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，這是全球首個大型裝備智慧維保智能體，也是多模態技術加持傳統行業的重要里程碑。

大型裝備維修困局亟待技術破冰 在大型復雜裝備維修領域，人工經驗依賴、數據沉睡、知識碎片化等問題長期桎梏行業發展：

經驗壁壘：大部分故障診斷和排故依賴工程師主觀經驗，效率低且易誤判；

數據沉睡：維修數據缺乏統一標準，利用率不足；

知識斷層：維修知識分散，缺乏系統性的知識管理。

云舟智維的業務負責人表示：“大型裝備維修需要從‘人找知識’轉向‘知識找人’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同，推出了裝備維修智能一體化平臺，該平臺以曠視成熟的軟硬一體化算法平臺為基座，深度融合云舟智維的工業Know-How，構建出具備“故障診斷-方案生成-預測維護”閉環能力的維修智能體：

智能體方案架構圖

智能故障診斷：利用算法平臺的圖像識別和自然語言處理技術，對裝備故障進行快速準確的診斷；

維修方案生成：基于算法平臺的知識圖譜和推理引擎，為故障生成最優的維修方案；

預測性維護：利用算法平臺的機器學習算法，對裝備運行狀態進行實時監測和預測，提前發現潛在風險。

截至目前，30多家企業客戶已接入試用，助力其大幅縮短了維修周期，減少了維修費用和停機損失，同時提升了維修的質量和安全性。 技術底座：曠視的“軟硬一體”支撐力

扎實的算法能力：集成多年積累的深度學習算法，具備強大的圖像識別、自然語言處理、知識圖譜構建等能力，為智能體提供強大的算法支撐；

高效的模型訓練：支持多種深度學習框架，并提供高效的模型訓練工具，幫助用戶快速構建和優化AI模型；

靈活的部署方式：支持云端和邊緣端部署，滿足不同場景下的應用需求；

軟硬生態整合能力：支持國產化硬件和中間件適配，輸出端到端一體化軟硬解決方案。

“多模態感知+推理”重構維修范式的未來 維修智能體的進化不會止步于此，未來，曠視與云舟智維將聚焦兩大方向進行技術突破： 多模態感知驅動的故障診斷：精準定位，快速響應 曠視多模態感知驅動的故障診斷技術，通過融合視覺、聽覺、觸覺等多種感知模態，實現對裝備狀態的全方位、多層次監測。多模態感知數據的融合，使得故障診斷系統能夠更全面地理解裝備狀態，實現故障的精準定位與快速響應。 多模態推理支撐的維修方案生成：智能決策，高效執行 曠視的多模態推理技術，通過融合多源異構數據，結合深度學習、知識圖譜等先進技術，為維修方案的生成提供強有力的支撐。

數據融合：將視覺、文本等多模態感知數據，以及歷史維修記錄、設備手冊等文本數據，進行統一融合與處理，形成全面的維修知識庫。

智能推理：基于融合后的數據，利用深度學習算法進行故障成因的多維度推理，結合知識圖譜中的維修經驗和規則，生成詳細的維修方案。

動態優化：在維修過程中，根據實際維修情況動態調整維修方案，確保維修工作的順利進行。

此次雙方的合作，不僅標志著維修領域從“經驗驅動”邁向“數據驅動”的關鍵跨越，更展現了人工智能技術在傳統工業場景中落地的巨大潛力。當多模態感知與推理技術深入裝備維保一線，一個由AI賦能的智能維修新時代正在加速到來。