王洋博士分享智慧机巡AIoT系统实践

1.jpg 南方电网一年一度的学术盛宴,第十六届中国南方电网国际技术论坛,盛大开幕。在【电力前沿技术】论坛中,多翼创新CEO王洋博士是首位演讲嘉宾。王洋博士向大家分享了“无人值守智慧机巡AIoT系统实践”,将多翼四年多的技术积淀、去伪存真、求是创新,全部浓缩于这次顶级技术交流中。

2019-12-09

南方电网一年一度的学术盛宴,第十六届中国南方电网国际技术论坛,盛大开幕。本次论坛主题为“汇聚创新力量,建设一流企业”,于2019年12月5-6日在广州举行。

12月5日的论坛包含多个主题,邀请国内外一流的电力专家、学者进行专题汇报,包括:电力前沿技术、数字技术与电网发展、新能源与海上风电技术、绿色电网与环境友好型电力装备技术及应用、电力系统及其自动化技术、高电压技术、输变电技术、供用电、通信信息技术、综合及其他。

在【电力前沿技术】论坛中,多翼创新CEO王洋博士是首位演讲嘉宾。王洋博士向大家分享了“无人值守智慧机巡AIoT系统实践”,将多翼四年多的技术积淀、去伪存真、求是创新,全部浓缩于这次顶级技术交流中。会后,众多专家就王洋博士的演讲作出积极点评,场下的提问也十分踊跃。那么,让我们一起看看多翼AIoT到底是什么。

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1.多翼AIoT

机巡作业的传统方式是人工操纵无人机,大规模普及机巡就需要大量的专业飞手,这将对企业人力的成本和管理构成极大的挑战。所以,机巡的发展趋势一定是自动化、智能化,目的是解决机巡作业大规模应用带来的人力瓶颈问题。

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多翼AIoT是面向电力行业巡检场景的AI+物联网系统平台,融合AI识别、精确巡检、路径计算、多模式数据存储、设备端云端同步、远程监控、可视化图表分析等多种能力,满足电力行业在现场巡检、设备管理、缺陷识别、数据分析、安全隐私保护等方面的需求。

AIoT平台由云-边-端三个模块组成:

1. 云:位于客户私有云,面向中心端客户,负责统一集中的设备管理,具备任务编排、状态查看、数据汇总、分析报表、AI训练、计算服务等功能。

2. 边:位于机场或航母的设备端服务,面向现场人员,负责现场的任务执行,具备状态监控、实时计算、AI识别、数据储存和同步等功能。

3. 端:位于机场或航母的硬件模组,负责自动化执行巡检任务,能实现精巡、精降、数据回传、目标识别等功能。

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2.多翼AIoT与通用IoT的区别

电力巡检的现场环境复杂多变,气候、地形、网络等环境条件难以预料,巡检的范围和设备数据海量,并且电力行业的客户对网络往往有更高的安全需求和数据隐秘保障。因此通用IoT难以胜任这样的业务场景,而多翼AIoT平台能充分满足上述需求。

由于电力巡检的范围涵括城市、郊区、山林等场景,断网和弱网环境是必然要面对的难题。多翼AIoT平台能适应复杂的网络环境,支持不稳定网络环境下的正常作业,甚至支持离线作业。

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从用户友好角度来看,多翼AIoT平台不仅支持数据图表与地图,还能进行三维空间中的设备动态可视化展示,轻松引导客户了解平台全貌。平台还能实现实时报告、动态预测巡检对象位置,提升操作人员的现场管理和应急反应能力。

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3.多翼AIoT特点

1. 机场、航母终端集成设备搭载大量通用辅助硬件模组,可解决气候环境问题;同时,多翼云平台软件能对关键设备的生命周期进行跟踪和故障预测,实现可靠的设备接入和管理功能;

2. 机场、航母同时可作为边缘节点进行现场数据的采集、存储、分析、清洗,并实时上报设备数据至云端,实现弱网和断网下的离线作业以及低延时缺陷检测;

3. 云端和边缘节点具备策略性OTA升级以及异常错误停止机制,能高效地批量管理、部署、升级设备;

4. 符合政企客户的网络安全接入规范,是可稳定迁移的私有化部署方案。

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4.平台亮点:可增量学习的AI模型

多翼的AIoT平台集成了可增量学习和自动部署的AI模型。在云-边-端三侧,分别部署了AI自治演化系统、轻载AI演化系统和低延时AI计算模块,以应对不同使用场景的AI需求。传统的AI模型部署后,会出现模型不匹配现实业务的情况。多翼的AI模型具备增量学习,能根据实际的业务情况不断评估、优化模型,确保模型的使用时间越长,准确率和业务匹配度越高。

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云-边-端三侧的AI系统分别为:

1. 云侧的AI自治演化系统:具备强大的算力,可做到海量大数据分析、模型质量评估、自训练等等功能。但由于云与边、端的通信距离较远,通信时延高, 所以一般用来处理非紧急的数据深度分析业务。

2. 边侧的轻载AI演化系统:可实现快速分析现场数据,例如:缺陷识别、故障诊断等等,确保每一次机巡任务结束后,作业人员能在现场马上查看数据分析的结果。这能大幅度缩短单次机巡任务的效率和质量,当下发现巡检异常并解决,不留后患。

3. 端侧的低延时AI计算模块:属于辅助性的AI算法模块,可实现超低延时的迅速计算与反馈,适合对实时诊断与快速微调有要求的业务。以机巡例,当无人机降落时,使用端侧的基于图像的视觉算法,能准确地降落在1平米的小平台上,实现厘米级的降落精度。同时,在无人机巡检电网设备时,使用视觉导航算法先“判断”再拍照,无人机就能准确地采集到高清的设备故障画面,从而确保巡检数据的有效性、标准性,从而避免数据冗余,方便进一步的数据分析。

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5.实践成果

多年来专注于智能机巡作业领域,多翼具备丰富的项目经验,已有的案例都经过了电网入网安全检测。多翼AIoT平台经过大量部署测试,已积累了多种部署策略模型和可复用的软硬件模组方案,实现了高可用性与高可靠性,可稳定实现的功能包括:

1. 利用边缘计算优化视觉导航AI算法并自动部署;

2. 计算流和AI模型在云-边-端之间跨平台迁移,满足机巡低延时需求;

3. 云-边-端数据联动,支持数据脱敏、加密等定制化需求;

4. 机场和航母集群实时监控和批量部署升级;

5. 无人机、电池等设备全生命周期管理和风险预测;

6. 已支持多种端侧传感器接入,如微气象、激光雷达等,可灵活组合。

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6.关于多翼

多翼拥有强大的技术团队。团队带头人王洋博士,是深圳市“孔雀计划”海归专家,曾就职于United Technologies(全球第二大航空航天军工集团)。核心技术团队来自中美两国著名科技企业与高校,在软件系统架构、AI视觉算法、数据库后台、机电自动化系统等领域具备丰富工作经验和强大研发能力。同时,多翼是国家高新技术企业,拥有3A信用等级证书、民用无人机驾驶经营许可证、ISO9001等多种行业资质;今年11月,多翼被评选为浙江大学研究生教育实践基地。

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多翼创新,致力于为行业客户提供无人机自动机场和航母系统,实现低空数据自动化采集+智能化分析的完整闭环,帮助客户提升生产效率,在新技术浪潮中立于不败。