本发明涉及模式识别技术领域，具体为基于人工智能的计量芯片异常检测方法及系统，包括以下步骤：基于计量芯片数据，采用图卷积网络算法，对芯片中的节点进行特征提取和表示学习，通过图结构捕捉节点间的依赖性和相互作用，生成节点表示数据集。本发明中，通过图卷积网络深入分析节点依赖性和相互作用，提高系统对电路结构的理解能力，图注意力网络通过动态边缘权重调整，集中处理关键节点问题，增强识别效率，异构图神经网络使得方法能综合处理复杂数据类型，全面识别异常模式，深度强化学习提高模型适应性，响应环境变化，而变分自编码器结合时间序列分析，不仅识别当前异常，还预测未来故障趋势，提供前瞻性维护支持。