迈步资讯

随着光伏电站规模快速扩张，传统人工巡检与故障后抢修模式已难以满足高效、安全、可量化的运维需求。作为光伏运维解决方案提供商，我们致力于打造“无人值班、少人值守、区域维检”的智能运维闭环，将检测、规划、执行和决策串联起来，实现全生命周期管理。

一、核心技术优势

高精度小目标视觉检测（SAHI + YOLOv8）

结合切片辅助推理（SAHI）与 YOLOv8，实现光伏组件及小型遮挡物（鸟粪、碎石、立柱等）高精度识别，提升异常检测能力和模型鲁棒性，为机器人巡检提供可靠视觉支持。

场站结构识别与全局路径规划（A*算法）

通过阵列边界和可通行区自动提取，结合 A* 启发式搜索生成最优巡检路线，支持动态生成巡检线，实现机器人自主作业路线规划。

多传感器融合自主导航与避障（RGB-D + 局部优化）

在GNSS信号弱或失效场景下，RGB-D 深度相机构建局部栅格地图，实时识别静态与动态障碍物并进行路径重规划，保障巡检机器人安全运行。

云-边-端协同与数字化作业框架

统筹建安、运维与拆除工序，云端调度、边端实时感知、人机共融作业，实现可追溯数字化流水线，包括工序管理、日志记录和远程监控。

智能多模态分析与决策平台（含LLM支持）

整合视觉/视频处理、结构化结论输出、可视化界面与大语言模型，实现“影像 → 结论 → 建议”的自动化闭环，加速运维决策效率。

模块化机器人与车规级控制平台

面向割草、清洗、搬运、装板等作业，模块化硬件与车规级控制器结合远程监控和历史日志，实现规模化部署与多场景智能运维。

二、技术如何解决行业痛点

• 人工成本高、效率低：视觉智能+路径规划替代重复人工巡检与割草/清洗作业，实现作业节拍稳定、成本可控。

• 复杂地形、弱GNSS环境：RGB-D 本地感知与视觉重定位确保山地、渔光、滩涂等场景下安全导航与避障。

• 数据孤岛、决策慢：云-边-端+多模态AI平台将影像、运行日志、诊断结论结构化，为快速决策和长期资产管理提供支持。

三、典型落地案例

智能巡检与路径规划试点

问题：场站目标小、遮挡复杂、巡检效率低。

方案：SAHI+YOLOv8小目标检测 + A*全局路径规划 + RGB-D本地避障，实现“自动识别 → 动态生成路线 → 本地避障”。
 效果：巡检路线自动化，关键结构实时定位，模型泛化能力显著提升。

建安期智能化装机测试（中国能建新疆1MW）

问题：人工管理混乱、记录缺失、效率低。

方案：云-边-端架构下机器人并行安装与工序管理，实现阵列安装与维护并行作业、可追溯操作。
 效果：安装效率提升，工序数据可追溯，落地与迈步智能合作。

大容量电站智能运维（国家电投广西钦州广泰60MW；中广核霍邱980亩）

问题：割草、清洗与巡检对人工依赖高、安全风险高。

方案：部署割草机器人、清洗无人机及微阵列巡检机器人，结合云端调度和视觉诊断，实现无人值班、少人值守运维。
 效果：运维流程数字化，作业风险显著下降，作业一致性提升。

四、商业价值

• 降本增效：替代高频人工作业，降低人工成本和安全隐患。

• 运维质量可量化：数据化巡检与结构化结论实现问题早发现、早修复，减少长尾故障。

• 可扩展产品矩阵：模块化机器人+统一云平台，支持分布式与集中式电站运维复制部署。