全国人工智能应用典型案例 | 重庆数智融合创新科技有限公司：人工智能赋能汽车制造领域设备故障诊断与预测性维护

为全方位、深层次、高水平推进人工智能赋能新型工业化，加强典型经验总结和优秀案例推广，打造行业应用标杆，工信部公布了2025年度人工智能应用典型案例名单（全国285个），我市共有13个案例入选，分布在技术底座、行业赋能、产品应用3个方向，现将案例内容作系列发布。

今天，一起去看看行业赋能方向入围案例：重庆数智融合创新科技有限公司的人工智能赋能汽车制造领域设备故障诊断与预测性维护。

面向冲压、焊装、涂装、总装、电池五大车间设备运维场景，通过多模型融合训练、多模态处理、高质量数据集、RAG知识库、预测性维护算法与数字孪生等技术，构建设备故障诊断与预测性维护双智能体体系，解决传统运维模式下异构设备数据采集不畅、多模态数据融合分析难、人工巡检效率低、设备故障预测难、意外停机损失大、故障排查速度慢、专家经验隐性化、知识传承碎片化等行业痛点问题。

本项目采用“异构算力智能调度、模型复用与训推一体、智能体研发与运营、物联网联动与场景落地”的全链条协同体系，深度融合智算基础设施、大模型开发训练、智能体开发平台、物联网平台及AI场景应用五大核心环节，形成高效联动、闭环迭代的人工智能运行生态，凸显技术创新性与场景实用性。智算基础设施作为核心底座，依托云边协同与GPU池化、液冷散热等核心技术，构建高效可靠算力体系。通过基座模型微调，打造垂类行业模型，为全流程智能协同提供坚实支撑。智能体开发平台依托训练成熟的大模型，提供低代码、模块化开发工具，实现智能体的快速搭建、调试与迭代，打通大模型能力向智能体应用转化的通道。IOT平台依托自研的物模型与工业软网关，实现多源异构设备统一接入，提供时序数据和指令转发，对上层应用进行微服务解耦，通过规则引擎与上层应用深度融合，为智能体应用提供基础支撑。

各环节高效协同，推动AI场景应用规模化落地，覆盖设备监测、故障识别、分析研判、解决措施生成及工单推送的全流程业务闭环，实现智能调度、精准管控、高效服务等核心功能，通过智能体实现降本增效，发挥赋能升级的示范作用，形成可复制、可推广的协同应用模式。

项目基于EfficientNet-B5构建的设备检测分类模型，故障识别准确率达99.99%。创新搭建多融合时序算法体系，整合固定阈值规则、RP自编码器、聚类检测及Six-sigma频谱CPK算法，精准捕捉设备早期隐性劣化特征。配套构建知识库及知识图谱，通过元景大语言模型实现自然语言交互、上传故障图片及触发故障代码三种方式的设备故障精准分析与处置方案智能推送。同时针对工业故障负样本稀缺、模型泛化能力弱等痛点，正在开发数字孪生机理仿真模型，结合设备动力学、电气特性及磨损劣化规律等开展工况仿真，生成高保真故障合成样本数据，显著提升训练效果。

项目部署8卡910B的GPU算力服务器5台，依托联通万悟平台工业版、UniClaw企业平台、格物工业互联网平台（汽车版），基于TB级行业数据集，微调元景70B大模型，发挥其强理解、低幻觉、长上下文的基础优势，精准补齐垂直领域专业知识，大幅降低业务幻觉与适配成本，深度贴合行业场景与业务流程。

本案例已在长安汽车阿维塔工厂、长安扬帆工厂和长城汽车永川工厂成功落地应用，同时正在长城汽车荆门工厂、东风汽车、奇瑞汽车、江铃汽车等重点车企开展试点推广，覆盖工业机器人、输送线、数控加工设备、动力及仓储配套设施等全生产环节，服务设备运维与工程人员超200人，实现设备状态实时监测、异常自动识别、故障智能诊断、预测预警、维修工单全闭环。故障诊断平均时间缩短50%，维修决策时间缩短30%，诊断准确率不低于90%；可提前3-7天预判设备故障，预警时间较传统阈值报警提升30%以上；关键设备非计划停机时间减少10%，整体维修成本降低8%；维修方案查询从平均30分钟缩短至1分钟以内。

经济效益方面，本案例依托人工智能技术，实现设备故障精准诊断、预警及趋势预判，打破传统被动运维模式，降低非计划停机损失，减少30%-40%维护成本与备件损耗，延长设备使用寿命，提升生产效率，助力企业降本增效，形成可复制的盈利提升路径。社会效益方面，AI技术帮助规避设备故障安全隐患，保障人员与生产安全，推动汽车制造设备运维从“经验依赖”转向“数据驱动”，重塑工业设备维护范式；同时带动相关技术研发与人才培养，推动产业升级，提升社会生产智能化水平。

项目可快速复制至汽车制造、重型装备、工程机械、半导体、电子、钢铁冶金等行业，具备极强推广价值与行业引领效应。同时，项目形成的基础模型、行业数据集、方法论，特别是以模型纳管、RAG知识库、行业知识图谱、MCP服务、可视化工作流、Skills为核心的一站式智能体开发能力，可以支持多场景智能体的快速构建与应用，大幅降低AI应用门槛，具备极大的拓展空间。