盾构、智能制造等场景会产生海量设备日志与工艺参数，其中超 80% 为非结构化数据，数据壁垒形成信息孤岛，难以实现实时运算分析
传统管理模式高度依赖人工经验，风险预警存在数小时延迟，不仅造成设备运维被动，生产决策也缺乏数据支撑，单次非计划停机便可造成数百万元损失
通用大模型在工业垂直场景中幻觉率高于 15%，无法匹配工业领域「零失误」的严苛标准，也阻碍了行业精益化、智能化升级步伐
以 AIP 平台结合「一叶轻舟」工业垂类大模型为核心，构建软硬件一体化的工业智能体系。基于平台部署盾构风险预警、设备预测性维护等专业智能体，多智能体 7×24 小时协同运转，全天候采集、监控「人机料法环」全维度数据，形成从感知分析、风险预警到智能决策的完整业务闭环。方案支持全栈私有化部署，全方位保障数据安全与业务稳定运行
依托 AIP 智能体实现从传统「事后维修」向「预测性维护」转型，有效规避非计划停机风险
借助平台数据智能分析能力，持续优化生产工艺流程，提升各类生产资源综合利用率
实现全流程数字化感知与实时风险预警，筑牢工业生产安全防线
将资深专家经验转化为可复用的 AI 模型与知识图谱，依托 AIP 平台持续赋能企业创新发展
项目背景
盾构施工场景地质条件复杂，普遍存在数据割裂、风险预警滞后、设备维保被动等问题，行业专家经验也难以高效复用
解决方案
依托识因 AIP 平台，结合国内首款盾构垂直领域大模型「深远」搭建智慧运维体系。平台搭载风险预警、预测性维护等多款 AI 智能体，实现施工全链路数据实时感知，达成分钟级风险预警与主动式维保服务，同时将工程经验沉淀为可复用的数字化资产
项目价值：风险预警从小时级压缩至分钟级，误报率下降 85%，施工效率提升 15%-20%，单次掘进成本优化 5%。项目树立大型工程智慧运维标杆，助力行业完成从经验驱动到 AIP 数据智能驱动的转型
项目背景
传统废钢分拣高度依赖人工，不仅作业效率、判定精度有限，还难以排查有害异物，既影响钢材品质与生产安全，也推高了人力成本
解决方案
基于 AIP 平台部署融合深度视觉、多光谱识别能力的 AI 智能体，搭建自动化判级与异物识别体系。通过实时图像智能分析，自动完成废钢等级判定，并精准分拣铸铁、橡胶等各类有害异物
项目价值：实现废钢多等级全自动精准判定，有害异物识别准确率超 99%。全流程智能联动响应时延低于 200ms，依托 AIP 智能能力大幅削减人工投入，规避现场安全隐患
项目背景
32 公里超长输送带依靠人工巡检，劳动强度大、巡检效率低，现场安全风险突出，设备故障预警滞后，备件储备也缺少数据化预判依据
解决方案
依托 AIP 平台搭建广域多模态监测网络，搭配预测性运维 AI 智能体，实时采集设备振动、温度等运行数据，结合 MoE 混合专家模型研判核心部件健康状态
项目价值：全面替代传统人工巡检，整体作业效率提升 60% 以上，故障预警准确率达 98% 以上。依托 AIP 预测能力落地预测性运维模式，关键配件库存量减少 80%，全面保障生产稳定运行
项目背景
变电站设备传统巡检依靠人工听音辨障，受人员经验、听觉疲劳等因素影响，变压器、电抗器等核心设备无法得到持续精准监测，故障发现不及时，威胁电网供电稳定
解决方案
搭载高灵敏度声纹传感器阵列与边缘计算节点，在 AIP 平台基础上打造「轻舟工业智听系统」。系统 7×24 小时采集设备声纹数据，借助深度学习模型完成声纹识别与分类，实现设备非接触式在线智能监测
项目价值：将人工听音巡检升级为 AIP 无人化智能声纹监测，彻底消除巡检盲区，故障预警精度大幅提升。同时减少运维人员高空、带电作业频次，提升作业安全，保障电网核心设备平稳运转
