8月8日，以“人工智能+互聯(lián)系統(tǒng)”為主題的上海交大密西根學院2018夏季設計展正式拉開序幕， 80多個學生創(chuàng)新作品參展。作為設計展重頭戲之一，20余個由企業(yè)贊助的本科生畢業(yè)設計項目成為本次設計展的焦點。這些項目將工業(yè)界面臨的實際問題與人工智能、邊緣計算等前沿的技術領域結合，充分發(fā)揮了學生們的創(chuàng)造力。天澤智云作為合作企業(yè)之一，與其他17家企業(yè)一同贊助本屆設計展畢設項目。

今年是天澤智云第二次贊助交大密西根學院的畢業(yè)設計項目。在設計課題題目時，天澤智云的工程師們結合了團隊在過去一年工業(yè)智能實踐的心得，提出了“低成本工業(yè)智能邊緣計算系統(tǒng)”和“GenPro建模平臺風功率預測組件包”兩個畢業(yè)設計項目，與10位同學一起助力工業(yè)企業(yè)降本增效，推動制造企業(yè)智能化轉型升級。

值得一提的是，這兩個項目也是對天澤智云工業(yè)智能技術體系藍圖的補充。例如，“低成本工業(yè)智能邊緣計算系統(tǒng)”項目期望解決的邊緣AI硬件在工業(yè)場景大規(guī)模部署的痛點，特別是針對價格敏感、對數(shù)據(jù)采集需求不強烈的工業(yè)場景（例如，加工機床）。設立這一項目，希望學生團隊可以實現(xiàn)一版基于開源硬件樹莓派的工業(yè)智能邊緣計算節(jié)點系統(tǒng)原型。

設計成果展示

對于另一個項目”GenPro建模平臺風功率預測組件包“來說，解決的則是風電行業(yè)一個共性挑戰(zhàn)。由于風資源不確定性大，導致風場發(fā)電功率預測很難做到十分準確，這一方面會給風場自己造成發(fā)電損失，另一方面也會帶來巨額電網罰款。通過這一項目，希望可以與學生團隊一起探索新版風功率預測方法，并在成熟后封裝成為GenPro工業(yè)智能建模平臺一個算法組件，開放給風電行業(yè)客戶，提升風功率預測效果和模型調優(yōu)效率。

TIPS：天澤智云工業(yè)智能技術體系藍圖（簡版）

這套系統(tǒng)目前已在軌道交通、風電等多個工業(yè)場景中應用。

在三個月的時間里，兩個團隊在天澤智云CTO劉宗長、邊緣計算研發(fā)總監(jiān)陳芳和算法項目經理郭子奇的指導下，出色完成了項目目標，并在設計展眾多項目中脫穎而出，吸引了大量關注。

低成本工業(yè)智能邊緣計算系統(tǒng)

（Real-Time PHM System Powered by Edge Computing and Machine Learning）

學生團隊基于機器學習和邊緣計算技術，完成了工業(yè)設備模擬信號采集通路的搭建、邊緣端硬件嵌入式編程和邊緣節(jié)點管理軟件開發(fā)。除此之外，學生團隊還實現(xiàn)了可用于邊緣端機器學習的算法，用于對典型旋轉機械故障進行實時預測與診斷。

團隊及導師合影

（左起：殷宇成、劉宗長、張?zhí)炀⒐悠?、張詩雨、申越、陳芳、胡競堯?/p>

GenPro建模平臺風功率預測組件包

（Wind Power Forecasting Toolbox for The Industrial AI Platform GenPro）

團隊及導師合影

（左起：蔣家楠、王彥喆、韓序、張逸離、李芷菁、郭子奇、劉宗長）

學生團隊完成了多個風功率預測算法的對標與編程實現(xiàn)，并開發(fā)了Web Demo系統(tǒng)，驗證了模型在GenPro建模平臺內的一鍵訓練與部署功能。

項目的導師們劉宗長、陳芳、郭子奇也對密院同學們的成果給予了高度肯定，今后天澤智云工程師團隊也將參考同學們的原型系統(tǒng)，開展進一步迭代與產品化研發(fā)，將同學們的成果盡快落地天澤智云工業(yè)智能技術體系之中。

天澤智云CTO劉宗長也是上海交大密西根學院的08級學長。他非常榮幸這次能再一次作為企業(yè)導師支持學生的畢業(yè)設計，也非常感謝參加本次畢業(yè)設計項目的同學和教授們，表示未來愿與密院將這一合作模式繼續(xù)發(fā)揚光大。

他提到，目前在校同學們普遍對圖像識別、互聯(lián)網大數(shù)據(jù)、云計算等技術有更多接觸，但很少有機會了解工業(yè)智能和制造業(yè)的技術革新。為了幫助同學們理解工業(yè)大數(shù)據(jù)建模方法，提升跨學科問題解決能力，同時吸引更多人才投身制造行業(yè)之中，天澤智云將繼續(xù)支持高校產學研項目、學生課題實踐，助力未來中國制造行業(yè)人才成長。