近日，旷视科技与云舟智维携手合作，共同打造装备维修智能一体化平台，这是全球首个大型装备智慧维保智能体，也是多模态技术加持传统行业的重要里程碑。

　　大型装备维修困局亟待技术破冰

         在大型复杂装备维修领域，人工经验依赖、数据沉睡、知识碎片化等问题长期桎梏行业发展：

　　经验壁垒：大部分故障诊断和排故依赖工程师主观经验，效率低且易误判;

　　数据沉睡：维修数据缺乏统一标准，利用率不足;

　　知识断层：维修知识分散，缺乏系统性的知识管理。

　　云舟智维的业务负责人表示：“大型装备维修需要从‘人找知识’转向‘知识找人’的智能跃迁。”

         突破口：铸就维保智能体核心引擎

         旷视与云舟智维深度协同，推出了装备维修智能一体化平台，该平台以旷视成熟的软硬一体化算法平台为基座，深度融合云舟智维的工业Know-How，构建出具备“故障诊断-方案生成-预测维护”闭环能力的维修智能体：

　　智能故障诊断：利用算法平台的图像识别和自然语言处理技术，对装备故障进行快速准确的诊断;

　　维修方案生成：基于算法平台的知识图谱和推理引擎，为故障生成最优的维修方案;

　　预测性维护：利用算法平台的机器学习算法，对装备运行状态进行实时监测和预测，提前发现潜在风险。

　　截至目前，30多家企业客户已接入试用，助力其大幅缩短了维修周期，减少了维修费用和停机损失，同时提升了维修的质量和安全性。

         技术底座：旷视的“软硬一体”支撑力

　　扎实的算法能力：集成多年积累的深度学习算法，具备强大的图像识别、自然语言处理、知识图谱构建等能力，为智能体提供强大的算法支撑;

　　高效的模型训练：支持多种深度学习框架，并提供高效的模型训练工具，帮助用户快速构建和优化AI模型;

　　灵活的部署方式：支持云端和边缘端部署，满足不同场景下的应用需求;

　　软硬生态整合能力：支持国产化硬件和中间件适配，输出端到端一体化软硬解决方案。

　　“多模态感知+推理”重构维修范式的未来

          维修智能体的进化不会止步于此，未来，旷视与云舟智维将聚焦两大方向进行技术突破：多模态感知驱动的故障诊断：精准定位，快速响应旷视多模态感知驱动的故障诊断技术，通过融合视觉、听觉、触觉等多种感知模态，实现对装备状态的全方位、多层次监测。多模态感知数据的融合，使得故障诊断系统能够更全面地理解装备状态，实现故障的精准定位与快速响应。多模态推理支撑的维修方案生成：智能决策，高效执行旷视的多模态推理技术，通过融合多源异构数据，结合深度学习、知识图谱等先进技术，为维修方案的生成提供强有力的支撑。

　　数据融合：将视觉、文本等多模态感知数据，以及历史维修记录、设备手册等文本数据，进行统一融合与处理，形成全面的维修知识库。

　　智能推理：基于融合后的数据，利用深度学习算法进行故障成因的多维度推理，结合知识图谱中的维修经验和规则，生成详细的维修方案。

　　动态优化：在维修过程中，根据实际维修情况动态调整维修方案，确保维修工作的顺利进行。

　　此次双方的合作，不仅标志着维修领域从“经验驱动”迈向“数据驱动”的关键跨越，更展现了人工智能技术在传统工业场景中落地的巨大潜力。当多模态感知与推理技术深入装备维保一线，一个由AI赋能的智能维修新时代正在加速到来。