人工智能迎來落地時代，風力發電運維巡檢場景上演無人機硬核劇情

——全球葉片智能巡檢行業領航者是怎樣煉成的？

從去年8月在風電行業嶄露頭角，到當前全球葉片巡檢領域打出響當當的品牌。短短不到一年的時間，擴博智能Clobotics這個以“人工智能”起家的計算機技術公司，已經先后和上海電氣、雙瑞風電，以及歐洲最大風電運維商GEV等風電龍頭企業達成合作，成為風電后市場領域橫空出世的一匹黑馬，直接“殺”過國內競爭者，將整個國際上的競爭對手打了個措手不及。如此想來，其近期獲得的Pre-B輪2200萬美元的融資便顯得更加順理成章。

當然，“C位”出道憑的可不是運氣。“公司成立后涉足的第一個業務場景就是風機葉片巡檢。期間我們進行了大量的調研和技術驗證，包括到風電場進行測試。總要有一個成熟的產品和方案，我們才好拿到市場上宣傳嘛。” 擴博智能聯合創始人、首席運營官陳麗蘋女士爽朗的話語很有感染力，也從另一個角度展示了人工智能公司切入傳統電力行業時應有的“務實”態度。

人工智能讓數據更精準

擴博智能的核心技術是“計算機視覺”。這是一種領先的用攝影機和電腦對目標進行識別、測量，并進一步做圖形處理的科學。

“借助計算機視覺技術，擴博的特種飛行機器人在巡檢時可以鎖定葉片上1~3毫米的裂縫，并拍攝出清晰圖像，甚至連停留在葉片上蒼蠅的翅膀紋路都能看得十分清楚。” 陳麗蘋是這樣解釋的。


特種飛行機器人作業拍攝照片上，蒼蠅翅膀紋路清晰可見

談到葉片裂縫，我們不妨先看一下如果葉片受損，會給業主造成哪些損失。

風電機組捕風的關鍵就是葉片，肉眼看上去旋轉緩慢的風機葉片，實際上葉尖的運動速度能達到300公里/小時，甚至超過了高鐵的平均速度。但由于長時間暴露于風吹、雨淋等惡劣環境中，葉片前緣材料、涂層的腐蝕、裂縫或退化，會極大地影響其空氣動力學性能，對發電量產生影響。有數字顯示，葉片受損可造成海上風場1.5%--8%的發電量損失。

因此葉片巡檢一直是風電后市場服務的重點領域之一。當前2.1億千瓦的裝機量，以及每年25~30%的增速，無不催生著巨大的后運維需求。

傳統模式下對葉片健康狀態的檢測比較困難：能使用的方式不過是借助高倍望遠鏡、無人機進行；或加裝傳感器監測葉片震動情況。但無論以上哪種方式，要想發現葉片的具體故障點，后期仍需要借助精確設備進行檢查驗證。就目前的需求而言，需要設備+技術結合實現近距離捕捉毫米級缺陷，才能達到最佳的檢測效果。

但遺憾的是，目前業內能夠提供此服務的，除了“蜘蛛人”這種專業工種以外，不依靠人工的解決方案幾乎為零，安全性和監測精度都是現在的重大難題。而擴博智能研發的搭載了“計算機視覺技術和核心控制策略”的特種飛行機器人全自動巡檢方案，則正好戳中了行業的痛點。

“我們的解決方案是‘三維自動駕駛’+‘傳感器’，機器人的飛行路線不依靠建模，而是采用多傳感器反饋信號與視覺識別相融合，實時規劃路徑。”陳麗蘋說。

有了機器視覺還不夠，還有來自于擴博智能的“核心控制策略”，它能讓特種機器人100%全自動飛行并鎖定故障點。打個比方，如果將特種飛行機器人的硬件比作人類的身體，那么“核心控制策略”是發出指令的大腦，“計算機視覺技術”則是控制行為的中樞神經，這一套來自擴博自主研發的技術，能夠獨立完成葉片巡檢動作。

基于這樣的領先技術和策略，全自動葉片巡檢方案可以不限風機的品牌、朝向、高度，在25分鐘內實現3個葉片12條路徑的全自動飛行，相比傳統方式效率提升近10倍，這也是業內類似解決方案鮮有能達到的高度。


特種飛行機器人空中作業以及照片拍攝

值得一提的是，機器人的硬件平臺來自于無人機行業龍頭大疆公司，相機采用SONY工業級別相機，高標準的硬件配置也是特種機器人完成高難度飛行和拍攝的前提條件。

打造風電葉片運維數據閉環

當前，風機葉片的健康維護是行業面臨的一個重要難題，其背后還有一個深層次的問題所在——在風電智能化發展的今天，作為風電三大部件之一的葉片，自身的歷史數據體系卻一直處于缺失狀態，這也是風電葉片運維的另一個痛點所在。

“我們在深入行業調研時發現，幾乎所有國內的風電場都沒有相應的葉片維護歷史數據和數據采集體系。”陳麗蘋女士說。這也意味著，在我國風電發展近三十年的生命周期中，關于葉片的歷史數據幾乎為零。即便是葉片廠家，所掌握的數據也僅僅為產能數據，當風機投產后，以運維為主體的數據就發生了斷層。

這是一個很大的問題。在當前風電競價、平價的趨勢下，資產的數字化管理已經提上日程。作為重要資產之一，葉片運維也處在了數字化的風口之上。而這個“風口”被擴博智能敏銳得捕捉到了。

“擴博所提供的是一整套基于人工智能的一站式風機葉片全自動巡檢和數字化管理平臺服務。”陳麗蘋女士介紹。“拍攝清晰完整照片”是切入點，數字化葉片數據處理與管理平臺才是其最終落腳點。

數字化葉片數據處理與管理平臺，是納入人工智能、計算機視覺、云計算和數據可視化等技術，而開發的集巡檢計劃管理、巡檢數據上傳、缺陷標注分析歸檔等功能于一體的葉片運維管理信息系統。


利用機器學習技術，對故障進行測量與分析

我們可以理解為：特種飛行機器人將拍攝照片傳到云端，云端自動初篩葉片受損狀況，最終生成風機葉片損耗輔助報告反饋給用戶。

從前端的收集圖片數據，到后端提供分析服務，這種“端到端”的模式，極大的消除了人工巡檢的個體化差異，使數據更為標準，并可進行歷史溯源。構建了風機巡檢行業的完整數據閉環，幫助業主達成葉片資產數字化管理的目標。

全球風電葉片智能巡檢領航

2019年2月，擴博智能與歐洲最大風電運維商GEV Wind Power簽署深度戰略合作協議，以創新科技推動全球風機葉片運維市場數字化升級。進一步坐實了風電葉片智能巡檢行業難以動搖的地位。

由于擴博團隊的主要核心成員多數來自微軟、谷歌等企業，再加上前微軟全球首席運營官凱文·特納正式加入擴博智能戰略委員會，使得其在拓展國際市場方面有相對雄厚的基礎。

2018年的歐洲風能展為擴博智能提供了不錯的契機。當時團隊帶著方案向客戶推廣，回到上海后便接到了某丹麥客戶的實地測試要求。當實測照片展示出來后，業主方面對照片的清晰程度以及數據平臺的分析能力表示驚訝，當場表示“這就是我們想要的效果”。

此次“小試牛刀”之后，擴博智能團隊進一步明確了公司的國際化發展路徑：風電葉片的巡檢需求是全球性的，而且中國風電占據了全球40%的市場份額，只要扎根中國市場的同時積極對外拓展，擴博智能就能獲得不錯的全球市場份額。

在全球化戰略下，從2016年擴博智能創立至今，短短三年不到時間已服務了15家大型客戶，27個風場和15種不同類型的風機，特種飛行機器人單架單日最高記錄服務達13臺風電機組。

理性務實 驅動行業數字化進程

溝通過程中，陳麗蘋女士強調，擴博智能是一家非常“務實”的公司。其實在筆者看來，“務實”從另一個角度來看，也是更為“理性”的表現。

擴博智能的理性體現在，對風電葉片運維行業的現狀有非常清晰的認知，兩年來不錯的業績并沒有讓其膨脹到覺得自己可以包攬整個產業鏈的業務。

“在當前的多元化市場中，合作是最好的共贏方式。” 陳麗蘋女士說，“我們非常愿意和各方運維企業達成合作，建立良好的產業鏈生態，從而進一步打通數據，推動整個行業的數字化進程。”

另一方面，與一眾互聯網公司動輒百億的擴張目標不同，擴博智能對于未來兩年的發展方向，簡直普通到“令人發指”。

“我們開發的是一整套適用于工業領域的產品，如果僅僅是把數據收集起來就可以了，那最終不還是成了一個互聯網公司嗎？”

在陳麗蘋女士看來，要實現人工智能產品真正落地，僅靠數據是不夠的。未來一到兩年內，擴博智能將更多地考慮如何提高智能巡檢機器人的工作效率，以及建立健全圍繞產品的保養、升級等售后體系。使客戶端的操作更加便捷化、人性化，“就像IPhone手機，手指一點，頃刻升級。”這也是AI技術帶給行業的最佳體驗。

結語

可能每一個技術出身的人，都有一個“技術改變世界”的夢想。在當前我國能源結構調整和電力改革的浪潮中，技術的發展始終處于不可動搖的支撐地位。也許人工智能技術確實是開啟風電數字化轉型下一個里程碑的鑰匙。這也正是國務院參事、中國可再生能源學會理事長石定寰出任擴博智能中國戰略顧問的原因之一。

我們將拭目以待，這些手持前沿技術的企業繼續驅動行業進入智能化發展的新階段。

原標題:人工智能迎來落地時代，風力發電運維巡檢場景上演無人機硬核劇情 ——全球葉片智能巡檢行業領航者是怎樣煉成的？