AI+智行学院是博世中国面向未来科技人才推出的重点实习项目，聚焦AI在智能出行、智能制造、产品创新与流程优化等业务场景中的实际落地。你将在真实项目中实践AI应用，参与企业级赋能课程，获得跨学科成长支持，直通校招未来之门。 项目细节： 1. 基于AI的液压产品测试数据智能分析系统搭建 研究并应用机器学习算法（如回归分析、异常检测）对液压泵/马达/阀的测试数据（压力、流量、温度、振动等）进行自动化分析，识别潜在故障模式。 建立数据可视化看板，帮助工程师快速定位性能瓶颈，优化测试方案。 2. 测试报告自动化生成工具开发 利用自然语言处理（NLP）技术（如GPT模型或模板引擎），将测试数据自动转化为结构化报告，减少人工编写时间。 设计可定制化模板，适配不同产品线（液压泵/马达/阀）的测试文档需求。 3. 液压测试场景的数字化仿真与AI预测模型构建 结合CFD（计算流体力学）仿真数据与历史测试数据，训练AI模型预测液压元件在极端工况下的性能表现。 探索数字孪生技术，实现虚拟测试与物理测试的闭环验证。 4. 测试流程智能化优化与缺陷自动诊断 通过时序数据分析（如LSTM神经网络），识别测试过程中重复性高或低效环节，提出自动化改进方案。 开发缺陷自动分类系统（如基于图像识别检测液压阀磨损痕迹），提升故障诊断效率。 5. 跨部门数据协同与知识库建设 搭建测试数据共享平台，整合研发、生产、测试部门的数据流，推动AI模型持续迭代。 创建液压测试领域的知识图谱，将专家经验转化为可查询的数字化资产。 任职要求： 1.专业要求：机械工程（液压/流体方向）、自动化、计算机科学、应用数学等专业的博士/硕士，有CFD仿真或工业测试经验者优先。 2. 技术能力：精通Python，掌握Pandas/NumPy数据分析和Matplotlib/Plotly可视化工具； 熟悉机器学习（回归/异常检测）与深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）； 具备以下至少一项经验：时序数据分析（LSTM/Prophet），工业缺陷检测（CV/NLP），CFD仿真与数字孪生技术 3. 开发技能：了解NLP报告生成技术（GPT/模板引擎），熟悉SQL/NoSQL数据库； 有工业数据中台搭建、知识图谱构建或OpenCV/PLC集成经验者加分。 4.综合素质：在液压/机械领域有测试数据分析或故障诊断项目经历者优先； 能通过数据看板驱动跨部门协作，实习期≥6个月。