旺旺头条AI已赋能在哪些领域？ 与煜邦电力AI实验室漫谈（二）
<上期回顾>
上期我们展开了煜邦电力AI实验室的技术蓝图——通过RAG（检索增强生成）技术，将行业知识深度嵌入智能系统，打造电力领域的“最强大脑”。
本期聚焦更落地的AI应用场景：煜邦如何用AI为电力系统装上“火眼金睛”？
1. 煜邦电力已经将AI赋能在哪些领域了？
2.“煜邦点云智能分类模型”已经到了Agent阶段吗？
3. 煜邦电力的点云智能分类模型只专注于3D空间数据处理吗？
4. 还有哪些“隐藏款”AI应用吗？
煜邦电力已经将AI赋能在哪些领域了？
夏工：好的。理想情况是由多个小型模型协同完成，每个模型专注于特定场景，如此既能提升效率，又降低资源成本。目前AI团队正在不遗余力地支持各业务团队，产生实际生产力价值。
我们的AI布局遵循“场景驱动、小步快跑”原则，目前形成三大核心战场：
1.三维空间感知：以点云智能分类模型为核心，构建输电线路数字孪生底座；
2.视觉缺陷检测：覆盖输电通道、变电站设备、PCB焊点的全流程AI质检；
3.智能运维决策：通过无人机巡检、机器人读数识别实现“无人值守+预测性维护”。
基于PTv3技术架构，煜邦电力研发了“煜邦点云智能分类模型”，这是专为输电线路三维点云数据分类而设计的高效深度学习模型，兼顾高效率与高精度，读取每100万个点仅用时100ms，更新每100万个点18ms。
进行了海量数据训练、精细化模型调整，“煜邦点云智能分类模型”助力“煜邦纤目”平台的预测效果和决策质量显著提升，使得智能化的分类流程更加高效。
是不是可以说明，“煜邦点云智能分类模型”已经到了Agent阶段？
尚未完全达到Agent（智能体）阶段，但已具备Agent-ready（智能体就绪）的核心能力。
煜邦电力的点云智能分类模型只专注于3D空间数据处理吗？
专注3D，但不止于3D。在感知层专注3D空间数据，煜邦电力的点云模型是构建电力巡检智能体的核心感知组件，分类精度与实时处理能力已达到工业级Agent的输入要求。
在感知层0.1毫米级精度还原输电线空间姿态，甚至可检测导线覆冰厚度；在决策层双模型联动，点云定位+ 图像识别双重验证。
在执行层，未来会开发多智能体协同框架，构建“感知－决策－执行－学习”全闭环智能体网络。新型电力系统AI化运维的行业标杆是我们的目标。
还有哪些“隐藏款”AI应用吗？
很多。从三维点云建模到缺陷识别，从智能巡检到工业质检，举例智能巡检AI图像智能缺陷识别，输电通道AI缺陷识别，输电线路图像监控装置，PCBA焊点缺陷AI检测，变电站巡检机器人仪表读数AI识别等等。
<AI研发技术架构>
<缺陷识别软件>
使巡检更智能化、自动化
缺陷自动识别系统（图像识别算法）
<PCBA焊点缺陷检测系统>
从“看清”每一个焊点的AI质检，到“透视”千里电网的数字孪生；从替代人力丈量巡检的无人机，到媲美电力专家的判断决策。
——煜邦电力的AI版图，正以“三维感知→智能决策→智能执行”为轴，层层推进。
更值得期待的是：其技术框架预留好“通用接口”，未来可快速复制到更多泛能源场景。
当被问及终极目标时，夏工指向实验室墙上的Slogan：
让每一度电的跨越，皆有护航。
——这或许就是新型电力系统最诗意的注脚。
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