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丘陵山間，茂林深處，激流河谷……無論是悶熱異常還是狂風大雨，只要有輸電鐵塔或電力基站的地方，常常能看到幾個電力運檢工人連走帶爬趕來巡視。

有業內人士統計過，一名普通線路工人三十年巡線所走過的山路可繞赤道1周。

經濟的發展推動輸電線路密度快速上升，隨之而來的是電力運檢任務不斷加重。點多面廣的設備布局下，電力運檢工人的巡查線路覆蓋著許多常人不會到達的區域，在過去數十年中，除了跋山涉水，登高、野外作業等帶來的人身安全風險更成為痛點。

現在，變化正在發生。

新基建浪潮下，電力作為重要的基礎設施升級對象正在加速落地人工智能、物聯網等前沿技術，圍繞電力運檢的去人工、智能化解決方案不斷涌現和落地。

這其中，在華為推動的昇騰AI計算生態下，來自山東的智洋創新打造了一個基于物聯網和人工智能的智能運檢技術方案，已經成為業界典型案例，助力電力運檢形成全新的模式。

舊有努力“差點勁”，AI推動電力運檢智能化再升級

一方面因為運檢任務越來越重而工人無法等比例增加，另一方面因為“斷電”造成的后果越來越無法承受，傳統電力企業聯合外部技術服務伙伴在運檢這件事上已經有過許多積極探索，與其他傳統領域不一樣，這里并不是一個全然沒有數字化、智能化底子的場景。

但是，過去的探索，始終沒有實現對傳統運檢的完全替代，自身也有許多不足。

例如，監測設備智能算力弱，需要持續回傳拍攝數據到后臺由人工處理，智能效果不佳、帶寬資源跟不上；在塔桿供電依賴太陽能的情況下，設備本身電能消耗卻嚴重、斷線率高；無法實現7＊24小時拍攝，間隔過長可能遺漏現場問題等等。

憑借底層化的AI能力，智洋創新的智能運檢技術方案完成了電力運檢的再升級。該方案將Atlas 200 AI加速模塊內置到監拍裝置上，具備三大優勢：

能力方面，大幅度提升了前端監測設備的智能水平，實現實時在線監測分析，與人工相比減少了監視的漏報與誤報；

部署方面，在高智能水平的情況下實現了較低的功耗，適配普遍依賴太陽能的電力系統檢測設備，達到監測不間斷的成效；

經濟性方面，在發現問題時才進行上報，底層化、獨立化的邊緣計算能力降低了對公網流量、云端存儲與計算資源的占用，優化了整體系統成本。

線路與鐵塔場景下，智洋創新這套技術方案可以對采集的圖片進行智能分析，及時、準確發現隱患。較為典型的，如識別出吊車、挖掘機、水泥泵車、推土機等大型施工機械帶來的隱患：

站所場景內，其終端集成了設備大類、環境大類、人員大類等十余種算法模型，對安全帽佩戴、人員姿態、表計讀數、開關分合、地面積水、煙霧明火等都可以進行精準識別：

總體上，這套方案實現了對幾乎所有依靠視覺影像的電力運檢業務邏輯的自動化執行，運檢工人“跑斷腿”、“高風險”等痛點被極大程度解決，而遠程瀏覽、直接針對問題派出人力的做法，也讓運檢工作效率得到顯著提升，人力需求大幅減少。