扩博智能再获评风电创新企业受邀分享叶片智能运维新范式-北极星风力发电网

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2025年3月18、19日，第四届风电运维技改研讨会在北京圆满举行，扩博智能高级产品总监柯亮受邀发表了题为「DeepSeek铸就智慧之眼：大模型驱动的叶片智能运维新范式」的主题分享。以下为分享实录：

扩博智能2016年成立于上海的人工智能技术公司，在全球各个区域均部署了分部，立志于利用人工智能、大模型、图像识别技术来辅助风机叶片的运维工作。我们不仅仅有自己的巡检服务、巡检设备，同时我们也提供完整的叶片维修服务。期间我们积极参与相关能源标准的制定，目前已经共同完成并发布能源行业的一项行业标准及一项团体标准。同时，我们在去年还参与了一项关于无人系统自主检智能检测的科研项目，获得了上海市的技术发明一等奖。

我们从2022年开始就一直在训练一个大模型，向AI输入大量扩博智能的历史巡检数据以及运维数据，今年Deepseek 发布之后，加速了我们对模型的训练工作，训练得到的模型助力我们完成了数据及服务的闭环工作。

我们通过智能设备收集了大量不同维度的叶片巡检数据，大模型结合历史维修数据，自动推荐运维方案以及匹配各个缺陷的维修方案。在维修过程中，我们利用智能终端对维修进行数据化采集，用真实的维修数据，对大模型进行迭代与升级。最后，维修后的数据反馈回大模型当中，大模型自动生成下一步预测性运维的完整解决方案。

我们把最终的训练模型称之为BladeMedic，它是基于预训练大模型的一个叶片运维辅助系统。

它当前可以实现以下三个功能：第一个功能是将叶片缺陷进行分类和分级，以前的分级可能仅局限于单个缺陷，但BladeMedic会结合潜在危害、运维难度来重新定级，并作为运维方案推荐的指标之一。除此之外，结合海量历史维修报告或经验，BladeMedic可以对缺陷进行针对性匹配维修方案。在所有数据入库完成后，BladeMedic会持续分析，并对潜在风险做出预警。

可以通过视频看到BladeMedic运行模式的可视化界面展示，这个系统目前已经接入我们的平台当中。

在我们训练BladeMedic的过程中，也搭建了完整的模型自训练及应用平台。整体架构上，我们搭建了强大的能力层，对不同的历史数据进行分析、解析和转译的工作，实现了大模型对过去积累的巡检数据、拍摄资料、维修报告等一系列历史数据的解析。这里需要注意的是，行业定义库是基于当前需求制定的，而这个平台一旦搭建完成，行业知识库的内容是可以做到基于不同的应用需求去替换。

我们之所以可以快速实现训练工作并做出实践，得益于扩博智能完整的数智化运维方案，也是所有大模型训练的基石——大量的数据来源。扩博智能可以为客户提供前端的智能化巡检、缺陷识别，以及数字化维修方案输出，还能够利用IoT设备和智能APP来完成维修过程当中的监控和维修过程的数字化功能，实现了从检测到解决全链路的数字化数据采集工作。

在前期的运维环节，扩博智能具备多类型产品方案，包括由我们自主研发的一键起飞全自动无人机外检的Clobotics IBIS，真正实现了无需人员干预、无需预先建模、无需输入参数，标准、高效、易上手的巡检方案，一线人员无需专业培训即可上手操作，这也让我们能够快速收集到大量、高精度的叶片外检数据。

为了满足降低运营成本的需求，扩博智能还可提供一机多用塔筒自动巡检服务，例如水泥塔筒这类型新兴的需要高精度检测的场景。

除了叶片外部，扩博智能也提供了叶片内部的巡检方案及解决方案。这是扩博智能第二代的全自动内部巡检机器人Clobotics Kiwi，当风机运维人员定期维护过程中，只需要将Kiwi放进叶片内腔，它即可实现每一个舱室内部的自动巡检工作。Kiwi的应用极大地降低了对于一线内检人员的要求，同时基于智能算法和后台模型的分析，能够保证检查的全面性和准确性，高效系统的对于叶片内腔健康状态进行诊断。

在叶片检测中，还有一个重要维度就是雷路测量。因此扩博智能在去年推出了通用型LPS测量方案Clobotics Hummingbird。它加装了视觉识别及高精度传感器，并配有扩博智能自主研发对的金属针阵列，能够有效刺穿金属表面氧化层，以达到更加高精度的测量，无论是是金属叶尖还是整个接闪器，均能够应用。

扩博智能的产品方案通过高度自动化、一机多用——一台无人机搭配不同负载即可完成不同任务，实现了单人单机即可完成全部作业，极大地降低了运维成本。这套方案不局限于陆地，也能够应用于海上风机运维。扩博智能从2018年就开始投入海上风电后运维领域，积攒了丰富的海上作业经验。

截至目前，扩博智能累积巡检了12万台次风机，单人单日单台最高为陆地巡检31台，海上巡检18台，30分钟即可完成135米长的叶片机组的完整巡检。近年来携手中国的风电企业共同出海，已经覆盖了全球31个国家，与大量的业主方、主机厂和叶片厂家有着深度合作。

扩博智能开发的风机叶片后运维数智化平台，将对上述采集数据进行应用和管理。所有的巡检数据导入平台后，会首先利用缺陷识别模型识别叶片缺陷，并进行直观的可视化展示，包括资产视角、风场视角、风机视角以及巡检视角等不同数字化展示方式。同时，平台能够提供了包括内外巡检、时间线等多维度的对比，既给用户更加直观的展示界面，也是给大模型输入了完整的运维和追踪数据来源。

巡检只是风机后运维中的一部分，后续的维修工作也是重中之重。扩博智能的数智化叶片维修服务，包括了内外部叶片维修以及技改服务，并利用IoT设备和智能APP来对维修过程进行完整监控和数字化，不仅能够让客户掌握进度状态，同时也能给大模型提供更加准确的运维数据。

同时，扩博智能自主开发了前缘腐蚀维修机器人SPARROW，利用无人机对机器人进行部署，机器人会自行地对叶片进行打磨、清理以及加装等工作。实际应用案例中，4小时就可以完成人工1天的工作量。

扩博智能一直在不断迭代BladeMedic大模型，在未来，也将立志于科技创新，给我们的客户提供更加高效、更加安全、更加智能化的一个解决方案，希望尽我们的力量为风电的事业尽一份力量，谢谢大家。

（分享实录结束）

会议同期还举办了2025年度“北极星杯”风电影响力企业评选颁奖活动，扩博智能凭借领先无人机自动巡检解决方案、叶片电阻检测方案、叶片内检测方案等多项风场智能运维技术，在2025“北极星杯”风电影响力企业评选中荣获“风电技术创新企业”称号。

原标题：扩博智能再获评风电创新企业受邀分享叶片智能运维新范式（附实录）

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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