高山、海上的风电发力基地，为千家万户输送着清洁电力，但其严苛的场站环境也让传统人工巡检面临巨大挑战：巡检人员需耗时数月才能完成风电场风机叶片排查，且难以识别叶片细节隐患，巡检长期以来面临着“看不见、看不清、看不准”的困境，导致隐患发现滞后，维护成本居高不下。
8K超高清AI风机巡检系统的应用彻底改变了这一局面：通过8K超高清自动化巡航与AI精准识别实现高效巡检，效率提升数十倍。这场从“人跑腿”到“8K+AI巡检”的变革，正推动新能源风电运维迈向智能化新时代。
风机叶片运维困境
走进广西山地一家新能源基地，在此起彼伏的山坡上，一望无际的风机错落有序的矗立着，风机、森林与山峰相映成景，如同生态画卷，让这片山地涌现出新能源绿色生机。这些巨型装置，其实是风力发电组，将山间呼啸而过不可捉摸的风能，转化为绿电，用清洁能源点亮千家万户，筑起一道坚实的生态屏障。
然而，这一生态屏障背后，藏着不小的巡检挑战。
随着风能产业迅猛发展，风电场规模不断扩大，风机数量持续增长。更棘手的是，广阔的占地面积，再加上山地地形崎岖不平，海拔较高，极大地增加了风电场运维人员巡检难度。
风机叶片巡检，是风电场运维中最基础却相当薄弱的一环。
过去，采用传统的人工巡检方式，完成一次全面巡检至少需要3个月的时间，这样的速度根本无法保证新能源风力发电的正常运行。不仅如此，传统人工巡检还存在明显的局限性：只能靠肉眼判断叶片表面的清洁度、是否有遮挡或可见破损，但无法有效检测出微小裂痕等潜在的安全隐患
博冠基于多年行业经验积累，自主研发出8K超高清智能AI风机巡检系统，涵盖前端8K智能风机巡检云台摄像机，及后端基于大数据与人工智能的智慧运维平台，实现风电场风机叶片全生命周期的预测性维护与效能优化，有效解决传统人工及无人机巡检频率低、成本高、响应慢等问题。
算力水平高低，是决定在线风机智能巡检水平的关键因素，足够的算力才能支撑大规模数据处理与复杂模型运算，实现精准环境感知、路径规划和决策执行。因此，针对前端8K智能风机巡检云台摄像机的设计之初，博冠即配置4T算力，针对风机巡检场景的特殊性，还配置了专门的AI算法团队进行长时间段的风机缺陷AI模型练习与深化，让缺陷识别越用越精准。
与新能源行业普遍采用的人工巡检、无人机巡检等“被动式”模式不同，博冠推出的8K超高清智能AI风机巡检系统实现了真正的 7×24 小时主动式智能巡检。主动性智能加持，通过定时或者场景的选择即可实现，缺陷早发现早处理，越用越聪明。
博冠整套系统安装部署在两个区域，分别是风电场与风机两端，其中，服务器整机和在线监测软件平台部署在风电场端，涵盖了相关的数据通信设备、AI工作站、服务器主机系统和应用软件系统，实现运维人员在场端实时监测所辖风机上报的传感数据，并借助平台的数据处理和图表功能实时呈现。风机端安装云台摄像机和定位设备，通过边缘采集系统采集数据，并传输给场端服务器进行处理运算。系统结合风场实地风机布局，各风机间位置距离，构建多摄像机协同监测网络拓扑，以达到多摄像机同步巡检的目标，有效提升风机叶片巡检的效率、精度和安全性，同时降低风场运营成本。
)
)
)
