AIC新闻｜航天智控斩获第五届 “金熊猫” 高价值专利奖！工业 AI 运维技术再获权威肯定

2025年10月30日，第五届 “金熊猫” 高价值专利培育大赛决赛暨颁奖典礼在成都高新区圆满落幕。经过全国 170 个优质项目的多轮角逐，航天智控（北京）监测技术有限公司凭借在工业智能运维领域的核心专利技术，成功斩获三等奖，其技术创新实力与专利培育质量获得业界权威认可！

高价值专利背后的创新密码

本次获奖的核心专利成果，集中体现了航天智控在工业设备智能监测与运维领域的技术沉淀。公司凭借多模态数据融合与AI 大模型两大核心技术方向，构建了覆盖设备监测、故障诊断、数据管理的完整专利布局。

1.预测算法层

从 “单一模型” 到 “可解释性融合模型” 的突破针对传统单一算法预测精度不足、AI 模型 “黑箱” 难以被工业场景信任的痛点，公司核心专利创新性地采用 “多模型集成 + 可解释性增强” 技术路径。量化各设备运行特征（如温度、振动频率）对预测结果的边际贡献。这一创新不仅将关键部件故障预测准确率提升大大提升，更解决了维护人员 “知其然不知其所以然” 的核心顾虑，使 AI 预测结果能直接指导运维决策。

2.数据处理层

适配工业场景的 “云边端协同” 数据引擎突破传统集中式数据处理在工业环境中延迟高、带宽占用大的瓶颈，核心专利构建了 “边缘端实时预处理 - 云端深度建模” 的协同架构。边缘端负责设备高频振动、电流等数据的实时清洗与特征提取，仅将关键异常数据与特征向量上传云端；云端则基于海量跨设备、跨场景数据训练通用模型，并将优化后的轻量化模型下发至边缘端迭代。

3.应用落地层

“机理 + 数据” 双驱动的全生命周期预测区别于纯数据驱动模型依赖大量故障样本的局限性，公司专利创新性融合设备物理机理（如机械磨损公式、电气老化曲线）与实际运行数据，构建 “先验知识 + 动态数据” 的混合预测模型。针对不同行业设备，可通过参数化配置快速适配，实现从 “亚健康诊断” 到 “剩余寿命（RUL）精准预测” 再到 “维护工单生成” 的全流程自动化，已在实际应用中使企业非计划停机时间大大减少，直接创造显著经济效益。