万物智联∣瑞风协同智能物联平台aiTSphere正式发布

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。

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