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资讯 随着人工智能与制造业加速融合，智能技术在工业场景中的应用不断深化。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推进工业全要素智能化，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营等环节落地应用。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等政策，为人工智能与制造业深度融合提供了方向指引。
面向工业智能发展需求，中创股份坚持技术研发与产业应用相结合。2026年10月，中创股份与山东大学共建“工业智能系统研究中心”，围绕工业智能相关方向开展合作，促进高校科研资源与企业工程实践相结合，为技术研究、人才交流及场景应用提供合作平台。
在深化产学研合作的同时，中创股份坚持以实际业务需求牵引技术实践。围绕工业设备运行管理，公司面向某研究所开展设备损伤智能分析相关技术实践，重点研究损伤识别、状态评估与趋势研判等环节，推动人工智能技术与设备状态管理需求相结合。
PART
01
以场景需求为牵引，推进设备损伤智能分析
工业设备运行管理既需要及时发现损伤，也需要判断损伤程度、研判状态变化。针对这一需求，相关技术实践以图像损伤识别为起点，衔接状态评估与历史数据分析，研究从状态感知向综合研判延伸的技术流程。
01
智能识别
夯实损伤分析的数据基础。通过对图像中的损伤目标进行识别与定位，并甄别识别结果中的干扰信息，减少噪声等因素对后续分析的影响，为损伤状态评估提供基础数据。
02
损伤评估
推动状态判断更加精细。在识别结果的基础上，对不同损伤状态开展分类分析与评估，为损伤程度和等级判断提供依据，使状态分析由“发现损伤”延伸到“判断程度”。
03
趋势研判
辅助分析损伤状态变化。围绕设备损伤状态的动态变化需求，研究历史数据与已有识别结果相结合的分析方法，为状态变化研判和维护决策提供参考。
从损伤发现、程度评估到趋势研判，三个环节依次衔接，推动设备损伤分析从单点识别向连续分析流程延伸，为设备状态管理提供更加系统的分析思路。
PART
02
以系统能力为支撑，推动AI技术融入工业应用
工业智能应用不仅依赖智能算法，还需要数据处理、模型服务和运行管理等系统能力协同支撑。中创股份结合在基础软件研发、数据处理和系统集成等方面的技术积累，围绕工业设备损伤分析等场景需求，推动相关技术能力与工业应用相结合。
01、数据处理
在数据处理层面，中创股份围绕多来源数据接入、数据清洗、标注和预处理等环节积累相关技术能力，为模型训练与智能分析提供数据支撑，并可根据工业场景需求开展适配。
02、模型服务
在模型服务层面，通过模型管理、服务化封装与接口调用等技术手段，支持智能分析模型与上层应用衔接，为识别、评估和趋势研判等能力融入业务流程提供技术路径。
03、运行支撑
在运行支撑层面，依托资源调度、云原生组件与可视化监控等方面的技术积累，可支撑计算资源管理、模型运行监测和应用集成，促进智能分析能力的系统化组织与管理。
从数据加工到模型服务，再到系统运行支撑，上述能力体现了工业智能应用从算法功能向系统化服务延伸的建设思路。具体应用中，相关技术能力仍需结合业务需求与实际部署条件进行适配和验证。
PART
03
深化产学研协同，促进技术创新与工程实践融合
产学研协同为工业智能技术研究与场景应用之间搭建了桥梁。高校科研能力与企业工程实践相结合，有助于围绕真实业务需求持续开展技术研究和应用验证。
山东大学在科研创新和人才培养方面具有优势，中创股份在基础软件研发和工程实践方面持续积累经验。双方共建工业智能系统研究中心，旨在促进高校科研创新与企业工程实践深度融合，推动工业智能相关技术研究、人才培养与场景应用协同发展。
面向未来，中创股份将继续发挥基础软件、数据处理和系统集成等方面的技术优势，以工业场景需求为牵引，深化产学研协同创新，推动人工智能技术与实际业务相结合，为工业领域数字化、智能化转型提供技术支撑。
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