在航空发动机、燃气轮机等动力装备内部，气流在高温高压的极端环境中不断变化，细微的波动往往决定着设备效率与安全运行的边界，而这些复杂的气动力与热力过程长期处于“不可见”的状态。
数据显示，全球工业传感器市场规模已超过300亿美元，AI驱动的预测性维护市场规模约120亿美元。预计到2030年，全球工业智能监测市场规模将突破1000亿美元。在这一背景下，能够还原设备运行状态、提前识别潜在风险的智能测量技术，正成为工业智能化的重要基础。
随着工业系统向数字化与智能化加速演进，让设备运行状态被实时感知、被准确理解，正在成为智慧工厂的重要能力。研究院孵化企业空天智骋（苏州）科技有限公司，正尝试通过智能传感与人工智能技术的结合，让复杂的气动力热三维物理场被实时测量与预测，为高端装备构建一种新的智能感知体系。
【空天智骋（苏州）科技有限公司】
一、从“零散测点”到“完整物理场”
尽管工业设备的复杂程度不断提升，但在许多关键系统中，监测方式仍然停留在传统的“点测量”阶段。
在电站锅炉系统中，过热器管壁温度通常通过少量热电偶进行监测。在燃气轮机或航空发动机关键部位，温度与压力数据也多来自有限的传感器点位。这种方式只能反映局部信息，难以还原设备内部复杂的三维物理场分布。
在气动力与热力高度耦合的环境中，设备运行状态往往体现在三维空间中的连续变化。如果缺乏足够密度的数据支撑，许多潜在异常难以及时被发现，也难以对设备运行状态进行精确评估。
从有限的测量数据中还原复杂物理过程，已成为工业测量领域长期面临的重要挑战。
二、智能传感阵列：用更少传感器感知更多信息
针对传统测量系统布线复杂、结构冗杂的问题，空天智骋研发了多参数场智能传感器阵列技术。
该技术通过阵列化设计，将温度、压力、应变等多种物理量的测量单元集成在同一系统中，并辅以AI神经网络算法，实现对每个测点参数的实时精确感知。
在高密度测量场景下，该阵列结构能够以极少的布线完成全局数据采集，将传统系统中庞大的接线量大幅压缩，同时大幅提升测量密度和系统可靠性。
通过神经网络算法得到精确求解结果
与传统方案相比，这种集成化设计显著简化了设备布线与安装流程。对于大型工业设备的监测系统而言，整体搭建成本降低三成以上，同时保证了高精度测量和实时响应能力，为复杂工业环境下的智能监测提供了切实可行的解决方案。
三、AI反演技术：重建“看不见”的三维参数场
在传感器阵列提供基础数据的同时，空天智骋进一步利用人工智能技术对三维参数场进行重建与预测。
团队建立了面向气动力热三维参数场的AI神经网络超分辨重构模型，通过融合实验数据与仿真数据训练模型，使系统能够通过少量测点信息感知整体物理场状态。
多路径CNN流场重建架构已在超声速流场监测中广泛应用
在此基础上，系统可以对目标设备的运行状态进行多维分析，包括精确控制、状态诊断、故障预警以及寿命预测等功能。
由于模型训练需要大量实验与仿真数据，其技术门槛相对较高。目前，该系统在超声速流场环境下已实现故障预警准确率超95%。
AI大模型可通过大量数据对目标进行评估、诊断与预测
四、从实验平台走向工业现场
当前，该技术已从实验室走向工业应用。项目产品在东方电气G50燃气轮机完成装机实测，并与大唐电力、东方电气等企业展开智能监控与设备状态监测的合作开发。
企业已在多个典型工业场景开展试点应用，涵盖：
·电站锅炉温度监测
·燃气轮机叶片测温
·化工反应釜状态监测
·航空航天发动机测试
初步验证了技术在复杂工况下的适用性与稳定性。
东方电气G50燃气轮机静叶叶片装机测试
随着更多工业运行数据的积累，系统算法模型也在持续迭代升级。在技术成果方面，团队目前已申请相关专利7项，其中4项已获得授权，并在多项创新设计大赛中获奖。
五、迈向工业设备的“智能感知时代”
从产业发展趋势来看，工业测量技术正经历一次重要革命。
过去，传感器更多承担数据采集的功能，但在工业数字化与智能化背景的当下，测量系统正逐渐成为设备运行决策的重要基础设施。通过对设备状态的持续感知与数据分析，企业可以提前识别潜在风险，实现预测性维护，从而减少非计划停机，提高设备运行效率。
在我国高端装备领域，这一趋势尤为明显，航空发动机、重型燃气轮机等核心装备正加速推进自主化与智能化发展，设备健康管理与运行监测技术也随之成为重要支撑。
如果说过去工业系统的稳定运行主要依赖机械与材料的可靠性，那么在未来，高端装备的安全与效率或许还将依赖另一种能力，让复杂的物理世界被持续感知，并被准确理解。
在这一进程中，以智能传感和人工智能为基础的三维参数场感知技术，正在为工业设备打开一扇新的“观察窗口”，这也是空天智骋正在探索的方向。
六、合作对接
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