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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起申報的國際大電網委員會（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范；8月，南方電網印發《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務深度融合；9月，北京市科委、中關村管委會發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全面進入標準構建與生態培育關鍵階段。

從“人巡”到“智巡”

變電站作為電網的核心樞紐，其傳統人工巡檢模式存在高風險、高強度、低效率以及盲區等痛點，而電力具身智能機器人憑借其在環境適應性、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質的飛躍。

在環境適應性方面，具身智能機器人展現出顯著優勢。東南大學電力經濟技術研究所所長高賜威指出：“相較傳統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域等復雜環境。”云深處科技創始人朱秋國認為：“目前機器狗和機器人在行業級應用方面的路徑已基本打通，最終目標是代替或協助人類在危險、惡劣、復雜等場景中執行任務。”

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。

南京江行聯加智能科技有限公司總經理龐海天，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）及主變區域的智能化建設，此次升級聚焦于220千伏（kV）區域、高壓室等關鍵部位，新增主變溫度實時監測功能并接入信息管理大區。該項目通過高清攝像頭、紅外熱成像攝像頭結合AR（增強現實）視頻技術，輔以人工智能算法，實現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的區域型變電站智能巡視系統。

“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”分工協作機制，使機器人既能明確“做什么、往哪去”，又能精準執行“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”這一復雜環節為例。首先，“大腦”規劃路線并下達指令：“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。“這種分工模式，既能應對復雜環境的不確定性又能保證操作的精準性。”高賜威補充道。

腦與手如何協同運作

隨著電力具身智能機器人的廣泛應用，變電站現場產生的海量巡檢數據對實時處理與模型迭代提出了更高要求。

在數據處理與模型迭代方面，“云—邊—端”協同架構實現了分工明確、高效聯動。高賜威指出：邊緣端作為數據預處理中心，能在變電站現場對海量原始數據進行實時篩選、清洗與壓縮，剔除冗余無效數據，僅將高價值數據上傳至云端，大幅度減輕云端的數據傳輸與存儲壓力；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“數字孿生”模型，對全網巡檢數據進行綜合分析，開展長周期AI模型訓練與優化，并通過物聯網通道將更新后的模型快速推送至邊緣端與終端；終端設備則作為數據采集與指令執行節點，在巡檢過程中實時收集現場數據，反饋模型應用效果，為云端模型優化提供真實場景反饋。

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

龐海天總結道：“當前，能源革命與數字革命深度融合已成為發展趨勢，推動數字化轉型和智能化升級，這是貫徹國家‘雙碳’目標、實現能源產業高質量發展的必然要求。”他指出，目前行業在數智化轉型升級過程中仍面臨數據要素應用不充分、數字化技術集成創新能力與應用深度不足、網絡安全保障能力有待提升等問題。對此，企業應著力打造智能巡視與新型電力系統兩大核心系統，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。