（一）前沿理论与核心技术
1.工业设备数字孪生理论与技术；
2.智能感知与边缘计算；
3.大数据分析与故障预测；
4.设备健康状态评估与寿命预测；
5.工业元宇宙与运维可视化；
（二）工业大模型与智能决策
1.工业大模型在设备故障预测与诊断中的实践；
2.面向运维的行业大模型定制化训练与精调策略；
3.大模型驱动的运维知识库构建与自动问答系统；
4.基于大模型的运维报告自动生成与决策建议；
5.大模型与数字孪生融合，实现系统级风险模拟推演；
（三）预测性维护与状态监测
1.多源数据融合的设备健康度评估与剩余寿命预测；
2.基于AI算法的故障早期预警与根因分析；
3.振动、噪声、温度等多模态状态监测技术新进展；
4.关键旋转机械的智能诊断与维护决策优化；
5.预测性维护平台与企业现有管理系统的集成案例；
（四）智能感知与数据采集
1.新一代MEMS与光纤智能传感器的创新与应用；
2.北斗/GNSS高精度定位在大型结构变形监测中的应用；
3.低功耗、自供能物联网传感技术在偏远场景的部署；
4.5G与边缘计算赋能实时数据采集与预处理；；
5.传感器数据质量保障与标定技术探讨
（五）智能巡检与现场作业
1.无人机集群自主巡检与三维实景建模技术；
2.具身机器人在复杂、高危环境下的检修与操作；；
3.管道爬行机器人对于地下管网的内窥检测；
4.无人机/机器人巡检数据的实时回传与智能分析；
（六）专项检测与设备资产管理
1.声学、超声、射线等无损检测技术的自动化与智能化；
2.油液在线监测与磨粒分析技术发展趋势；
3.基于RFID与物联网的工业品备件全生命周期管理；
4.智能仓储与备件需求预测模型构建；
5.关键备件供应链的韧性管理与风险预警；
(七)关键技术及应用实践
1.预测性维护与智能运维平台构建；
2.工业机器人、高端数控机床等关键设备智能运维；
3.风电、光伏、核电等新能源领域设备智能运维；
4.轨道交通、航空航天、船舶海工等大型装备智能运维；
5.石油化工、冶金矿山等流程工业设备智能运维方案；
