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? 孫慶陽

2025年10月，由中國電力科學院有限公司人工智能研究所發(fā)起申報的國際大電網(wǎng)委員會（CIGRE）“電力具身智能技術及應用”工作組正式成立，其使命之一是建立國際通用的電力具身智能技術規(guī)范；8月，南方電網(wǎng)印發(fā)《2025年“人工智能+”工作方案》，以29項重點舉措推動具身智能與電力業(yè)務深度融合；9月，北京市科委、中關村管委會發(fā)布能源電力場景具身智能“揭榜掛帥”項目榜單，面向全社會征集技術解決方案。這一系列密集舉措推動該行業(yè)全面進入標準構建與生態(tài)培育關鍵階段。

從“人巡”到“智巡”

變電站作為電網(wǎng)的核心樞紐，其傳統(tǒng)人工巡檢模式存在高風險、高強度、低效率以及盲區(qū)等痛點，而電力具身智能機器人憑借其在環(huán)境適應性、巡檢效率與智能化水平3個方面的突破，正推動運維效能實現(xiàn)質的飛躍。

在環(huán)境適應性方面，具身智能機器人展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。東南大學電力經(jīng)濟技術研究所所長高賜威指出：“相較傳統(tǒng)輪式機器人遇臺階則停、無人機受天氣影響大的局限，四足具身智能機器人能夠輕松完成室內多樓層變電站的跨樓層巡視。以南方電網(wǎng)在變電站、輸電管廊部署的‘機器狗’為例，它們能夠從容應對雨天濕滑路面、泥濘草地、石子路、樓梯臺階及設備密集區(qū)域等復雜環(huán)境?！痹粕钐幙萍紕?chuàng)始人朱秋國認為：“目前機器狗和機器人在行業(yè)級應用方面的路徑已基本打通，最終目標是代替或協(xié)助人類在危險、惡劣、復雜等場景中執(zhí)行任務?！?/p>

在巡檢效率方面，提升效果更為直觀。高賜威以110千伏（kV）變電站為例進行量化分析：傳統(tǒng)人工巡檢完成整站例行檢查需1.5小時，而具身智能機器人僅需0.5小時，效率提升近3倍。

南京江行聯(lián)加智能科技有限公司總經(jīng)理龐海天，以2023年該公司在河南220千伏（kV）普照變電站實施的遠程智能巡視項目為例，進一步說明智能巡檢的應用成效。該變電站此前已完成110千伏（kV）及主變區(qū)域的智能化建設，此次升級聚焦于220千伏（kV）區(qū)域、高壓室等關鍵部位，新增主變溫度實時監(jiān)測功能并接入信息管理大區(qū)。該項目通過高清攝像頭、紅外熱成像攝像頭結合AR（增強現(xiàn)實）視頻技術，輔以人工智能算法，實現(xiàn)變電站的實時巡檢與缺陷智能分析。同時，該項目也成為河南省首個接入信息內網(wǎng)的區(qū)域型變電站智能巡視系統(tǒng)。

“大腦+小腦”模式

電力具身智能機器人的核心在于，其獨特的“任務級大腦”與“運動級小腦”分工協(xié)作機制，使機器人既能明確“做什么、往哪去”，又能精準執(zhí)行“怎么去、怎么做”。

高賜威以“室內檢查儀表→室外爬梯檢查變壓器頂部”這一復雜環(huán)節(jié)為例。首先，“大腦”規(guī)劃路線并下達指令：“室內儀表檢查完成后，前往室外3號變壓器爬梯處，準備攀爬檢查頂部接線”；隨后，“小腦”控制機器人從室內平穩(wěn)移動至爬梯旁，途中若遇地面凹陷則自動調整輪高以保持平衡；到達爬梯處，“大腦”通過攝像頭確認“爬梯無損壞、周圍無障礙物”，即下達“開始攀爬”指令；“小腦”則控制機械臂抓住扶手，調整身體重心逐步上攀，到達頂部后精準轉動攝像頭對準接線端子，同時實時修正身體晃動，確保圖像清晰?！斑@種分工模式，既能應對復雜環(huán)境的不確定性又能保證操作的精準性?！备哔n威補充道。

腦與手如何協(xié)同運作

隨著電力具身智能機器人的廣泛應用，變電站現(xiàn)場產(chǎn)生的海量巡檢數(shù)據(jù)對實時處理與模型迭代提出了更高要求。

在數(shù)據(jù)處理與模型迭代方面，“云—邊—端”協(xié)同架構實現(xiàn)了分工明確、高效聯(lián)動。高賜威指出：邊緣端作為數(shù)據(jù)預處理中心，能在變電站現(xiàn)場對海量原始數(shù)據(jù)進行實時篩選、清洗與壓縮，剔除冗余無效數(shù)據(jù)，僅將高價值數(shù)據(jù)上傳至云端，大幅度減輕云端的數(shù)據(jù)傳輸與存儲壓力；云端則承擔“全局分析與模型訓練”職能，利用強大算力構建電網(wǎng)“數(shù)字孿生”模型，對全網(wǎng)巡檢數(shù)據(jù)進行綜合分析，開展長周期AI模型訓練與優(yōu)化，并通過物聯(lián)網(wǎng)通道將更新后的模型快速推送至邊緣端與終端；終端設備則作為數(shù)據(jù)采集與指令執(zhí)行節(jié)點，在巡檢過程中實時收集現(xiàn)場數(shù)據(jù)，反饋模型應用效果，為云端模型優(yōu)化提供真實場景反饋。

這種協(xié)同模式在極端天氣下優(yōu)勢尤為顯著。例如在臺風期間，云端能快速整合全網(wǎng)變電站的巡檢數(shù)據(jù)，實現(xiàn)秒級“穿透式”監(jiān)視管理，精準識別高風險區(qū)域的電網(wǎng)設備，并向邊緣端與終端推送優(yōu)化后的巡檢策略，指導具身智能機器人優(yōu)先排查高危設備，為應急決策提供有力支撐。

龐海天總結道：“當前，能源革命與數(shù)字革命深度融合已成為發(fā)展趨勢，推動數(shù)字化轉型和智能化升級，這是貫徹國家‘雙碳’目標、實現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的必然要求。”他指出，目前行業(yè)在數(shù)智化轉型升級過程中仍面臨數(shù)據(jù)要素應用不充分、數(shù)字化技術集成創(chuàng)新能力與應用深度不足、網(wǎng)絡安全保障能力有待提升等問題。對此，企業(yè)應著力打造智能巡視與新型電力系統(tǒng)兩大核心系統(tǒng)，構建邊云訓練與復合模型兩大技術平臺，從而形成覆蓋電力全場景的應用能力。