文章系统阐述了人工智能判断故障的原理、数据要求与算法路径，给出规则、统计、机器学习与深度学习方法的对比，并强调知识融合与可解释的重要性。通过边云协同的MLOps/AIOps工程化实践、数据治理与标签体系建设，AI可在异常检测、故障诊断与预测性维护中提升提前量并降低误报。文中对国内外平台进行中性对比，并给出评估指标与合规要点，提出从试点到规模化的实施路线与ROI衡量方式，最后展望多模态、大模型与因果推断驱动的自适应运维趋势。