2025年3月31日，“2025工程機械綠智生態創新大會”在北京盛大舉行。這是一場意義非凡的行業盛會，聚焦于“綠智”“生態”“創新”三大關鍵詞，為工程機械行業的可持續發展描繪了清晰的藍圖?！熬G智”，即綠色與智能的深度融合，代表著工程機械行業在節能減排、低碳環保的基礎上，通過智能化技術提升設備性能與工作效率，實現產業升級與可持續發展；“生態”則強調行業倡導構建綠色供應鏈，打造可持續發展的產業生態系統；而“創新”是驅動行業變革的核心動力，涵蓋技術創新、產品創新、商業模式創新等多個層面，為工程機械行業注入源源不斷的活力，助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。

在大會備受矚目的“技術前瞻”板塊上，上海交通大學教授、博士生導師劉成良發表了題為《大型工程機械裝備健康監測與智能運維》的精彩主題演講。

上海交通大學教授、博士生導師 劉成良

工程機械裝備需從傳統自動化向智能控制轉型，其核心在于部署具備AI芯片的智能終端。劉成良表示，大型工程機械裝備健康監測與智能運維技術近年來取得了顯著進展，核心技術聚焦于數據驅動與人工智能融合創新。

以隧道掘進裝備為例，通過構建智能感知終端與云端協同的運維體系，實現了對隧道掘進機十二大感知子系統的實時監測。這些子系統涵蓋拼裝機、刀盤檢測、液壓動力等關鍵部位，利用多模態高頻采樣技術采集振動、溫度、壓力等信號，并通過邊緣計算進行初步處理，有效減輕了數據傳輸壓力。

上海交大與企業合作研發的“ARM+GPU+AI模型”智能感知終端可滿足復雜工況下的監測需求，且該技術已在中鐵裝備和鐵建重工的掘進機中實現國產化替代，打破了國外技術壟斷。目前已知的掘進機遠程智能運維服務平臺可為遍布全球130余臺掘進機提供了健康監測、風險預警、安全控制、維修調度等遠程運維服務。

在關鍵部件的試驗研究方面，劉成良分享到，行業目前已建立涵蓋液壓系統、主驅密封、泥漿環流等部件的縮比實驗臺。通過等效載荷譜性能測試與加速壽命試驗，為構建涵蓋18大類工程機械產品、500余種關鍵零部件、模型精度≥95%的行業失效機理模型庫提供更為豐富的大數據支撐。

人工智能技術的演進在工程機械行業正朝著更高維度的方向發展，劉成良詳細例舉了部分國內工程機械行業企業在人工智能上的合作應用案例。

其中，三一集團基于C/S與B/S混合架構打造的混凝土泵車智能系統，依托GPS/GIS/GPRS集成技術實現數據全鏈路采集，可對泵送壓力、臂架姿態等關鍵參數實施毫秒級監控。徐工機械推出的“重型機械云”平臺整合十余年設備運行數據，構建起起重機從整車到零部件的三級載荷譜模型，顯著提升結構安全評估精度。中聯重科針對起重車液壓系統開發出故障特征分析算法，攻克了多源異構數據實時傳輸與精準診斷的技術瓶頸。

當前全球工程機械裝備領域已形成以智能化監測為核心的技術體系，多家龍頭企業開發出各具特色的遠程運維平臺。

劉成良指出，未來工程機械智能運維將向“感知—決策—執行”全閉環方向不斷深化，推動工程機械裝備的管理進入自主進化新階段，而校企合作可為企業構建完善數據閉環的實驗平臺提供關鍵性支撐。