针对图片和视频等非结构化数据，我公司自研IS算法来提供仪表识别，跑冒滴漏等化工厂高危厂的算法需求。L1层 自适应图像恢复管线，L2 混合融合算法集群，L3 智能重试引擎

引入工业大模型智能导航决策系统，推动机器人从“被动执行”向“主动思考”进化。结合现场实时结构化数据自主规划最优巡检路径，灵活应对动态工况。硬件定位层-感知层-决策预演层-执行层

创新点在于将巡检数据从“点检记录”升级为“决策依据”。传统设备管理遵循“定期检修”模式，无论设备状态如何均按固定周期维护，存在“检修过剩”与“突发故障”的双重风险。本项目通过持续积累设备状态时序结构化数据，构建设备健康评估模型与趋势分析模型，实现设备状态的动态量化评估。