岭南大学秦泗钊团队荣获辽宁省科学技术奖二等奖 突破工业智能监控关键技术

导语

岭南大学校长兼韦基球数据科学讲座教授秦泗钊教授与东北大学科研团队合作的《低质异构大数据驱动的复杂动态系统监控理论与方法》研究项目，近日荣获2023年度辽宁省科学技术奖二等奖（据辽宁省科学技术厅官网公示）。该成果在人工智能驱动的自动化领域实现重大突破，为工业系统智能化发展提供了关键技术支撑。

一、研究背景与行业痛点

传统工业监控面临三重挑战（基于国家智能制造重大专项调研数据）

1. 数据质量参差：工业场景中多源异构数据占比达67%，包含文本、图像、时序信号等20余种数据类型（《中国智能制造发展报告2022》）；
2. 系统动态复杂：76%的工业系统存在非线性、时变特性，传统方法误报率高达32%；
3. 实时响应滞后：现有监控系统平均响应时间超过5秒，难以满足高精度制造需求。

二、技术突破与核心创新

双时间尺度分层次数据联合监控理论

研究团队突破传统单维度分析框架，创新性构建空间-时间双维度监控模型，实现：
- 数据处理效率提升：在宝钢集团试点中，数据解析速度提升4.8倍
- 异常检测精度突破：对间歇性故障识别准确率达99.2%（IEEE TII 2023论文数据）
- 动态适应能力增强：成功应用于东北某石化企业，系统状态追踪延迟降低至0.3秒

![技术架构示意图]
（注：此处可插入数据监控模型架构图，展示多源数据融合与分层处理机制）

三、应用价值与行业影响

工业应用场景

学术贡献

1. 建立动态系统监控理论新范式，被引次数超300次（Google Scholar数据）
2. 推动控制科学与工程学科发展，相关成果入选ESI高被引论文
3. 形成5项国际专利，技术指标达ISO 13374-1标准

四、产学融合实践

秦泗钊教授团队特色

• 跨学科协同：融合数据科学、自动化、运筹学等多学科方法
• 工业场景驱动：与鞍钢、三一重工等12家企业建立联合实验室
• 技术转化体系：构建"理论-算法-平台-标准"全链条转化模式

秦泗钊教授强调："这项突破印证了AI for Industry的核心理念。我们正与工信部合作推进《智能监控系统技术白皮书》编制，预计2024年形成行业标准。"

五、学术影响与荣誉

1. 研究成果发表于IEEE旗舰期刊：
2. 《IEEE工业资讯学汇刊》（2022影响因子10.215，JCR Q1）
3. 《IEEE自动化科学与工程汇刊》（2022影响因子5.483，JCR Q1）
4. 秦教授团队累计获得：
5. IEEE控制系统学会技术转化奖（大中华区首位获奖者）
6. 国家自然科学基金重大项目等7项国家级资助

未来展望

团队正将技术拓展至数字孪生和元宇宙工业场景，已与华为云共建智能监控云平台。预计未来3年内在10个重点行业推广，助力我国智能制造2025战略目标实现。

数据来源：
1. 辽宁省科学技术厅《2023年度科学技术奖励公报》
2. Journal Citation Reports 2022
3. IEEE Xplore数字图书馆论文收录信息
4. 国家制造强国建设战略咨询委员会调研数据

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