对212项研究的系统性文献综述显示，物理信息机器学习（PIML）越来越多地应用于预测与健康管理（PHM）任务。虽然PIML模型在预测性能上优于传统数据驱动方法，尤其是在锂离子电池和轴承方面，但其在增强泛化能力和因果推断方面的证据尚不充分。该综述建议未来的研究应侧重于开发可迁移的设计模式、用于集成策略的比较基准，以及用于实际部署的轻量级、鲁棒的、可感知不确定性的模型。 AI
影响 强调了PIML在工业资产管理中日益增长的作用，并为更鲁棒、可部署的AI解决方案指明了未来的研究方向。
排序理由 该条目是发表在arXiv上的系统性文献综述。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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