2025年一季度，中國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)抵達(dá)新的里程碑——風(fēng)電光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)達(dá)到14.82億千瓦，首次超過火電。巨大運(yùn)營(yíng)壓力下，風(fēng)電的傳統(tǒng)人工檢修模式已觸達(dá)效率天花板。以生成式大模型為代表的人工智能技術(shù)正為風(fēng)電運(yùn)維開辟新的發(fā)展空間，AI開始具備“讀懂”風(fēng)機(jī)語(yǔ)言的可能。遠(yuǎn)景以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重構(gòu)風(fēng)電運(yùn)維邏輯，推動(dòng)行業(yè)從“人力密集”向“數(shù)智高效”轉(zhuǎn)型，強(qiáng)勢(shì)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(gè)電話解決現(xiàn)場(chǎng)問題？

裝機(jī)規(guī)模與單機(jī)容量一路狂飆的大背景下，過去5年風(fēng)電裝機(jī)由210GW快速增長(zhǎng)至520GW，行業(yè)正在面臨容量暴增與低容錯(cuò)高壓下的風(fēng)電檢修困局。

開發(fā)商傳統(tǒng)的運(yùn)維模式長(zhǎng)期依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的“老法師”——他們每天撥打100多通電話協(xié)調(diào)現(xiàn)場(chǎng)問題，甚至頻繁往返風(fēng)場(chǎng)處理設(shè)備故障，過去行之有效的師徒帶教模式在風(fēng)電行業(yè)日益增長(zhǎng)的高人員流動(dòng)性和高增長(zhǎng)裝機(jī)量下，更加難以維系。遠(yuǎn)景相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，“遠(yuǎn)景曾經(jīng)幫助某開發(fā)商配置2-3個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的職業(yè)專家，每人從早到晚十幾個(gè)小時(shí)電話回答項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)的技術(shù)問題，第一時(shí)間響應(yīng)風(fēng)場(chǎng)運(yùn)維檢修需求?！边@種“人海戰(zhàn)術(shù)”看似暫時(shí)緩解問題，卻難以應(yīng)對(duì)未來規(guī)?；?、復(fù)雜化成倍增長(zhǎng)的風(fēng)電運(yùn)維需求。

風(fēng)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(shí)斷點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)斷層的挑戰(zhàn)。檢修圖紙、工藝手冊(cè)等核心資料碎片化、多類型地分散在現(xiàn)場(chǎng)或多個(gè)系統(tǒng)中，每次故障檢修需現(xiàn)場(chǎng)資料查詢或跨多平臺(tái)檢索比對(duì)，現(xiàn)場(chǎng)缺乏高質(zhì)量規(guī)范的檢修知識(shí)，來應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)、海量的檢修需求?！袄戏◣煛眰?cè)絹碓绞芟抻谛袠I(yè)機(jī)組大型化、技術(shù)迭代迅速等技術(shù)挑戰(zhàn)，單靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)積累，難以覆蓋海量新機(jī)型、新故障場(chǎng)景?？陬^傳授或零散工單記錄無(wú)法形成系統(tǒng)性檢修知識(shí)體系，依賴專家個(gè)人認(rèn)知的傳統(tǒng)模式正在加速失效。

02遠(yuǎn)景風(fēng)電AI大模型和數(shù)據(jù)訓(xùn)練打造“新一代風(fēng)機(jī)故障檢修支持虛擬專家”

歷時(shí)近一年的深度研發(fā)和充分測(cè)試驗(yàn)證，遠(yuǎn)景智能正式推出新一代故障檢修支持虛擬專家，以知識(shí)圖譜為內(nèi)核和大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的交互新范式將突破傳統(tǒng)檢修瓶頸，構(gòu)建“秒級(jí)響應(yīng)、小時(shí)級(jí)閉環(huán)”的檢修新范式。

新一代故障檢修支持虛擬專家實(shí)現(xiàn)PC端/移動(dòng)端全覆蓋，支持語(yǔ)音提問、文本描述、故障圖片、視頻上傳等多模態(tài)輸入，實(shí)現(xiàn)"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(yǔ)言模型完成秒級(jí)意圖解析，使用檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)圖譜的全域穿透式檢索，將故障根因定位時(shí)間從“人工小時(shí)級(jí)排查”到“AI秒級(jí)響應(yīng)”，檢索準(zhǔn)確率突破90%，推送故障原因、故障診斷、設(shè)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(duì)話問答，自動(dòng)生成適配的檢修指導(dǎo)方案（如初級(jí)工分步圖解指引/高級(jí)工參數(shù)調(diào)優(yōu)方案），使得單次檢修時(shí)間最高縮短30%，重復(fù)故障發(fā)生率可降低40%。

遠(yuǎn)景風(fēng)機(jī)故障檢修支持虛擬專家已正式上線測(cè)試，并將全面融入全球遠(yuǎn)景能源智慧風(fēng)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)故障檢修從診斷到響應(yīng)的全鏈條提效，實(shí)現(xiàn)更高效率、更強(qiáng)決策，更短周期、更低成本的智能風(fēng)電運(yùn)維檢修。遠(yuǎn)程檢修助手知識(shí)圖譜同時(shí)支持私有云部署，既保障核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)零外泄，又通過本地化學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化風(fēng)場(chǎng)專屬知識(shí)模型，形成“越用越智能”的閉環(huán)進(jìn)化。

03兩大數(shù)據(jù)飛輪激活知識(shí)引擎，獨(dú)家行業(yè)精調(diào)突破通用模型局限

通用AI大模型雖懂萬(wàn)物卻難精風(fēng)電，新能源低容錯(cuò)率特性則要求AI穿透領(lǐng)域數(shù)據(jù)，并深諳行業(yè)精要。遠(yuǎn)景實(shí)現(xiàn)運(yùn)維檢修高準(zhǔn)確率的秘訣，在于通過精調(diào)的行業(yè)模型鍛造出既懂"自然語(yǔ)言"又通"機(jī)組語(yǔ)言"的新能源領(lǐng)域?qū)Ｓ弥悄荏w。

遠(yuǎn)景依托近二十年風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)、安裝、運(yùn)行、檢修、技改等專業(yè)全生命周期管理經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建出基于200+專家檢修知識(shí)庫(kù)，140+結(jié)構(gòu)化作業(yè)指導(dǎo)，500+非結(jié)構(gòu)化檢修指導(dǎo)，20萬(wàn)檢修工單、100萬(wàn)風(fēng)機(jī)工單等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的行業(yè)領(lǐng)先知識(shí)底座，并持續(xù)更新自進(jìn)化知識(shí)圖譜和智能體矩陣。

與此同時(shí)，遠(yuǎn)景深度融合領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)片段抽取，避免了通用型知識(shí)切片帶來的知識(shí)完整性不足和技術(shù)細(xì)節(jié)遺漏，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的全面覆蓋、高精度的術(shù)語(yǔ)理解及關(guān)聯(lián)，并保障了領(lǐng)域知識(shí)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新。目前，遠(yuǎn)景自研的智能體工具矩陣已具備從資料錄入、數(shù)據(jù)清洗、知識(shí)解析到知識(shí)沉淀的全鏈路自動(dòng)化處理能力。

為實(shí)現(xiàn)高可靠的知識(shí)推理，遠(yuǎn)景創(chuàng)新性以兩大數(shù)據(jù)飛輪激活知識(shí)引擎，一是輸出原生問答的飛輪，即從資料到知識(shí)的專家級(jí)體系化知識(shí)構(gòu)建；二是輸出衍生問答的飛輪，即通過用戶問答反饋實(shí)時(shí)迭代和沉淀知識(shí)。當(dāng)前已沉淀形成6萬(wàn)組問答對(duì)，兩大數(shù)據(jù)飛輪將持續(xù)貢獻(xiàn)高質(zhì)量測(cè)試集，更好服務(wù)于行業(yè)模型精調(diào)。

為持續(xù)增強(qiáng)問答質(zhì)量，遠(yuǎn)景還將強(qiáng)化學(xué)習(xí)融入自研的測(cè)試結(jié)果評(píng)估方法論，結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)復(fù)核，最終進(jìn)化成為“可解釋、可驗(yàn)證、可進(jìn)化”的行業(yè)精調(diào)模型。

在新能源+AI浪潮中，遠(yuǎn)景正重塑風(fēng)電運(yùn)維的DNA，遠(yuǎn)程檢修助手將讓風(fēng)電場(chǎng)的每一條數(shù)據(jù)流動(dòng)都轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，讓每一次故障響應(yīng)都沉淀為行業(yè)智慧，助力新能源產(chǎn)業(yè)打造出持續(xù)增值的智慧風(fēng)電資產(chǎn)。