
发电行业智能化转型核心痛点
三重核心诉求驱动变革,向“黑灯电厂”加速演进,国家政策明确战略方向
安全生产管控
高危作业人工管控难,违章识别滞后;人员违规行为漏判误判率高。
设备运维管理
巡检存在盲区,故障发现滞后;依赖定期检修,非计划停机风险高。
知识传承困难
老专家经验难沉淀,新人培养慢;规程案例分散,故障处置依赖个人。
数据孤岛严重
多系统数据割裂,无闭环管理;海量视频传感数据未被有效利用。

核心技术底座:圣瞳智巡工业大模型

三级研判算法机制
底层算法执行 → CV模型初判 → 多模态大模型复判,结合上下文数据二次复核。
动态算法调度引擎
基于作业场景、风险等级自动匹配对应算法清单,实现算法按需调度、精准运行,拒绝资源浪费。
场景一:高风险作业全流程闭环管控智能体
适配场景:动火作业、高空作业、受限空间作业、临时用电等高风险作业场景
场景识别与感知
实时采集数据,精准提取人员、明火、隔离设施等核心特征。
知识调用与调度
基于作业票与规范自动匹配风险规则,动态调度识别算法。
违章监测与研判
识别无证/无监护/措施缺失等违章,实现秒级精准告警。
智能处置与闭环
自动生成处置策略,联动现场告警,全过程案例自动归档。
场景二:输煤系统全时段智能巡检应用
适配场景:覆盖输煤栈桥、皮带机、犁煤器、碎煤机、煤仓等关键生产区域,实现无死角监测。
皮带运行监测
识别跑偏、撒煤、异物、大块、堵料、撕裂等故障,秒级告警。
设备状态识别
监测托辊缺失、电机温度异常等缺陷。
人员安全管控
识别违规翻越、未戴劳保、吸烟动火等。
系统数据联动
结果实时上传,联动处置与工单派发。
场景三:全厂设备智能巡检与预测性维护
适配场景:锅炉、汽机、发电机组、风机机舱、升压站、配电室等核心生产区域。
视觉智能巡检
利旧摄像头,自动识别跑冒滴漏、仪表异常等缺陷。
多源数据融合诊断
对接DCS/SIS系统,结合视觉结果综合评估设备健康。
故障预测与溯源
预测劣化趋势,提前预警潜在故障并自动分析根因。
全生命周期运维
自动生成报告与工单,实现向“预测性维护”的转型。
场景四:人员安全全时段智能管控应用
适配场景:全厂生产区域 | 高危作业区域 | 集中办公区域
劳保用品合规管控
实时识别未佩戴安全帽、未穿工作服等违规行为,实现现场秒级声光告警联动。
区域权限智能管控
动态设置电子围栏,精准识别禁区闯入、违规攀爬等行为,自动触发安防预警。
作业行为规范管控
智能识别睡岗、离岗、玩手机、吸烟等违规行为,联动现场大屏实时展示告警信息。
应急事件自动处置
快速识别人员倒地、突发火情等异常,自动推送告警工单,并一键联动启动应急预案。
场景五:圣瞳智问 · 电力生产运营知识管理智能体
适配场景:知识沉淀与资产复用、新员工培训赋能体系、故障处置辅助决策、规程文档智能管理
专属私有知识库
集中沉淀设备规程、运维手册、历史故障案例与专家隐性经验。
自然语言精准问答
支持用日常口语快速查询参数/方案,实现知识库秒级响应。
智能运营报告生成
自动生成巡检、运维分析、安全管控报告,文书效率提升
多模态故障诊断
支持上传现场照片/视频,AI解析设备异常并生成处置建议。
权限管控安全共享
基于岗位角色设置精细化权限,严格保障企业核心数据安全。
环保排放智能监测
视觉识别烟尘、废水及固废违规,实现厂区全时段自动管控。
项目实施与落地部署体系
—— 六大核心落地保障能力 ——
1需求调研阶段
现场踏勘、业务需求梳理、痛点分析、现有系统对接调研
2方案定制阶段
定制化方案设计、算法选型、硬件部署规划、系统对接方案设计
3部署调试阶段
硬件部署、利旧设备适配、算法模型训练优化、系统对接调试
4试运行阶段
现场试运行、算法准确率调优、用户操作培训、流程适配优化
5验收交付阶段
项目验收、全套文档交付、管理员深度培训、运维体系交接
6持续运维阶段
7×24小时技术支持、模型持续迭代优化、版本升级、需求迭代
合作模式与服务保障
多元化合作模式、全生命周期服务保障体系
全流程交付
从需求调研到运维优化的一站式交钥匙工程。
模块化部署
按业务场景分阶段试点推广,有效降低项目风险。
定制化开发
针对个性化需求,提供专属算法模型与功能开发。
利旧改造能力
兼容电厂原有工业电视、传感设备,无需大规模硬件替换,有效降低项目投入成本,大幅缩短部署周期。
国产化与安全保障
全栈国产化适配,满足电力行业等保2.0三级要求;核心数据本地部署不出厂,全方位保障电厂数据与系统安全。
定期巡检与优化
专业工程师现场巡检,持续优化系统性能与稳定性。
合作案例
COOPERATION CASES
以强大的大模型计算能力,AI智能识别、边缘物联感知,打造一站式解决方案,为服务对象配置适用于风电行业视频监控的综合管理系统,具备“应用管理、告警展示、告警管理、算法管理、设备管理、用户管理”等多个功能模块,支持智能摄像机的接入和管理。
针对某火电厂的实际作业情况,方案采用行业领先的人工智能(AI)计算机视觉技术、深度学习技术、边缘计算技术等高新科技,采用视频监控与智能分析相结合的方式,实现对现场作业及设备管理的智慧化管控。
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