Este documento presenta una encuesta exhaustiva sobre la detección y diagnóstico inteligente de fallas en sistemas de calefacción urbana de última generación. Mantener un sistema de calefacción urbana eficiente es crucial, ya que las fallas pueden provocar pérdida de calor, incomodidad para los clientes y costos operativos elevados. La detección y diagnóstico inteligente de fallas pueden ayudar a identificar y diagnosticar automáticamente comportamientos defectuosos utilizando inteligencia artificial o aprendizaje automático. En nuestra encuesta, revisamos y discutimos 57 artículos publicados en los últimos 12 años, destacamos las tendencias recientes, identificamos las brechas actuales en la investigación, discutimos las limitaciones de las técnicas actuales y proporcionamos recomendaciones para futuros estudios en esta área. Aunque hay un interés creciente en el tema, y los últimos cinco años han mostrado muchos avances, la falta de datos etiquetados de alta calidad de código abierto obstaculiza severamente el progreso. La investigación futura debería apuntar a explorar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y el aprendizaje semisupervisado para mejorar el rendimiento actual. Además, un investigador debería aumentar el conocimiento de los datos de calefacción urbana utilizando enfoques centrados en los datos para establecer una base sólida para la detección y diagnóstico de fallas futuras en sistemas de calefacción urbana.