大模型時代，快速構建大模型能力、實現場景化創新，并獲得充足可持續的AI算力供給，成為干行萬業智能化的剛需。大模型的出現，補全了讓機器人產業從1%到10%躍升的技術基礎，這也是業內為何看中“機器人+大模型”的主要原因。

11月22日，華為云隆重舉辦了盤古大模型主題論壇，該論壇以“開放同飛，共贏行業AI新時代”為主題，介紹了盤古大模型、異騰AI云服務等技術的最新進展，全面闡述盤古大模型生態發展的生態策略，并重磅發布一系列促進生態合作的方案和計劃。

高新興科技集團孵化的參股公司廣州高新興機器有限公司（以下簡稱“高新興機器人”）受邀出席，高新興機器人首席技術官劉彪以《電力巡檢機器人全時空感知與智能化運維》為主題，分享了基于盤古大模型的前沿探索和實踐成果。

劉彪提到，人工智能的發展和機器人的發展是相輔相成的，在每一代機器人技術的發展中，人工智能在背后起到很大的作用。在以深度學習為主的感知智能為基礎，給機器人提供了強大的感知能力、決策能力和學習能力。

高新興機器人在第二代人工智能基礎和第二代機器人的基礎上，打造了全棧式的機器人研發體系，搭建了云邊端一體化機器人操作系統。重點打造了五維立體技術站，其中包括機器人的移動能力、感知能力、決策能力、交互能力以及應用能力。

在電力巡檢機器人產品能力上，高新興機器人借助機器人技術和人工智能技術的融合，達到并超越了人工巡檢“看，聽，摸，問，測”能力水平，并基于大模型能力在智能運維領域達到了“老師傅”的水平。

高新興機器人基于華為云電力行業預訓練大模型方案，在發電、變電、配電等電力智能巡檢場景，利用海量無標注電力數據進行預訓練，結合少量標注樣本進行微調，大大提升了樣本篩選效率，節省了大量人工標注時間。

基于CV大模型的電力巡檢機器人自動化完成數據采集、預處理、特征提取、模型訓練、故障檢測和預測、報表生成以及遠程監控等全流程，從而對電力巡檢場景的跑冒滴漏進行全方位判斷。

當前的電力巡檢機器人部署過程中需要人工手動預設數千個點位，部署時間按周或者月來算，既耗時又繁瑣。機器人巡檢時在達到每一個預設點位后，需要停下來進行檢查，這導致整個巡檢過程缺乏流暢性。

為了提高巡檢效率，高新興機器人和華為云團隊考慮采用無需預設位的移動巡檢技術，通過三維重建技術，在三維地圖新增任意目標點，在于機器人地圖相結合進行匹配，機器人自動規劃合理巡檢點、云臺參數及最優路徑，快速到達指定位置完成非預置位臨巡、特巡。

電力巡檢機器人通過搭載高精度的相機和圖像傳感器，采集大量的電力設備圖像和視頻數據，通過CV大模型提取出電力設備的特征和狀態信息，例如設備的外觀、運行狀態、缺陷等，并通過預測大模型從而對電力設備的運行狀態進行監測和評估。

通過對采集到的圖像和視頻數據進行深度學習和模式識別，可以檢測出電力設備的各種故障和缺陷，例如線路短路、設備過熱、絕緣層破損等，同時可以實現對電力設備的自動監測、故障診斷和預防性維護，并通過對歷史數據的學習和分析，可以實現對電力設備運行狀態的預測和預警，提前發現并解決潛在的問題，提高電力系統的可靠性和安全性。

高新興機器人將有效利用大模型，突破巡邏機器人的感知、認知、決策和交互技術難題，并籍著我們已完成端到端全自研軟硬件技術框架搭建的堅實基礎，重點突破智能化3.0階段，提高機器人的智能化水平和自主化能力，支撐其在警用巡邏、安保服務和工業巡檢行業內多場景產品與應用落地，用機器人守護安全。

除電力巡檢機器人外，在電力巡檢業務場景下，高新興還推出了變電站三維視頻智能巡檢系統。該系統以前沿的數字孿生技術為載體，與業內先進AR增強現實技術相結合，并融合3D可視、AI智能、IoT物聯網感知技術，能夠實現全息感知、自動巡視、統一預警、智能聯動、精準指揮等。

系統可以融合接入輔助監控系統，實時監控變電站的現場情況，包括設備的運行狀態、溫度、濕度等數據，當出現異常情況時可根據應急預案，自動采取相應解決措施。如溫度過高聯動開啟空調降溫，巡檢點異常自動抓取異常點位視頻數據或聯動電力巡檢機器人，前往現場確認情況，實現固定巡檢+移動巡檢雙重保障；不僅提高了電力巡檢的效率和質量，還降低了設備故障率和安全隱患，為變電站的管理和運營提供更加科學、可靠、高效的解決方案，實現電力巡檢管理提質增效。