1、本项目针对工业控制系统安全风险集中、故障频发、运维响应滞后等问题，突破多模态数据融合、协同智能诊断等技术瓶颈，构建一体化国产化安全可信控制系统。 2、工控系统面临的安全威胁与故障风险日益复杂，传统监测诊断方式难以满足关键行业对安全性、稳定性的高要求，亟需融合大模型技术的智能安全诊断体系，契合国家国产化与自主可控需求。 3、项目需攻克多模态异构数据融合建模复杂、多模态数据融合的统一知识空间构建、轻量化协同诊断技术、少样本异常识别能力不足、工业嵌入式环境下安全机制集成验证复杂等难题。 4、基于AI大模型的诊断系统需支持百万级数据点规模，单节点报警处理能力≥500条/秒，基于MCP协议的自诊断功能资源占用需满足CPU≤5％，内存≤20MB，诊断响应时延≤200ms。 平台需支持不少于3类工控多模态数据（如指令、日志、报警）融合分析，知识推理准确率≥80％，能生成结构化报告与运维建议。 系统故障与安全威胁诊断准确率≥98％，故障定位时间≤3秒；大模型需支持小样本学习（Few-Shot），在未知异常检测中F1-Score≥80％。 5、申请发明专利≥7项，授权发明专利≥2项，登记软件著作权≥2项，发表论文≥5篇，并在2个行业测试环境中开展应用示范。