（1）技术需求

①设备故障的智能识别：融合多模态感知数据，利用人工智能等技术准确、高效发现设备故障，实现故障问题的及时处理。

②设备故障的智能预测：基于大数据分析、人工智能等技术，对设备运行数据进行深度挖掘，提前预测潜在的故障，便于提前制定维护计划，实现设备的预防性维护，减少设备停机率。

（2）成果核心技术

涉及的核心技术有多模态传感器数据融合技术、基于机器学习和深度神经网络的故障识别分析算法以及基于AI的时间序列的故障预测分析算法等关键性技术。

（3）创新点

多模态数据融合与动态感知架构：构建多源传感器数据的融合分析框架，通过时间序列对齐与特征级联技术，实现设备运行状态的全维度动态感知。