近年来，预测性维护受到市场的广泛关注与重视，一度被预言是工业物联网的“杀手级”应用，吸引着众多企业涉足该领域，但它的应用却一直不及预期，被认为是当下最有需求、最有前途，也是最难落地的技术之一。

那么，预测性维护落地难的原因是什么？在实施前应做好哪些准备？如何有效推进预测性维护的落地？特别是当前以预训练基础模型（大模型）为代表的第三次AI浪潮将如何推进预测运维技术的发展更是迫在眉睫的需要解决的问题。

9月1日(本周日)晚20:00，国际智能制造联盟(ICIM)组织的全球视野下的智能制造：合作与共赢”系列线上公益讲座第9讲（总计10讲）特别邀请到加拿大工程院(FCAE)院士，广州大学人工智能学院/研究院院长杨春生教授为大家分享《人工智能与预测运维》。杨院士将基于20多年的AI&PHM研究经历和大家分享交流对这些问题的看法。

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