8月24日，由国家自然科学基金委员会指导，国家自然科学基金委员会信息科学部、安徽省科学技术厅、安徽省经济和信息化厅、安徽省合肥市人民政府、中国工业互联网研究院联合主办的首届全国工业互联网创新大赛在合肥落下帷幕并举行隆重颁奖仪式。国家自然科学基金委员会党组成员、副主任，中国科学院院士陆建华等多位领导专家出席颁奖仪式，大赛共有来自全国产学研各界的167支队伍展开激烈角逐，设置5个赛道，一等奖共5项。
37000dCm威尼斯青年教师与研究生团队共获得一等奖2项，二等奖1项，三等奖1项，优秀指导教师奖3项，获奖数量位列全国第一。
赛道 |
题目/项目名称 |
团队成员 |
指导教师 |
奖项 |
赛道一 |
面向生产设备多源数据融合的预测性维护和故障智能诊断：基于IF-XGB的生产设备故障智能诊断方法 |
贾子翟，成学军，莫廷钰 |
任磊 |
一等奖， 优秀指导教师奖 |
赛道五 (全连接优秀案例) |
工业互联网跨域数据安全共享与协同建模预测技术与应用 |
任磊，王雅哲，孔宇升 (依托中关村实验室) |
/ |
一等奖 |
赛道四 |
产品生产资源调度优化： 基于排队论思想的晶圆调度方法 |
曲庆渝，马琬儿，李孝丰 |
刘克新 |
二等奖， 优秀指导教师奖 |
赛道二 |
基于机器视觉技术的产品质量检测：基于知识蒸馏的多尺度特征空间相似度缺陷检测模型 |
董家宝，王宇清，李世祥 |
任磊 |
三等奖， 优秀指导教师奖 |
（一）一等奖
（1）项目名称：基于IF-XGB的生产设备故障智能诊断方法
指导教师：任磊
团队成员：贾子翟，成学军，莫廷钰
项目简介：
针对工业互联网复杂生产设备多源异构数据融合驱动的多变频发故障智能诊断和预测性维护难题，通过对采集的多源异构传感数据建立新型工业AI模型。在油田开采工程现场复杂大型装备多故障数据应用验证中，本项目提出的方法在故障诊断预测准确性和模型轻量化两个维度综合排名全国第一。
提出了基于IF-XGB的生产设备故障智能诊断方法。针对复杂工况下多标签故障诊断中遇到的故障特点不明显、故障标签分布不均衡、多种故障难以同时精准预测等问题，分别提出并使用“插补+差值”预处理、“多信号处理&统计指标”特征提取、多标签XGBOOST等创新方法，实现多种故障的协同精准检测和诊断。
（2）项目名称：工业互联网跨域数据安全共享与协同建模预测技术与应用
负责人：任磊
团队成员：王雅哲，孔宇升（依托中关村实验室）
项目简介：
工业互联网产业链协同管控、智能化协同生产、装备预测性运维等重大应用，其核心都是数据驱动。然而面临工业跨域数据跨组织流转信任构建难、跨业务可信集成难、跨场景模型自适应难三个瓶颈难题。本项目提出了新型工业区块链信任链构建方法，以及基于新型自动调参模型的工业区块链内生优化技术；提出了工业互联网环境下离散制造跨域数据可信交互协同技术，构建了“工业数据不可见、模型可见”的安全协同新机制；提出了一系列工业跨域智能模型泛化与实时预测技术，研制了一系列具工业跨域泛化性、动态自适应性、轻量级的新型工业AI模型。
上述创新技术核心技术指标达到国际领先，在影响因子10以上的国际顶级期刊等刊物发表论文10篇，并形成了相关领域首个国家标准。创新技术应用于国家级跨行业跨领域工业互联网平台，并服务于供应链协作、智能工厂、装备运维等多个行业领域企业重大应用，经济社会效益显著。该方案在来自全国产学研各界的工业互联网创新技术方案评比中，获得全国第一。
（二）二等奖
项目名称：基于排队论思想的晶圆调度方法
指导教师：刘克新
团队成员：曲庆渝，马琬儿，李孝丰
项目简介：
针对产品生产资源调度优化问题，根据其模型特点，提出了一种基于单元化思想的启发式规则生成调度方案。在单元化内部将问题建模为一个小型MILP，进而得到其解析解；在单元化外部，尽可能缩减优化变量数量，从而减小计算量。该启发式规则所得到的调度结果基本逼近了理论最优解。
（三）三等奖
项目名称：基于知识蒸馏的多尺度特征空间相似度缺陷检测模型
指导教师：任磊
团队成员：董家宝，乔一铭，王宇清
项目简介：
高度个性化定制类复杂表面产品（如复杂多变图案织物）生产中，表面各种缺陷普遍面临不确定性多发情况，传统人工目测受限于视觉疲劳等因素，成本较高且准确率较低，需探索新型工业视觉智能检测技术。
提出了一种基于知识蒸馏的多尺度特征空间相似度匹配模型，提取产品表面(如织物)图像不同分辨率的编码特征，并采用互补的双线性插值法将各尺度特征综合起来，最终通过分层特征匹配机制检测多尺度的不同大小、尺寸、形状的缺陷。模型不仅能对有无瑕疵样本进行准确分类，还能较为精确地检测定位缺陷的具体位置。
（四）优秀奖
项目名称：基于虚拟模块于约束优化的晶圆生产调度算法
指导教师：高庆
团队成员：张可昕，蔡鑫江，张可欣
项目简介：
针对集束型晶圆制造设备群的生产调度问题，提出了一种基于虚拟模块的晶圆生产调度算法。一方面，通过构建等效虚拟模块可以实现原系统模型的简化；另一方面，在虚拟模块框架下，将加工流程约束转换为工序时间序列约束，加工空间约束转化为设备区间上的约束。结合贪心思想与启发式算法，降低获取最优解的搜索空间，最小化加工总时长。
习近平总书记高度重视工业互联网发展，提出深入实施工业互联网创新发展战略。当前，我国工业互联网产业规模达到1.2万亿元，赋能赋值赋智作用日益凸显。近5年来，我院在学院领导的总体布局和领导下，开展了基础理论创新、核心技术攻关、系统平台研制、行业重大应用、新型人才培养全链条创新探索，牵头了国家自然科学基金“未来工业互联网基础理论与关键技术”重大研究计划、工业互联网创新发展工程重大项目、国家重点研发计划等一批国家重大重点项目，培养了工业互联网领域首个国家级领军人才、国家重点研发计划首席科学家等一批青年教师领军人才；在全国高校率先开设了《工业互联网》课程，承担了工业互联网课程建设与人才培养相关的首批教育部产学合作项目，培养了一批面向工业互联网国家重大战略需求的新型复合型创新人才。未来，我院将深化推进工业互联网产教融合、科教协同“双一流”创新平台建设，为建设中国特色世界一流大学做出贡献，为建设制造强国、网络强国、数字中国做出贡献。
