浙江新玑璇权衡公司与清华大学达成自进化AI体系优化项目合作

(记者  金承海 ) 2026年9月28日，浙江新玑璇权衡科技有限公司与清华大学 AI 战略规划及自进化 AI 体系优化项目合作签约仪式在清华大学举行本次合作，由清华大学人工智能学院、新闻与传播学院沈阳教授团队，将为本次合作提供强有力的技术支撑。校企双方将打通高校前沿科研能力与工业安全场景产业实践，联合攻关自进化AI体系，面向工业声纹、消防极早期热解粒子探测领域开展技术突破，探索工业垂直领域人工智能全新发展路径。浙江新玑璇权衡科技有限公司核心团队梁伟、陈培兵、吕胜利、蒋铭、叶柏等，清华大学沈阳教授团队参加签约仪式。

本次自进化 AI 体系优化合作的落地，标志着高校前沿科研力量与工业安全AI产业平台开启深度产学研协同。依托清华大学在人工智能、智能体架构、大模型技术方向的科研积淀，结合浙江新玑璇权衡科技有限公司深耕工业安全赛道，在工业声纹检测、智慧消防极早期热解粒子感知平台方面的产业实践积累，双方将围绕自进化AI框架体系开展联合技术攻关，破解传统工业AI现存痛点，构建适配复杂工业工况、可自主迭代优化、安全可控的工业人工智能技术底座，助力工业生产、消防火灾极早期预警领域智能安全监测技术落地应用。

传统工业 AI 大多依赖固定知识库与静态模型，在复杂多变、工况波动大的真实工业现场，容易出现识别精度下滑、适配能力不足等问题；同时工业场景数据具备高敏感性，模型迭代过程中数据流转、调用也存在安全管控难题。行业亟需摆脱静态模型束缚，打造能够在真实工况反馈中持续迭代的自进化 AI 能力。

浙江新玑璇权衡科技有限公司董事长梁伟表示，企业长期聚焦工业安全智能感知赛道，以工业声纹大模型、消防火灾极早期预警热解粒子系统为核心，面向火情超早期预警等场景提供技术解决方案。预设训练的模型面对多变现场工况，泛化能力不足，模型更新迭代成本高，难以适配千差万别的工业现场。

“我们要打破工业 AI 静态运行的局限，在保障数据安全前提下实现模型持续进化。”

本次与清华大学合作的自进化AI体系，将重点围绕大模型算法优化、多智能体系统、工作流迭代、AI 中长期战略规划四大核心方向推进。项目将完成Agent系统设计、Skill体系建设，搭建适配工业场景的自进化运行机制，让模型能够从真实工况反馈中持续汲取经验，完成算法、智能体、业务流程的自主迭代升级，摆脱传统AI固定预设模式的约束。

对于工业运维人员，自进化 AI 体系是伴随现场工况共同成长的技术助手，降低模型维护、调参的重复性工作，帮助运维人员聚焦风险研判与现场处置；对于工业企业与消防安全场景，持续进化的模型可以输出更精准的设备故障预警；在智慧消防方面，极早期火情预警能力，提升高危场景风险识别准确率，赋能安全生产事前预警，降低安全事故隐患。

据了解，浙江新玑璇权衡科技有限公司持续深耕工业安全AI垂直赛道多年，不断完善声纹感知、热解粒子火情感知技术矩阵，整合行业上下游资源，致力于用人工智能筑牢工业生产安全防线。

“有人说大模型将重构工业安全，而我们相信，产业真实场景需求、前沿技术创新与安全底线思维三者融合，才会定义工业 AI 的未来。”

本次和清华大学的产学研合作，正是企业践行这一方向的关键一步，推动工业安全 AI 从 “静态预设工具” 向 “自进化的工业智慧伙伴” 实现关键跨越。

沈阳教授代表清华大学团队对本次项目合作寄予期待。他表示，工业安全是国民经济发展的重要基石，人工智能是数字时代核心生产力，二者结合拥有巨大发展空间。高校科研不能脱离真实产业土壤，只有扎根工业一线复杂工况，才能产出真正能用、好用的技术成果。期待双方充分发挥各自优势开展产学研协同攻坚，严守工业数据安全底线，面向工业声纹、消防感知业务挖掘 AI 技术价值，产出兼具技术先进性、产业实用性的科研成果，为国内垂直行业自进化 AI 发展输出可参考、可复制的实践样本。

合作周期内，清华大学团队将向浙江新玑璇权衡科技有限公司输出《AI 自进化理论与业务体系融合顶层设计研究报告》、自进化 AI 应用系统技术方案，完成工业声纹检测模块的自进化升级；同时提供中长期 AI 技术路线规划、研发团队技术指导，协助企业开展专利挖掘、科技项目申报等配套工作。

本次合作将搭建起产学研深度融合的创新平台，未来，双方将以自进化AI体系为核心抓手，打通科研创新到工业场景落地的完整通路，以高校前沿科技赋能工业安全产业，推动智能监测、风险预警技术落地更多工矿、消防场景，用AI守护产业安全。

责任编辑：蔺相如