一、成果简介
在国家大力推动数字经济发展的背景下，工业数字化发展成为新质生产力的核心领域。天工软件学院数据智能安全科研团队，在王赜教授的带领下，聚焦国家数字经济与数据要素发展战略，跟踪数据智能与隐私计算技术前沿，开展移动与工业互联网数据智能分析与跨域安全管控关键技术研究，实现数据智能利用和安全管控，提升工业安全生产和多域场景下的数据智能安全管控效能。
本方向已建立高水平的产教融合科研平台，与天开园优秀科创企业联合组建智能软件项目研发团队，通过开发工业互联网数字化底座、工业安全生产管控平台和工业智能模型算法集成平台，实现工业生产环境的全面数字化、网络化和智能化。项目将深度融合工业互联网技术和工业AI模型，利用工业场景中的时序数据与异质关联数据，提升能源石化行业安全风险的感知、监测、预警、处置和评估能力，为工业安全生产的数字化管控赋能升级。
二、产业链
信创、绿色石化。
三、应用领域
能源工业大数据分析、工业智能模型、能源石化行业、工业互联网与智能网联技术、数据跨域分析与可控利用等。
四、应用前景
1. 基于工业互联网的安全风险智能管控平台。
核心功能及关键技术包括，通过智能化手段，完成对工厂安全相关事项的管理，包括生产人员、厂区风险区域，设备设施，应急指挥点，智能巡检，双重预防，特殊作业许可等业务的管理。采用SaaS模式，结合工业互联网平台，一平台服务多地工厂，数据隔离、权限隔离、应用共用、避免重复建设。
2. 基于工业互联网的智能油田平台。
核心功能及关键技术包括，利用大数据、物联网、人工智能等现代信息技术对传统油田进行智能化改造和升级。研发目标是提高油田的生产效率、降低成本、优化资源配置，并提升安全性和环保性，包括数据集成与管理、生产优化与控制、设备运维管理、安全环保管理等。从海上平台接入海量的设备数据，快速分析形成结果；完成一次建设多个平台使用的多租户化底座支撑，并确保不同平台之间数据隔离，在确保信息安全的情况下高效地实现了海上石油平台业务功能的建设工作。
3. 基于层次时空增强注意力超图的跨域关联模型。
基于层次时空增强注意力超图的跨域关联模型由三个模块组成，局部时空增强的图神经网络模块将图卷积网络与动态可组合的多头注意机制集成，以自适应地调整多维数据特征。为了获取跨域数据之间的高阶关系，全局时空增强超图网络模块将交叉注意层和对比归一化层合并到时空超图网络中。最后，融合增强的关联模块利用KANs自适应地合并局部和全局跨域数据表示。
通过构建企业级工业智能模型算法集成平台，提供统一的管理、监控和应用框架，以确保各类工业AI模型的高效运作和互操作性。设计适配不同管控任务的工业智能模型，包括时序数据智能分析、异质数据关联分析和跨域数据协同分析等，专注于完成工业智能模型与工业互联网安全管控平台的适配、联调和集成，实现多维度工业数据智能模型在安全生产管控关键模块中的嵌入与可视化运维。
五、知识产权
项目团队已在多模态工业数据智能治理与安全协同优化领域深耕多年，围绕协议异构解析、跨域风险建模、实时协同决策等核心问题形成系统性研究成果。已发表三十余篇领域内高水平学术论文，涵盖人工智能、网络安全、软件工程、计算机理论等领域顶级会议及期刊，其中CCF A类会议期刊6篇，涵盖人工智能、网络安全、软件工程等领域顶级会议及期刊6篇（包括ICSE、AAAI、SP、TOSEM、SCIS、IJCAI），CCF B类或SCI 2 区会议及期刊10余篇（包括COMNET、TNSM、TCSS、ML、NC、ICPC、DASFAA、IOTJ、JCIM等），授权发明专利5项、软件著作权20余项。
六、合作方式
合作开发、技术服务和咨询、技术许可、技术转让等。
七、对接方式
联系电话：022-83955388
邮箱：gyy@tiangong.edu.cn
网址：https://kjc.tiangong.edu.cn/main.htm