創鋒范：瑞海吳寧海：行業+AI，解決電力行業剛需和痛點，挺進新藍海

創鋒范：瑞海吳寧海：行業+AI，解決電力行業剛需和痛點，挺進新藍海

行業+AI模式下，實戰應用是重要準則。

近幾年，人工智能AI技術應用于生產、生活的各個場景，人工智能+家居、人工智能+醫療、人工智能+教育等隨處可見。陜西瑞海工程智慧數據科技有限公司（下簡稱瑞海科技）率先瞄準了“AI+電力行業”，致力打造AI在電力行業的完整應用和產業生態。前不久，瑞海科技基于其核心算法和大數據計算為基礎，發布國內首個電力行業人工智能配電運營平臺，率先實現人工智能在電力行業全方面應用。瑞海科技已經走在了“行業+AI”的道路上。

一、電力行業的數據痛點

在電力工程建設領域，基礎設施組網龐大復雜、遠程戶外作業監管難、業務生產存在安全隱患等問題成為行業管理和投入的痛點。為了解決這些問題，瑞海科技研發團隊將機器視覺、前端感知、邊緣計算、電網安全數據、無人交互等技術進行融合，提供一套包括輸電架空線路、電力溝道、變電站和配電室等設施的智能改建、監控和運維管理的整體AI解決方案。

平臺運用計算機人工智能和穿戴識別、材料識別等尖端技術情況下，“智慧安全施工平臺”將會對施工現場、施工人員標準化行為等進行實時監控，除此之外還會對施工中所用材料的環境濕度、質量、噪音數據、電纜爆頭、土方坍塌、管道泄漏等問題進行安全監管，對各類違規操作隨時發出預警，從源頭上避免安全隱患。

瑞海科技CEO吳寧海介紹，人工智能管控平臺采用了多目攝像機、各種數據監測進行前端感知，進而在電塔、變電站、電纜隧道等空域、下方、周邊采用機器視覺對電塔進行24小時監控，并配備應急處理手段，最終將邊緣計算分析數據匯總至平臺，對其進行統計、分析、運算和處理，實現實時準確報警，指導用戶在發現問題后的第一時間進行處理。

比如在無人值守的變電站，當有非施工人員擅自闖入時，系統自動預警“非法入侵請離開”；當施工人員進入施工領域未標準著裝時，系統則自動預警“請標準化著裝！請佩戴安全帽！”。除此之外，對于施工現場的各個標識、器材等也將嚴格智能監管。

在小區用電環節，配電室智能運維管理平臺實現了對小區配電設備的在線實時監控、報警、人員標準穿戴識別、非法入侵告警、標識合規化確認等系列功能，提高了配電室運維的安全性，降低了運維人員的負荷。目前，該平臺已在西安市西咸新區一小區率先試點應用，并有望在全國范圍內推廣。

對于平臺的操作原理，吳總回復道：“當各種技術參數設置好后，由人工智能自行運行，機器視覺代替人眼對現場進行實時監控，發現異常并報警。從制度上、技術上消除人為造成的工程質量，改變工程審計、決算等方式方法，實現可視化的無盲點工程審計，使智慧城市建設與改造成為可能，大大降低危險系數和施工難度。”

據瑞海科技統計，目前電力行業顯現的市場就已經超過3500億元。以陜西電網為例，布局運營檢修、基礎建設、安全監管這三大部門所涉及的：電力管廊運行平臺（千公里以上，100萬元/公里）、電力防破（上萬個點，5萬元/點）、AI無人值守變電站（上千座，100萬元/座），已有近100億的市場需求。

二、創新創業感悟

“別人不敢做的事情就是機會”

吳寧海大學畢業后在計算機行業工作近十年，之后投身電力系統，一干又是十幾年，在行業里爬摸滾打，積累了許多經驗。

“目前，我國的大部分電網溝道等基礎設施是2000年左右建造的，建造時并沒有預料到十幾年后的今天用電量需求如此之大。因此，很多繁華地帶的電網溝道建設都是低標準的、簡易的。電纜布置也比較凌亂，導致溝道里容余不夠。加上城市每年積了很多雨水，大量電纜泡在里面，有很大的安全隱患。比如2015年，湖北武漢一小區電纜井起火，造成7死12傷的慘劇。”吳寧海說道。

圖| 瑞海科技公司創始人兼總經理吳寧海

可以看到，電纜通道的安全是一個國家剛需的問題，但是由于這個安全和工程復雜性，很少有公司接這種活。

2013年，咸陽供電公司有一個全國試點的項目，要對咸陽市的電纜溝道進行就地拆建。這條全長7公里的溝道，覆蓋了咸陽市大半個城市的用電，政府和重要企業的用電電纜都在這條溝道里。積水淤泥嚴重還需要帶電改建，這兩個要求難住了很多公司。

吳寧海覺得這是個促進公司發展的好機會。可是，當時公司的合伙人并不想做這么危險且復雜的事情。因此，吳寧海決定自己成立一個公司，并接收這個項目。對于他來說，別人不敢做的事情，恰恰就是機會。

2013年，吳寧海正式成立了瑞海公司，帶著5個原公司老員工，抱著“不成功便成仁”的決心，接下了這個項目。

“沒有技術壁壘的經驗是沒有優勢的”

拿到這塊“燙手的山芋”后，瑞海先按照普通的基礎設施建設的方式施工。但剛挖了200多米，就已經出現橫穿78處的管線，面對這種復雜的情況，項目不得不停工。為了了解各種管道的布置和拆修條件，吳寧海聘請到各個行業的工程師13人，涉及電力、通訊、熱力、天然氣等各個領域。團隊根據工程師們的專業知識和建議，重新組建了施工方案。三個月后，不僅很好的處理了上述問題，瑞海還通過這一項目，積累了很多老城區帶電管廊改造的整個工藝流程的新經驗、學到了很多應急新方案。

這個項目，讓瑞海這個剛成立的公司在行業內有了一定的影響力，而這個項目也成為了全國經典的試點案例。隨后，國家電網公司主動找到瑞海尋求合作。吳寧海說：“當時覺得很有希望。因為我們面對的是一個巨大的市場，光西安市就有上千公里，全國算下來有幾十萬公里電力溝道要改造。”

然而，沒過多久，國網找到吳寧海商議，要瑞海公司將整個施工建設經驗整理上報出來。但對于瑞海來說，單純上報施工經驗太容易被模仿，這樣積累的經驗優勢就會失去。計算機出身的他，敏銳地感覺到自己急需要為其經驗打造技術壁壘。但是，如何打造技術壁壘呢？

圖| 瑞海科技核心產品系統

天上掉下了“楊博士”

吳寧海為了尋找技術壁壘，和西安交通大學、西安電子科技大學以及西北大學的學者進行了溝通，但是都無功而返。而機遇卻在吳寧海去美國探親出現了。

探親期間，吳寧海通過華人教會結識了美國弗羅里達州一位華人計算機教授SuShing Chen。陳教授聽了吳寧海的工作和遇到的困難，很感興趣，并告訴他可以用人工智能技術建立起技術壁壘，同時提出考察瑞海的項目，如果合適幫助其推薦最頂尖的科學家，提供最好的技術。

2015年4月，陳教授考察瑞海后堅定了要幫助其建立技術壁壘的決心。并向其推薦了一位年輕的華人計算機研究者楊博士。其曾獲得美國杰出青年科學家獎，并在人工智能醫學圖像領域的應用有出色的成就。楊林博士不僅為瑞海提供了最先進的人工智能技術，作為技術壁壘。還幫其引進了一個先進的人工智能研究團隊。

人工智能與電力工程的結合，這是一個藍海領域。整個工程領域關于此種結合的學術論文和專利幾乎是空白。因此研發突破點也很多，留給瑞海整個新團隊施展的空間也很多。在楊林帶領的技術團隊的支持下，瑞海科技實現了電力工程領域人工智能零突破。

楊林的加入和人工智能技術的引入，使得瑞海科技得到了中科創星的關注。中科創星肯定了瑞海科技的科技工程項目，不僅給與了其天使輪投資，還幫助瑞海規范研發體系和管理體系，確認發展路線、規劃財務、讓公司運作更加科學合理。

行業+AI：從應用端到技術端的逆行

由于瑞海科技是由傳統電力工程行業到AI與電力的轉型，這個過程為其節省了大量的時間。應用場景是現成的，需求是現成的，關鍵就是用技術幫助場景解決問題。

這一新思路吸引到各地電網的人來瑞海參觀、尋求合作。“他們對我們的設備很好奇，都在詢問我們的系統是做什么用的，能滿足什么功能，能不能幫助他們解決更為棘手的問題。就這樣，我們積累了大量的數據，也知道了行業真正的需求。”

圖| AI無人值守變電站智能管控系統

針對這些需求，瑞海團隊先與國家電網合作，設計制造了帶電作業車智能管控機器人。盡管這個項目市場很小，全國只有上萬臺列裝。但是這個產品可以迅速交付，并且可以借助與國網合作案例做一個很好的產品宣傳。

之后，瑞海對已知的行業需求進行了分析，并投入研發了三款海量級市場的產品：管廊智能運行系統、AI無人值守變電站智能管控系統以及電力防外破系統。除此之外，他們還建造了一個大的架構雛形：前端智能柱-中端機器人-后端數據平臺。整個系統以拓撲結構和系統結構為基礎，產品分布于系統結構中。

以電力防外破系統為例，在輸電線路被干擾和破損引起電力故障甚至安全隱患時，目前國家電網的處理方式是借用無人機巡邏，對電纜進行監測。但是無人機不能夠達到對安全隱患的“實時”監測，當某段電纜出現問題時，它可能剛飛過出事地段，不能在第一時間發現安全隱患。

而瑞海的防外破三級系統，分為視頻采集、數據處理和決策反饋三個步驟。在輸電線路每隔400米的鐵塔放置一處監控點，通過攝像頭采集視頻，視頻及時傳輸給現場機器人。現場機器人通過深度學習，甄別數據，如果發現人、鳥的干擾，會直接進行語音驅離、語音報警等操作。如果是出現了故障，則會將事故截屏和處理建議發到總部系統平臺。此反饋處理過程能夠控制在0.8-1.5s內，滿足24小時“實時”監控要求。

瑞海的整個系統平臺用到了通訊、大數據、人工智能、網絡傳輸技術，研發團隊分為兩組。一組由楊林博士帶領，專攻計算機視覺和計算機算法等人工智能等基礎技術；另一組負責工業級監控、大數據處理以及物聯網和傳感器部分。

圖| 綜合管廊智能運行系統

“由于這種需求推動下的產品，針對性強和時間周期控制性強。我們可以根據產品制造的速度，有針對性的把握時間應用點，以防止出現資金大規模投入卻無明確產出而資金斷裂的情況。”目前，瑞海正在尋求Pre-A輪融資，資金將用于人才培養、三省分支機構建設、護城河保護，以及專利池建設。

結語：

目前電力行業中用AI技術結合工程建設，生產產品解決行業需求的公司寥寥無幾。因為電力行業高度集中、高度壟斷的特性讓外行人很難進入。而如果對這個行業有豐富了解，有長年從業經驗，其在市場開辟、合作談判上會有優勢。

對于“行業+AI”模式，行業從業者不僅對這個行業的痛點有更深的理解，而且能在最快的時間內將需求反饋到產品上。更高效、更有針對性地為行業服務。正如吳寧海所說：“我們結合行業拿到的都是一線電力生產人員的剛需，可時效的解決他們的痛點，迅速發展布局應用。畢竟，實戰應用是我們的重要準則。”

無論是技術主導型的科技企業，還是行業+AI模式的企業，最終都要產品落地服務具體場景，都值得給予更多的關注和支持。