當(dāng)前，工業(yè)智能化加速推進，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)價值挖掘不足、響應(yīng)延遲高、決策依賴人工等核心挑戰(zhàn)，亟需新一代技術(shù)架構(gòu)實現(xiàn)突破。

5月30日，瑞風(fēng)協(xié)同正式發(fā)布智能物聯(lián)平臺aiTSphere。該平臺是基于公司旗艦產(chǎn)品“試驗測試集成軟件TAdapter”的AIoT全新智能升級，深度融合人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)，通過嵌入大模型及智能算法，賦予物聯(lián)系統(tǒng)感知、分析、學(xué)習(xí)和自主決策能力，為工業(yè)場景提供從數(shù)據(jù)采集到智能應(yīng)用的全鏈路閉環(huán)解決方案。aiTSphere的推出標(biāo)志著工業(yè)物聯(lián)從“連接控制”向“智能決策”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，為企業(yè)數(shù)智化升級提供堅實支撐。

1 重構(gòu)工業(yè)物聯(lián)架構(gòu)：端邊云協(xié)同閉環(huán)智控

aiTSphere的核心架構(gòu)采用“端-邊-云”三級協(xié)同設(shè)計，重構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)處理與決策流程。

設(shè)備層：

平臺兼容Modbus、OPC UA、CAN、BACnet等20余種工業(yè)協(xié)議，支持接入振動傳感器(如PCB ICP-601A22)、PLC(西門子S7-1200、三菱FX5U)、工業(yè)相機、RFID讀寫器等上千類設(shè)備，實現(xiàn)溫度、振動、圖像、位置等多模態(tài)數(shù)據(jù)的全域采集

在邊緣側(cè)

輕量化AI模型以<50ms的延遲完成實時分析——例如通過FFT算法檢測設(shè)備異常振動，或基于強化學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)，并可在斷網(wǎng)時執(zhí)行離線自治，保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)連續(xù)性。

在云端

MLOps平臺aiModel驅(qū)動預(yù)測模型持續(xù)進化：通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程與自動化訓(xùn)練流程，構(gòu)建高精度壽命預(yù)測模型；智能體平臺aiAgent結(jié)合RAG技術(shù)檢索知識庫，生成設(shè)備維護建議；規(guī)則引擎則實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)聚合與事件響應(yīng)，例如關(guān)聯(lián)PLC狀態(tài)變化自動觸發(fā)固件升級。

aiTSphere的分層智能體系使之具備主動決策能力。例如，當(dāng)風(fēng)機軸承振動超閾值，邊緣節(jié)點即時告警并聯(lián)動PLC降速；當(dāng)生產(chǎn)工藝偏離最優(yōu)區(qū)間，云端基于數(shù)字孿生仿真驗證調(diào)參方案并下發(fā)執(zhí)行，形成“感知-分析-決策-執(zhí)行”的完整閉環(huán)。

2 突破技術(shù)邊界：四大引擎破解工業(yè)智能化瓶頸

平臺的核心能力由四大技術(shù)創(chuàng)新支撐。

云訓(xùn)邊推，工業(yè)實時智控

通過云端MLOps平臺(aiModel)集中訓(xùn)練高精度模型，經(jīng)輕量化壓縮后自動分發(fā)至邊緣節(jié)點執(zhí)行本地推理；同時基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)機制聚合邊緣數(shù)據(jù)更新云端模型參數(shù)。該架構(gòu)動態(tài)調(diào)度計算任務(wù)——將實時性要求高的分析(如設(shè)備異常檢測)下沉至邊緣，復(fù)雜計算(如壽命預(yù)測)交由云端處理，從而在萬級設(shè)備并發(fā)場景下優(yōu)化算力資源配置，實現(xiàn)延遲與成本平衡。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)與自適應(yīng)訓(xùn)練機制

基于云平臺aiModel的分布式訓(xùn)練能力，在數(shù)據(jù)不出域的前提下協(xié)調(diào)多個邊緣節(jié)點協(xié)作建模——各節(jié)點利用本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型參數(shù)，云端僅聚合梯度更新全局模型。同時通過在線學(xué)習(xí)機制實時吸收新數(shù)據(jù)流：邊緣節(jié)點持續(xù)上傳脫敏特征，云端動態(tài)優(yōu)化模型參數(shù)并下發(fā)增量更新。

多模態(tài)智能感知融合技術(shù)

通過統(tǒng)一接入傳感器、溫濕度探頭、工業(yè)相機等異構(gòu)設(shè)備，對時序信號、圖像流、文本日志等原始數(shù)據(jù)實施時空對齊，并基于邊緣計算節(jié)點執(zhí)行特征提取。該技術(shù)突破傳統(tǒng)單源數(shù)據(jù)局限——例如在設(shè)備健康監(jiān)測中，同步關(guān)聯(lián)振動頻譜、紅外溫度圖與運維日志，構(gòu)建多維故障特征向量；在工藝優(yōu)化場景，融合傳感器讀數(shù)、質(zhì)檢圖像與環(huán)境參數(shù)生成復(fù)合工況畫像。通過消除信息碎片化，提升決策精度。

基于規(guī)則鏈引擎的自動化機制

該技術(shù)通過靈活組合過濾、擴充、轉(zhuǎn)換、分析等七類規(guī)則節(jié)點，實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)路由、實時事件響應(yīng)與自動化控制。在工業(yè)場景中，規(guī)則鏈可直接聯(lián)動PLC執(zhí)行工藝調(diào)整，或觸發(fā)預(yù)測性維護流程?；谝?guī)則引擎的自動化機制，aiTSphere能夠滿足工業(yè)場景高并發(fā)、低延遲的可靠性要求。

3 場景案例：降本增效的智能化轉(zhuǎn)型樣板

在工業(yè)實踐中，aiTSphere已助力多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)效能提升。例如，某航發(fā)研究院應(yīng)用平臺構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)，端側(cè)實時采集試車臺千維參數(shù)，邊緣節(jié)點通過Adaboost模型毫秒級識別異常征兆，云端融合歷史故障庫與專家經(jīng)驗生成診斷報告，提升故障追溯效率，大幅降低維修成本。

4 驅(qū)動可持續(xù)價值：從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到生態(tài)共贏

瑞風(fēng)協(xié)同aiTSphere重新定義工業(yè)物聯(lián)的價值維度。作為試驗測試集成軟件TAdapter的AIoT升級版本，aiTSphere在繼承其全域數(shù)據(jù)采集能力的基礎(chǔ)上，構(gòu)建彈性進化體系——通過在線學(xué)習(xí)機制持續(xù)吸收新數(shù)據(jù)，動態(tài)適應(yīng)工況變化并沉淀行業(yè)知識圖譜；作為開放生態(tài)基石，aiTSphere提供標(biāo)準(zhǔn)API，深度集成CAT系統(tǒng)，賦能用戶開發(fā)場景化應(yīng)用。本次aiTSphere的發(fā)布將為工業(yè)智能化提供關(guān)鍵支撐，以“安全、高效、智能”為核心目標(biāo)，推動裝備制造領(lǐng)域的技術(shù)升級——通過全域感知實現(xiàn)設(shè)備風(fēng)險精準(zhǔn)防控，借助實時決策提升產(chǎn)品研發(fā)效率，依托閉環(huán)控制優(yōu)化資源配置，最終助力企業(yè)構(gòu)建可持續(xù)的競爭力。

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