灵晔

构建面向电力场景的空间智能与检修运维新范式

行业痛点

电力运维正在从“经验驱动”走向“空间数据驱动”，传统方式在效率、安全和协同上都面临挑战。

电力行业的管理系统多、设备终端散。虽然实现了“数据联网”，但各系统之间互不相通，数据与实际的物理空间脱节。运维人员在面对大量复杂数据时，无法在三维实景中快速、精准地定位到故障设备，难以做到“全局掌控”。

现有智能巡视系统存在布点不科学，拍摄角度不全面，拍摄盲区比较多，工程设计人员工作量大。机器人和无人机只能按固定航线作业，灵活性不足，无法应对突发状况，存在操作盲区；直接远程操作风险高，现场调试周期长。

电力场站的设备技术改造频繁，导致模型更新慢、维护成本高，常常出现“模型与现场对不上”的尴尬。此外，每天产生的海量运行历史数据，因为缺乏有效梳理，难以沉淀为AI训练资产。

传统资产管理存在数据分散、台账模糊、工作量大等问题，此外，设备盘点高度依赖人工现场核查，缺乏全生命周期的追溯与快速查询能力，缺乏统一的版本管理机制，导致技改前后数据对比困难，信息难以在部门间顺畅流转与全局共享。

核心采集硬件为电力场景提供高精度三维实景数据基础。

90%资产管理效率提升

70%培训效率提升

50%巡视用时压缩

47%巡检工作量减少

让每一个电力现场都成为AI可理解、具身智能可执行、业务可自主协同的空间智能世界