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运维智能体国家标准编制在常启动,产学研共绘智能运维新蓝图

运维智能体国家标准编制在常启动,产学研共绘智能运维新蓝图 2026工业设备智能运维供需对接会
2025-12-16
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导读:2025年12月3日至5日,由全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会(SAC/TC124)主办,
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2025年12月3日至5日,由全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会(SAC/TC124)主办,中国机电装备维修与改造技术协会智能运维专业委员会承办,常州国家高新区(新北区)市场监督管理局、科技局及频率探索智能科技江苏有限公司协办的“智能运维大模型/智能体关键技术研讨暨国家标准编制工作启动会”在江苏常州成功召开。来自机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、清华大学、西安交通大学等49家产学研单位的63位专家参会。

参会单位名单如下:(排名不分先后)

向上滑动阅览

    机械工业仪器仪表综合技术经济研究所

    清华大学

频率探索智能科技江苏有限公司

   西门子(中国)有限公司

   重庆邮电大学

   西南交通大学

   北京邮电大学

   北京奔驰汽车有限公司

   斯凯孚(上海)汽车技术有限公司

   西安交通大学

   安徽容知日新科技股份有限公司

   航天智控(北京)监测技术有限公司

中国电子科技集团公司第十研究所

   中铁工程装备集团有限公司

   上海电气集团股份有限公司

   中国科学院合肥物质科学研究院

   上海人工智能创新中心

   中国科学院工程热物理研究所

  工业和信息化部电子第五研究所

   合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)

武汉中云康崇科技有限公司

 中车工业研究院有限公司

  中海油能源发展装备技术有限公司

   电子科技大学

   西门子(中国)有限公司苏州分公司

   中国长江电力股份有限公司

 清华大学山西清洁能源研究院

   温州大学

   北京杰易特科技发展有限公司

  北京新联铁集团股份有限公司

   台达电子企业管理(上海)有限公司

   西安华云智联信息科技有限公司

   石家庄铁道大学

  长兴昇阳科技有限公司

   上海航数智能科技有限公司

   北京至简能源有限公司

   杭州安脉盛智能技术有限公司

   西安因联信息科技有限公司

   硕橙(厦门)科技有限公司

北京天泽智云科技有限公司

上海华谊环保科技有限公司

  无锡职业技术学院

   内蒙古科技大学

   浙江云音声脑科技有限公司

   北京角动力技术有限公司

 杭州锐溯三海科技有限公司

   南京高精齿轮集团有限公司

   上海云枢易算智能科技有限公司

  泰屹尔工程技术(北京)有限公司

会议首先由仪综所标准化室王成城主任就构建的预测性维护标准体系进行了回顾,对智能运维大模型标准制定的背景和意义作了阐述,并就运维智能体对价值链的重构作用进行了展望。随后,会议围绕智能运维大模型国家标准展开深入研讨。其中,《智能服务 预测性维护 分布式架构》(计划编号:20242937-T-604)标准基于技术演进路线,系统提出六类分布式架构,为未来智能运维智能体的部署与协同提供了清晰的架构支撑;《智能服务 预测性维护 多模态模型数据集构建方法》(计划编号:20253556-T-604)标准聚焦多模态数据集构建等关键问题展开讨论,明确了多模态模型数据集构建的核心原则与技术要求。两项标准的推进标志着我国智能运维大模型标准化工作已全面进入快车道。

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标准会现场图片

智能运维大模型/智能体关键技术研讨环节由仪综所王凯高工、频率探索智能科技江苏有限公司董事长孟力分别主持。清华大学教授张飞斌、仪综所高工王凯、西安交通大学副教授杨彬、容知日新副总裁刘刚、航天智控(北京)AI技术负责人胡勇、北京至简能源业务拓展VP董智升分别围绕文本基多模态智能体、AI重构的智能运维、高端装备大模型初探、AI驱动精准运维、机理-数据-知识混合驱动智能体及能源智能体应用等方向作专题报告,从理论创新与应用实践双维度系统呈现了智能运维大模型与智能体的全链条创新图景。

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专家报告图片





当前,全球智能制造竞争格局加速演进,构建以大模型与智能体为核心的智能运维关键技术标准已刻不容缓,不仅将填补我国在智能运维大模型领域的标准化空白,更将有力推动智能运维新模式的形成与运维价值链的深度重构。下一步,仪综所将积极推进智能运维大模型标准研制、加速智能运维多模态数据集建设、助推智能运维产业高质量发展。诚挚欢迎各企事业单位专家积极参与标准研制工作,共同打造开放、规范、可持续的智能运维新生态,共绘产业发展新蓝图。

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2026工业设备智能运维供需对接会
聚焦工业设备数字化、智能化运维领域,搭建技术供给方、设备使用方、服务商、行业专家对接平台。围绕状态监测、故障诊断、预测性维护、工业大模型、数据采集与算法等方向,促进技术成果转化、项目合作落地与产业链资源整合,推动设备智能运维产业高质量发展。
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