变被动为主动：AI 预测性维护如何赋能工业设备自诊？
工厂中最令人焦虑的画面莫过于此？想必无数运维专家会立刻想到：机器骤然停摆，产线被迫中断，订单无法交付，客户投诉电话响个不停。这并非玩笑，而是每日上演的常态。行业数据显示，逾六成的工业设备故障会在振动、温度等指标波动中提前数周乃至数月显露端倪，然而传统人工巡检往往待到病情恶化才察觉——彼时，轴承保持架或许早已断裂，齿轮箱可能已然点蚀，损失已成定局。究竟有何良方能令设备“提前预警”？答案便是：AI 预测性维护。一、为何传统运维总是“头痛医头，脚痛医脚”？欲知预测性维护之价值，须先剖析传统运维模式之弊端。1.
国家定调 AI 风电! 讯飞潮汐力凭声学技术破局
5月8日，国家发改委、能源局、工信部及数据局四部门共同发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34号）。继2025年9月出台《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》后，国家层面再次系统部署AI与能源融合，标志着“AI+风电”已从企业自发探索跃升为国家战略。对风电运维行业而言，该政策释放了明确信号：智能化转型非选答题，而是必答题。讯飞潮汐力依托其在风机叶片故障预警领域的实战经验，提供了一套经验证的解决方案。风机叶片健康监测，长久以来是风电运维的痛点。叶片长期经受交变