电力智能应用 统一认知与决策底座
聚焦智能建造、智能安全和智慧巡检三大业务领域，将异构数据进行语义级融合，赋能模型从“视觉可见”向“逻辑可靠、决策可信”的认知跃迁。
让复杂电力场景具备专家级研判能力
从多模态理解、规程问答、违章研判到结构化诊断，覆盖现场感知、规范理解和风险处置的关键链路。
视觉语义理解
识别设备外观、表计读数、开关状态、人员行为与环境异常，为现场诊断提供稳定感知基础。
违章行为研判
结合工作票、作业区域、设备带电状态与时空约束，识别复合型违章和本质安全风险。
行业规程问答
面向操作票、安全制度、作业规程完成检索、语义匹配与合规性判别，减少规程理解偏差。
跨时序关联推演
捕捉设备运行参数、传感曲线与历史趋势的长期依赖关系，发现潜伏性缺陷和性能退化迹象。
因果推理决策
排除虚假关联，结合规程要求与历史案例识别真实成因，输出风险等级和处置路径。
结构化诊断报告
将识别结果、证据链、归因过程和处置建议统一沉淀为可追溯、可审核、可复用的报告资产。
边端实时初检，本地大模型深度复核
用轻量化小模型承担高频扫描，用行业大模型处理低置信度、复杂语义和异常状态，在算力成本与业务精度之间取得平衡。
常规目标直接输出
安全帽佩戴、表计读数抓取、设备外观粗筛等高置信度常规结果由边缘小模型直接输出，减少大模型调用频次。
复杂场景本地复核
当出现异常初筛、低置信度判断或复合语义场景时，多模态数据回传至客户本地大模型，完成知识检索与因果推理。
模型常用常新
大模型积累的低置信度样本和异常案例，经自动标注与知识对齐后用于小模型优化，适应现场环境变化。
聚焦三大业务领域，支撑电力现场智能化
围绕建设、作业、巡检三类高价值场景，把现场数据、业务规程和专家经验转化为可执行的智能能力。
施工全过程智能监管
识别吊车运行轨迹、人员活动区域和设备摆放位置，结合施工方案文本与空间拓扑关系，发现工序倒置、交叉作业冲突和危险区域入侵。
- 吊车轨迹分析
- 人员动线识别
- 工序逻辑复核
从单体违章到复合风险
不仅识别未戴安全帽、未穿工作服等单体行为，还结合工作票、区域划分和带电状态，研判单人位于带电间隔、跨区域作业、无票作业等复合风险。
- 安全帽识别
- 工作票关联
- 复合违章研判
从定期巡检到预测性维护
综合巡检图像、设备参数和历史趋势，识别外观缺陷、运行异常与性能退化，并基于知识图谱和因果推理给出故障归因与处置建议。
- 表计读数抓取
- 外观缺陷识别
- 潜伏缺陷预警
降本、增效、合规、提质，形成可复制竞争壁垒
产品已在超过 200 座变电站长期运行验证，沉淀真实工业现场的边界案例、异常场景和处置经验。
常规场景由边缘小模型处理，仅复杂异常触发大模型推理，降低算力浪费。
边端实时发现与本地秒级归因，缩短复杂异常跨系统、跨角色核验周期。
大小模型均部署在客户本地环境，巡检图像、设备参数和作业文本不出域。
把专家经验固化为可复用能力，推动处置模式从经验依赖转向智能协同。