在制造业加速数字化、智能化转型的时代背景下，工业电机、化工设备、轨道交通装备等关键复杂装备是产业运转的核心基石。传统装备检测普遍存在设备必须停机检修、故障定位不准、信号易受环境噪声干扰、运维成本居高不下等行业痛点，非计划停机时常给企业带来巨大的经济损失。来自广西机电职业技术学院的“驭检未然——基于芯片大模型协同的多模态智能质检与预测性运维平台”青年科创团队，立足产业真实痛点，深耕声学信号、边缘AI芯片与大模型多模态融合检测技术，以职业教育青年力量破解工业运维“卡脖子”难题，为装备可靠性运维提供国产创新解决方案。
随着新能源汽车、智能电网、化工能源、轨道交通等产业高速扩张，市场对装备安全监测、预测性维护的需求持续攀升。传统检测手段多为侵入式检测，需要设备停机拆解，不仅打断生产节奏，还容易对设备本体造成二次损伤；市面主流检测仪器大多以手持设备为主，难以实现24小时不间断在线监测，嘈杂工业环境下故障特征信号极易被噪声淹没，故障误报、漏报问题频发，部分高端检测设备长期依赖进口，采购使用成本高昂，制约中小制造企业智能化升级步伐。
为破解行业多重困境，项目团队深入化工园区、机车运维基地、装备制造企业开展实地调研，走访多家工矿企业与运维机构，梳理不同场景下装备故障检测的现实诉求。团队由智能制造、工商管理、现代物流、人力资源管理等多专业青年学子组成，搭配高校双师型教师、企业高级工程师组成专家顾问队伍，充分发挥职业院校产教融合优势，从真实工业场景中寻找科研创新的突破口，历经多轮大模型算法迭代、芯片硬件调试与现场实测，打造出芯片大模型双向协同的多模态智能质检与预测性运维平台。
项目核心突破在于自研芯片大模型协同架构、多模态实时检测技术以及标准化平台化运维体系，创新性采用非侵入式不停机检测模式，无需拆解改造现有工业设备。硬件端依托自研高能效AI芯片，搭配128通道声学阵列传感器采集故障特征音频信号；软件端融合大模型能力，将红外热成像、可见光识别完成声图融合多维监测，依托边缘计算单元完成本地AI分析，实现毫秒级响应设备异常信号，做到设备运行状态下即可完成故障筛查、声源定位与风险预警，检测重复定位精度可达3毫米，可覆盖0100kHz全频率检测范围，大幅降低企业停机检修带来的生产损失。
针对工厂车间复杂嘈杂环境信号干扰难题，团队优化EEMD集合经验模态分解算法，搭配DSP芯片降噪处理，通过多麦克风阵列波束成形技术定向拾取故障振动信号，过滤环境杂讯干扰，完整保留故障细节特征。大模型对多源异构的声学、热成像、运行工况数据做综合研判，进一步降低复杂工况下误报、漏报概率。实验数据表明，平台对于电机转子绕组匝间短路故障有效检测率可达100%，相比市面同类产品，误报率大幅降低，检测距离、频率覆盖范围均达到行业一流水准。平台同时搭建云端可视化运维后台，将设备健康评估、异常报警、故障定位、寿命预测、维修决策集于一体，把传统“坏了再修”的被动维修模式，转变为芯片大模型联合驱动的数据化预测性主动运维，为企业运维人员提供直观的数据报告与维修建议。
目前项目的相关技术已在西安铁路局机车轮对运维、化工企业设备泄漏排查场景完成实地测试验证。在机车运维实测当中，依托PHM平台化方案，基地重复性运维工作量显著下降，有效节约维修成本；化工场景下设备可实现全天候无人值守监测，及时捕捉管道、压力容器的泄漏异响隐患，守护工业生产安全。团队还积极推进技术标准化建设，计划协助相关单位筹划化工装备检测国家标准，推动国产检测技术规范落地。
除技术研发之外，团队坚持产教协同发展，深度联动科大讯飞、百度Apollo、哈特机器人等企业开展产学研合作，把企业真实项目转化为实训课题，带动百余名在校学生参与装备检测相关研发实践，探索职业教育科创人才培养新模式。团队成员在全国职业院校技能大赛、“挑战杯”、中国国际大学生创新大赛等多项高水平科创赛事斩获国赛、省级重要奖项，充分展现职业院校青年学子敢闯敢创、扎根产业的时代风貌。
面向未来，驭检未然团队将继续立足制造业一线需求，持续迭代专用AI芯片与大模型算法模型，完善产品的合规体系，拓展能源化工、轨道交通、新能源装备等更多落地场景。采用设备售卖、设备租赁、定制化检测服务、外包运维多元商业模式，让高性价比的国产智能检测方案惠及更多大中小制造企业。青年科创力量扎根实业，以芯片大模型协同创新赋能制造业转型升级，用职业教育的智慧，守护工业装备安全运行，为我国工业检测仪器国产替代贡献青春动能。
