遠景AI大模型+百萬風電運檢實踐數據訓練，領先智能體助力綠色資產增值

2025年一季度，中國新能源產業(yè)抵達新的里程碑——風電光伏發(fā)電累計裝機達到14.82億千瓦，首次超過火電。巨大運營壓力下，風電的傳統(tǒng)人工檢修模式已觸達效率天花板。以生成式大模型為代表的人工智能技術正為風電運維開辟新的發(fā)展空間，AI開始具備“讀懂”風機語言的可能。遠景以數據驅動重構風電運維邏輯，推動行業(yè)從“人力密集”向“數智高效”轉型，強勢推出“新一代故障檢修支持虛擬專家”。

01靠“老法師”每天100多個電話解決現場問題？

裝機規(guī)模與單機容量一路狂飆的大背景下，過去5年風電裝機由210GW快速增長至520GW，行業(yè)正在面臨容量暴增與低容錯高壓下的風電檢修困局。

開發(fā)商傳統(tǒng)的運維模式長期依賴經驗豐富的“老法師”——他們每天撥打100多通電話協(xié)調現場問題，甚至頻繁往返風場處理設備故障，過去行之有效的師徒帶教模式在風電行業(yè)日益增長的高人員流動性和高增長裝機量下，更加難以維系。遠景相關業(yè)務負責人表示，“遠景曾經幫助某開發(fā)商配置2-3個經驗豐富的職業(yè)專家，每人從早到晚十幾個小時電話回答項目現場的技術問題，第一時間響應風場運維檢修需求。”這種“人海戰(zhàn)術”看似暫時緩解問題，卻難以應對未來規(guī)模化、復雜化成倍增長的風電運維需求。

風電檢修作為新興專業(yè)，目前不僅人才明顯緊缺，也面臨知識斷點和經驗斷層的挑戰(zhàn)。檢修圖紙、工藝手冊等核心資料碎片化、多類型地分散在現場或多個系統(tǒng)中，每次故障檢修需現場資料查詢或跨多平臺檢索比對，現場缺乏高質量規(guī)范的檢修知識，來應對實時、海量的檢修需求。“老法師”們越來越受限于行業(yè)機組大型化、技術迭代迅速等技術挑戰(zhàn)，單靠個人經驗積累，難以覆蓋海量新機型、新故障場景。口頭傳授或零散工單記錄無法形成系統(tǒng)性檢修知識體系，依賴專家個人認知的傳統(tǒng)模式正在加速失效。

02遠景風電AI大模型和數據訓練打造“新一代風機故障檢修支持虛擬專家”

歷時近一年的深度研發(fā)和充分測試驗證，遠景智能正式推出新一代故障檢修支持虛擬專家，以知識圖譜為內核和大語言模型驅動的交互新范式將突破傳統(tǒng)檢修瓶頸，構建“秒級響應、小時級閉環(huán)”的檢修新范式。

新一代故障檢修支持虛擬專家實現PC端/移動端全覆蓋，支持語音提問、文本描述、故障圖片、視頻上傳等多模態(tài)輸入，實現"隨問隨答"的智能交互。新一代故障檢修支持虛擬專家AI智能體可以基于生成式大語言模型完成秒級意圖解析，使用檢索增強生成（RAG）技術實現對知識圖譜的全域穿透式檢索，將故障根因定位時間從“人工小時級排查”到“AI秒級響應”，檢索準確率突破90%，推送故障原因、故障診斷、設備圖紙、優(yōu)秀案例、備件、更換工藝等信息，一鍵形成“決策信息包”；并基于多輪對話問答，自動生成適配的檢修指導方案（如初級工分步圖解指引/高級工參數調優(yōu)方案），使得單次檢修時間最高縮短30%，重復故障發(fā)生率可降低40%。

遠景風機故障檢修支持虛擬專家已正式上線測試，并將全面融入全球遠景能源智慧風場，實現故障檢修從診斷到響應的全鏈條提效，實現更高效率、更強決策，更短周期、更低成本的智能風電運維檢修。遠程檢修助手知識圖譜同時支持私有云部署，既保障核心數據資產零外泄，又通過本地化學習持續(xù)優(yōu)化風場專屬知識模型，形成“越用越智能”的閉環(huán)進化。

03兩大數據飛輪激活知識引擎，獨家行業(yè)精調突破通用模型局限

通用AI大模型雖懂萬物卻難精風電，新能源低容錯率特性則要求AI穿透領域數據，并深諳行業(yè)精要。遠景實現運維檢修高準確率的秘訣，在于通過精調的行業(yè)模型鍛造出既懂"自然語言"又通"機組語言"的新能源領域專用智能體。

遠景依托近二十年風機設計、安裝、運行、檢修、技改等專業(yè)全生命周期管理經驗，構建出基于200+專家檢修知識庫，140+結構化作業(yè)指導，500+非結構化檢修指導，20萬檢修工單、100萬風機工單等數據資產的行業(yè)領先知識底座，并持續(xù)更新自進化知識圖譜和智能體矩陣。

與此同時，遠景深度融合領域專家經驗構建知識圖譜進行知識片段抽取，避免了通用型知識切片帶來的知識完整性不足和技術細節(jié)遺漏，從而實現對領域知識的全面覆蓋、高精度的術語理解及關聯，并保障了領域知識的動態(tài)實時更新。目前，遠景自研的智能體工具矩陣已具備從資料錄入、數據清洗、知識解析到知識沉淀的全鏈路自動化處理能力。

為實現高可靠的知識推理，遠景創(chuàng)新性以兩大數據飛輪激活知識引擎，一是輸出原生問答的飛輪，即從資料到知識的專家級體系化知識構建；二是輸出衍生問答的飛輪，即通過用戶問答反饋實時迭代和沉淀知識。當前已沉淀形成6萬組問答對，兩大數據飛輪將持續(xù)貢獻高質量測試集，更好服務于行業(yè)模型精調。

為持續(xù)增強問答質量，遠景還將強化學習融入自研的測試結果評估方法論，結合領域專家的專業(yè)復核，最終進化成為“可解釋、可驗證、可進化”的行業(yè)精調模型。

在新能源+AI浪潮中，遠景正重塑風電運維的DNA，遠程檢修助手將讓風電場的每一條數據流動都轉化為生產力，讓每一次故障響應都沉淀為行業(yè)智慧，助力新能源產業(yè)打造出持續(xù)增值的智慧風電資產。