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。

1、开展的工作：
自主研发的PLC控制器、虚拟PLC仿真系统、工业协议深度解析审计系统、工业互联网安全综合管控平台、工业控制安全网关等核心产品，构建了符合网络安全等级保护和关键信息基础设施安全要求的工控系统综合防护体系，并开展了全方位测试。
2、所处阶段：
已完成核心模块开发与系统架构搭建，关键算法迭代优化及初步功能调试，均取得阶段性突破，拟开展模块间联调、性能参数优化及功能验证等工作。
3、投入资金和人力：
项目累计投入研发经费2500万元，组建25人研发团队，并联合沈昌祥院士团队及高校专家、公司开展联合攻关。
4、仪器设备：
配备CAN总线报文分析仪、工控机、系统信号采集显示设备、可信操作员站、安全软件开发配置编译服务器、工业防火墙等。
5、生产条件：
依托火电、核电、石化、轨道交通等多场景工控数据，搭建有仿真研发环境，并组建了专业研发团队；拥有完善测试体系与质量标准，配备合规硬件网络及运维机制，全面保障生产能力。
6、其他：
项目团队已申请专利13项、软件著作权43项，并获得各类检测与安全证书40余项；通过产学研结合机制，不断收集现场反馈，持续迭代优化，确保研发成果可推广、可复制、可运营。

1、多模态数据融合与轻量化协同诊断技术:攻克工业多源异构数据的统一建模与基于MCP协议的轻量化通信难题，在极低资源占用(CPU≤5%，内存≤20MB)下实现毫秒级(200ms)诊断响应与安全交互。
2、基于AI大模型的智能一体化协同诊断与故障预测分析技术:研发智能诊断内核，实现异常识别、根因定位及基于知识图谱的故障预测与动态防护。
3、智能安全运营与系统化风险管控技术:构建工业安全知识体系，实现风险统一监控、智能分析及自动化安全运营。

软件系统和代码，说明文档，测试报告，知识产权，论文等。