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上海电气所拥有的数据日益丰富，所管理数据的规模、种类和复杂度都在以前所未有的速度呈爆炸式增长，如何从海量的工业数据中挖掘出对企业研发、生产、运营、营销和管理等各方面有价值的信息是当前企业创新和变革的新途径，工业数据的分析和挖掘应用也是实践“重技术、轻资产”战略的一条途径, 各产业集团相关企业也已经意识到工业数据中的隐含价值，提出了大量对已有工业数据进行分析的需求，希望通过工业数据的价值深挖，改进生产过程，提高产品以及服务的市场竞争力。

在人工智能研发应用方面，中央研究院借助依托自身的人才优势，在产业集团的应用场景支撑下，通过与国内外顶尖高校展开合作交流，推动人工智能算法在工业领域的落地应用。针对工业场景的具体问题，结合领域知识，在产品/设备状态监测及运行性能管理、生产制造及运维过程的决策分析等方面，将人工智能技术融入工业互联网，为集团新工业升级做出了先期探索，并取得了一定的成果。

设备运行状态监测及性能管理系统：利用先进的传感器技术、通信技术、实时信号处理技术、机器学习等技术手段，采用基于数据驱动的人工智能分析方法，实现设备运行状态的实时监测和关键部件健康状况的实时评估，提前监测部件的健康衰退征兆，并通过人工智能算法的运用，提前预测运行性能变化，实施及时维护或干预，避免故障发生。

生产制造及运维智能决策系统：利用特征提取、机器学习、优化控制等技术，围绕生产计划、运维计划、质量管理等决策分析需求，开发调度模块、质量管控模块，实现生产制造过程以及运维过程中的影响因素分析、工艺管控、公差分配等智能决策功能，利用人工智能建模方法优化生产及运维，提高效率，减少人力工作量。

具体成果方面，针对分布式能源远程运维，通过对运行数据进行采集与分析，实现发电功率、负荷功率的预测，分析用户分时行为，给出用电建议，打通并优化能源生产运行效率。在风电领域，通过与风机互联，获取风场实时运营及环境数据，采用大数据分析技术，实现风机健康管理、风机振动信号分析、风功率预测、海上风场维护调度等应用。在火电领域，实时跟踪电厂设备（汽轮机、锅炉、发电机）全寿命周期内运营数据，建立电厂远程诊断服务平台，实时分析电厂设备的健康状态，对设备状态异常波动的早期预警，实现电厂全生命周期的精益化管理及运维，可有效降低电厂故障发生率。在环保领域，为环保集团提供远程智能运维的整体解决方案。提供视频远程监控系统和针对电厂和水厂的智能运行与维护信息服务系统，涵盖各主要工艺流程、机电装备、动力与电力等主要系统，以模块化、构件化的形式满足各类型机组全寿命周期，满足工艺过程监测及工艺优化的需求，涉及安全性、经济性与可靠性相关的状态评估、监测与预测、以及装备使用与维护活动决策支持。基于人工智能及数据分析算法对水电厂实时和历史运行的海量大数据进行实时监控和分析，形成智慧水务/电厂总体解决方案。

在利用人工智能技术服务产业集团的同时，中央研究院通过共性需求分析、技术经验积累、市场前景调研、示范工程应用，逐步完善并形成面向工业领域的人工智能工业应用解决方案，由项目研发转为产品推广，以成立产品室的组织形式，以技术转化中心孵化加速的推进模式，积极推进技术积累的产品化进程。

中央研究院立足于上海电气能源装备产业，通过连接不同领域的智能设备、控制系统、传感系统，捕捉和分析机器产生的海量工业数据，针对不同业务情境，以人工智能算法建模为切入点，形成工业数据接入与管理、工业数据挖掘与分析、设备运维监视与运营优化等一系列智能系统的应用软件产品与服务，通过深入分析挖掘关键业务数据，实现预测性的分析与决策。帮助工业企业用大数据思维实现产品智能化、制造过程智能化、运营智能化，找到人工智能技术与工业大数据实施的最佳路线，为企业智造提供一站式服务。

在中央研究院发展再定位举措的实施下，成立了人工智能及应用研究室，并且进行了产品化的探索，通过成立产品室来打通从技术积累到产品转化的通路，以价值为导向，产品为导向，加快形成可持续发展的研发组织新模式。在与国内外人工智能方向科研院所加强合作的过程中，不断加强人工智能方向的研发积累，立足于与工业领域的人工智能应用，保持市场敏感性，寻求新领域的人工智能技术应用拓展。

新一代人工智能应用将给各个行业带来巨大变革，新工业体系的升级也离不开人工智能技术的应用，但要合理利用新技术的优势，避免盲目求新，更需要细致的应用分析、技术探讨与示范引领，将技术手段与业务模式变革紧密结合，主动探索数据驱动的发展新模式，采用新技术促进企业转型与变革。