融合 ICLR / NeurIPS / ICML 前沿技术
不卖预测准确率，
只卖少停一天机
提前听见设备的微小裂纹，自动挑最省钱的检修日、调好备件、下发工单。
实时监控 · 舟山海上风场 #07LIVE
72
健康分
未来 30 天故障风险
↑ 最佳检修日：第 13 天（无风窗口）
提前预警
21 天
备件已锁定
宁波→舟山
本次少亏
¥503 万
0%
意外停机减少
0%
备件库存减少
0 天
提前预警
¥0.0 万
单次故障少亏
WHY
同一次故障，三种结局
只报警、只预测都会亏钱，必须连决策一起做。
传统报警
亏损¥0万
快坏了才报警，赶上台风又没备件
只做预测
亏损¥0.0万
猜对了日子，却撞上大风满发期
Aegis-PnO
净省¥0.0万
提前调备件，卡准无风日更换
MOAT
四层技术壁垒
点一下，看每层到底解决什么问题。
时序基座大模型 TSFM
- 像 GPT 一样预训练海量工业波形
- 新机型接入 7 天即可用，不用再攒半年数据
- 跨风电、锂电、航空通用
论文背书
PatchTST (ICLR'23)Timer & TimesFM (ICML'24)TimeMoE (ICLR'25)
SCENARIOS
三大落地场景
都是停一次机就损失巨大的行业。
现在的痛
租一次吊装船数百万，海上能干活的日子极少。
用了之后
提前 15–30 天锁定无风窗口和备件，意外停机减少 85%，备件库存减少 35%。
BUSINESS
三方都赚钱
按帮客户省下的钱分成，而不是卖软件。
向 设备业主 收
省下的钱分 20%
少停机、少压备件
向 设备厂商 收
备件销售分 10–15%
少赔质保、锁定原厂备件
向 保险公司 收
保费分 15–25%
精准定价、降低 25% 赔付
ROI
亲手算一笔账
拖动滑块，结果实时变化。
假设：每年 8% 设备意外停机，我们减少其中 85%；备件库存减少 35%；收费 = 每台每年 ¥1.2 万 + 挽回损失的 20%。
每年挽回停机损失
¥7,140 万
释放备件占用资金
¥875 万
我们每年收入
¥1,788 万
客户回本时间
2.7 个月
这意味着：客户每付给我们 ¥1，就能拿回约 ¥4.5，不到 3 个月就回本。
ROADMAP
36 个月路线图
- 10–12 个月跑通标杆客户
3–5 家风电/锂电客户落地
- 212–24 个月共享备件网络
跨厂区调度，转向分成收费
- 324–36 个月全自动闭环
打通 ERP，进入保险定价