当前,工业智能化加速推进,传统物联网系统面临数据价值挖掘不足、响应延迟高、决策依赖人工等核心挑战,亟需新一代技术架构实现突破。
5月30日,瑞风协同正式发布智能物联平台aiTSphere。该平台是基于公司旗舰产品“试验测试集成软件TAdapter”的AIoT全新智能升级,深度融合人工智能(AI)与物联网(IoT)技术,通过嵌入大模型及智能算法,赋予物联系统感知、分析、学习和自主决策能力,为工业场景提供从数据采集到智能应用的全链路闭环解决方案。aiTSphere的推出标志着工业物联从“连接控制”向“智能决策”的关键转变,为企业数智化升级提供坚实支撑。
1 重构工业物联架构:端边云协同闭环智控
aiTSphere的核心架构采用“端-边-云”三级协同设计,重构工业数据处理与决策流程。
设备层:
平台兼容Modbus、OPC UA、CAN、BACnet等20余种工业协议,支持接入振动传感器(如PCB ICP-601A22)、PLC(西门子S7-1200、三菱FX5U)、工业相机、RFID读写器等上千类设备,实现温度、振动、图像、位置等多模态数据的全域采集
在边缘侧
轻量化AI模型以<50ms的延迟完成实时分析——例如通过FFT算法检测设备异常振动,或基于强化学习动态调整工艺参数,并可在断网时执行离线自治,保障关键业务连续性。
在云端
MLOps平台aiModel驱动预测模型持续进化:通过数据预处理、特征工程与自动化训练流程,构建高精度寿命预测模型;智能体平台aiAgent结合RAG技术检索知识库,生成设备维护建议;规则引擎则实现跨系统数据聚合与事件响应,例如关联PLC状态变化自动触发固件升级。
aiTSphere的分层智能体系使之具备主动决策能力。例如,当风机轴承振动超阈值,边缘节点即时告警并联动PLC降速;当生产工艺偏离最优区间,云端基于数字孪生仿真验证调参方案并下发执行,形成“感知-分析-决策-执行”的完整闭环。
2 突破技术边界:四大引擎破解工业智能化瓶颈
平台的核心能力由四大技术创新支撑。
云训边推,工业实时智控
通过云端MLOps平台(aiModel)集中训练高精度模型,经轻量化压缩后自动分发至边缘节点执行本地推理;同时基于联邦学习机制聚合边缘数据更新云端模型参数。该架构动态调度计算任务——将实时性要求高的分析(如设备异常检测)下沉至边缘,复杂计算(如寿命预测)交由云端处理,从而在万级设备并发场景下优化算力资源配置,实现延迟与成本平衡。
联邦学习与自适应训练机制
基于云平台aiModel的分布式训练能力,在数据不出域的前提下协调多个边缘节点协作建模——各节点利用本地数据训练模型参数,云端仅聚合梯度更新全局模型。同时通过在线学习机制实时吸收新数据流:边缘节点持续上传脱敏特征,云端动态优化模型参数并下发增量更新。
多模态智能感知融合技术
通过统一接入传感器、温湿度探头、工业相机等异构设备,对时序信号、图像流、文本日志等原始数据实施时空对齐,并基于边缘计算节点执行特征提取。该技术突破传统单源数据局限——例如在设备健康监测中,同步关联振动频谱、红外温度图与运维日志,构建多维故障特征向量;在工艺优化场景,融合传感器读数、质检图像与环境参数生成复合工况画像。通过消除信息碎片化,提升决策精度。
基于规则链引擎的自动化机制
该技术通过灵活组合过滤、扩充、转换、分析等七类规则节点,实现跨系统数据路由、实时事件响应与自动化控制。在工业场景中,规则链可直接联动PLC执行工艺调整,或触发预测性维护流程。基于规则引擎的自动化机制,aiTSphere能够满足工业场景高并发、低延迟的可靠性要求。
3 场景案例:降本增效的智能化转型样板
在工业实践中,aiTSphere已助力多个领域实现效能提升。例如,某航发研究院应用平台构建故障诊断系统,端侧实时采集试车台千维参数,边缘节点通过Adaboost模型毫秒级识别异常征兆,云端融合历史故障库与专家经验生成诊断报告,提升故障追溯效率,大幅降低维修成本。
4 驱动可持续价值:从数据资产到生态共赢
瑞风协同aiTSphere重新定义工业物联的价值维度。作为试验测试集成软件TAdapter的AIoT升级版本,aiTSphere在继承其全域数据采集能力的基础上,构建弹性进化体系——通过在线学习机制持续吸收新数据,动态适应工况变化并沉淀行业知识图谱;作为开放生态基石,aiTSphere提供标准API,深度集成CAT系统,赋能用户开发场景化应用。本次aiTSphere的发布将为工业智能化提供关键支撑,以“安全、高效、智能”为核心目标,推动装备制造领域的技术升级——通过全域感知实现设备风险精准防控,借助实时决策提升产品研发效率,依托闭环控制优化资源配置,最终助力企业构建可持续的竞争力。
