，構(gòu)建出具備“故障診斷-方案生成-預(yù)測(cè)維護(hù)”閉環(huán)能力的維修智能體：

智能體方案架構(gòu)圖

智能故障診斷：利用算法平臺(tái)的圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)裝備故障進(jìn)行快速準(zhǔn)確的診斷；

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

預(yù)測(cè)性維護(hù)：利用算法平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)裝備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

截至目前，30多家企業(yè)客戶(hù)已接入試用，助力其大幅縮短了維修周期，減少了維修費(fèi)用和停機(jī)損失，同時(shí)提升了維修的質(zhì)量和安全性。 技術(shù)底座：曠視的“軟硬一體”支撐力

扎實(shí)的算法能力：集成多年積累的深度學(xué)習(xí)算法，具備強(qiáng)大的圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜構(gòu)建等能力，為智能體提供強(qiáng)大的算法支撐；

高效的模型訓(xùn)練：支持多種深度學(xué)習(xí)框架，并提供高效的模型訓(xùn)練工具，幫助用戶(hù)快速構(gòu)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(mǎn)足不同場(chǎng)景下的應(yīng)用需求；

軟硬生態(tài)整合能力：支持國(guó)產(chǎn)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(gòu)維修范式的未來(lái) 維修智能體的進(jìn)化不會(huì)止步于此，未來(lái)，曠視與云舟智維將聚焦兩大方向進(jìn)行技術(shù)突破： 多模態(tài)感知驅(qū)動(dòng)的故障診斷：精準(zhǔn)定位，快速響應(yīng) 曠視多模態(tài)感知驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)，通過(guò)融合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多種感知模態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)裝備狀態(tài)的全方位、多層次監(jiān)測(cè)。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(shí)現(xiàn)故障的精準(zhǔn)定位與快速響應(yīng)。 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(shù)，通過(guò)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等先進(jìn)技術(shù)，為維修方案的生成提供強(qiáng)有力的支撐。

數(shù)據(jù)融合：將視覺(jué)、文本等多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，以及歷史維修記錄、設(shè)備手冊(cè)等文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)一融合與處理，形成全面的維修知識(shí)庫(kù)。

智能推理：基于融合后的數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行故障成因的多維度推理，結(jié)合知識(shí)圖譜中的維修經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則，生成詳細(xì)的維修方案。

動(dòng)態(tài)優(yōu)化：在維修過(guò)程中，根據(jù)實(shí)際維修情況動(dòng)態(tài)調(diào)整維修方案，確保維修工作的順利進(jìn)行。

此次雙方的合作，不僅標(biāo)志著維修領(lǐng)域從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的關(guān)鍵跨越，更展現(xiàn)了人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)工業(yè)場(chǎng)景中落地的巨大潛力。當(dāng)多模態(tài)感知與推理技術(shù)深入裝備維保一線，一個(gè)由AI賦能的智能維修新時(shí)代正在加速到來(lái)。