AI+操作和维护目前是一个热门话题，但是我们应该如何将其逐渐实施到实际的业务场景中？今天，Dizi将与您讨论中国信息与通信技术学院《2025年AI+运维：构建智能化运维新范式研究报告》。该报告是对智能操作和维护的技术框架和实施路径的系统审查。结合行业实践，Dizi将带所有人拆卸核心要点并讨论实施挑战。

1大型模型时代的AI操作和维护的更改和计划

1。AI操作和维护的开发和更改

信息与通信技术研究所在其研究报告中提出了四阶段的操作和维护开发部（传统的操作和维护自动化操作和维护小型模型操作和维护大型模型操作和维护），概述了从人工到智能的理想路径。它还认为，大规模模型操作和维护的时代已经达到了大规模模型操作和维护的时代，并认为可以通过多模式的大型模型和数字双技术来实现全域感知和独立决策的能力。

Dizai评论说：该研究报告概述了行业对操作和维护技术发展的理想蓝图。迪扎（Dizai）敢于不同意它，并认为它太乐观了，无法预测可以通过大型模型实现AI操作和维护。

目前，大型模型的核心能力仍然仅限于数字世界中的逻辑推理（例如日志分析，拓扑结合），并且尚无直接感知物理世界的能力。例如，当变电站试图使用一般的大型模型分析设备的温度曲线时，丢失率高达40，因为它无法融合红外图像的空间特性。但是，边缘侧的专用视觉模型（例如Yolov8）的部署首先完成了物理缺陷识别（精度为95），然后输入结构化数据到大型模型决策中，总体准确率提高到99.2。

在物理场景中拥有更真实知识的大型模型非常重要！

2。AI操作和维护的四个支柱

信息与通信技术研究所提出了四个支柱：“智能操作和维护+精制操作和维护+稳定性保证+数据能力”，以建立AI驱动的操作和维护保证系统（SOMM）。建立一个涵盖智能问答，故障自我修复和知识管理的能力矩阵。

Dizai评论说：信息与通信技术研究所提出的SOMM操作和维护保证系统希望创建智能操作和维护，从而准确地纳入了行业的基本需求，但是智能应用程序的实施仍然需要突破两个关键的瓶颈：

如何实现业务数据的“准确收集和集成”？如何实现代理的“低阈值结构和自我进化”：有必要依靠无编码/低代码平台来实现代理的策略安排（例如通过图形接口定义警报规则）。 2操作和维护代理标准：定义物理世界的“数字克隆”

1。代理的“四维能力模型”

信息与通信技术研究所《运维智能体技术能力要求》清楚地指出，代理需要具有四个主要功能：“感知（例如视频识别设备破解），内存（历史故障库），计划（故障处理策略）和执行（链接的工作订单系统）。

Dizai Rui评论：信息与通信技术研究所已经对操作和维护代理的能力模型进行了全面和专业的摘要，但是实施智能机构的最大障碍是解释性的。运营和维护代理的复杂决策过程很难完全透明。它提供开源解决方案，以便企业用户可以独立定义智能机构的决策过程，并且独立迭代智能机构是当务之急。

2。理想的操作和维护剂是“预测预测自主”

在操作和维护领域，智能身体技术的应用不断加深，涵盖了广泛的关键情况，例如异常检测，故障诊断，故障维修，警报收敛，智能问答和答案。通过其强大的独立决策能力和复杂的环境适应性，我们从“消防员”变成了“商业保证工程师”，并通过认知能力实现了“预测预测自治”的封闭环节。

3打破AI操作和维护中僵局的困难和想法

1. 难点 1：如何将基础 AI 模型路由到物理世界？

核心障碍：视觉模型在实验室的精度率为99，但在工厂的灰尘环境中，它的精度下降到70，这实际上是“数字模型”和“物理变量”之间的不匹配。

突破性方向：Yunjinwei提供了一种“识别所有内容”以识别边缘代理，将基本AI模型路由到物理世界的解决方案。业务用户可以根据私有数据的对话在对话中生成视觉剂，实现指定方案的目标分类/对象检测/对象分割，并支持视觉专家模型的图形培训。

2。难度2：如何设计不同成熟度水平的实施路径？

AI操作和维护的成熟度分为数字过程援助（L1），人事过程援助（L2），核心业务渗透（L3）和全球自治（L4）。 AI操作和维护的系统实施策略可以总结为“部署代理发现新知识创建新值”。不同级别的相应策略如下：

（1）L1：辅助数字过程

基于地板的功能：包括CRM，OA，售后文档/知识基础自动化等。建议实施计划：Yunjin Micro VTX系列通过核心技术通过核心技术私有化的私有部署，通过Yunjin OS VLA（Yunjin OS VLA（Visus langague Agent），MAM Simple ai Mordimodal模型），VTTRARS+ MALTERIM模型（VT），VTRA（VIS+）为OA/CRM/HR等专业软件供应商提供无缝和低成本的本地私有化对接，（2）L2：辅助人员流程（例如工厂安全/人员管理）

地板发射功能：通过智能摄像头+轻巧模型实现入侵检测（错误警报率5）。例如，在一定的汽车工厂部署了智能机构之后，异常事件的响应时间从10分钟减少到1分钟。在满足基本业务需求的同时，在业务方案中发现新知识。推荐的实施计划：ZN系列安全智能路由器，通过我们的智能路由器，培训和推理安全识别算法的培训和推理，例如不戴安全头盔，区域入侵等，以及通往VTX全合理机器上VTX视觉智能机器的路线。 7×24了解相机看到的图片，记录并总结它们，并形成连续计算时空大数据。通过文本，您可以实现对物理空间的时空搜索并发现新知识。

（3）L3：核心业务渗透/L4：全域管理

实施功能：根据L2收集的新知识创建新值，将AI应用于更多方案，并实现智能操作和维护L3/L4的升级。建议的实施计划：为了达到此级别，有必要根据方案的需求自定义更深入的通信计算硬件，包括计算功率，功耗和尺寸要求。目前，Yunjinwei的跨端智能操作系统，Yunjin OS通过Ruilian Intelligent Infubation Platform和Peiyu体现的硬件孵化平台为客户提供端到端AI智能资源和部署服务。