让 AI 真正
落地工业场景

核心挑战

全球科研资助数据分散于数百家机构，政策与产业信息来源多元，人工研判难以及时捕捉前沿热点迁移与跨学科突破方向。

解决方案

融合全球核心资助机构历年项目数据及科技政策资讯，基于大模型与知识图谱构建跨机构、跨学科科研知识图谱，实现资助趋势追踪、热点识别与潜在突破预警。

核心挑战

全球海域目标数量庞大、信息来源多元分散，传统人工研判方式难以实现对海量时空数据的实时融合与深度关联分析，知识积累与经验传承缺乏系统化载体。

解决方案

构建时空目标专家系统与知识库平台，集成多源卫星、AIS及传感器数据，基于大语言模型与知识图谱技术实现目标轨迹推演、威胁态势研判及结构化知识沉淀，支撑全球海域的智能化监测与分析。

核心挑战

综采面采煤机截割部、牵引部等关键部件振动异常难以实时发现，停机维修成本高昂。

解决方案

部署多物理量融合PHM系统，边缘实时采集振动/温度/电流信号，结合工况自适应模型进行故障预测。

核心挑战

产线多工序质量数据孤岛，缺陷追溯困难，良品率提升瓶颈无法定位。

解决方案

全链路质量数字主线 + AI视觉检测，打通MES/ERP/WMS数据孤岛，实时关联工艺参数与质量结果。

核心挑战

百万亩耕地病虫害巡查依赖人工，响应滞后，防治成本居高不下。

解决方案

无人机遥感 + 多光谱图像分析 + 病虫害AI识别模型，实现大田自动巡检与精准防治决策。

核心挑战

影像阅片量大，医师负荷重，早期病变漏诊率有待改善。

解决方案

基于深度学习的CT/MRI多类病变辅助检测系统，与HIS/PACS集成，辅助医师优先级排序。

核心挑战

热轧带钢表面缺陷依赖人工目检，漏检率高，且难以实时反馈至工艺调整。

解决方案

在线机器视觉缺陷检测 + 工艺参数智能优化闭环，缺陷类型自动分类并关联炉次工艺数据。