在全球能源轉型加速推進的背景下，光伏產業作為清潔能源的核心力量，正面臨規模化發展后的運維瓶頸。山東建筑大學“低碳技術與智慧能源”團隊聚焦光伏智能檢測領域，以輕量化大模型與云邊協同技術為核心，研發的“天工睿眼?智繪光網”光伏組件缺陷檢測平臺，實現了缺陷檢測的精準化、高效化，為光伏產業智能化運維提供了突破性解決方案。

技術攻堅：破解缺陷檢測核心痛點

傳統檢測方式依賴人工判讀或單一技術，存在效率低、漏檢率高、適應復雜環境能力弱等局限，難以滿足規模化運維需求。針對上述問題，團隊基于新一代信息技術，創新設計云邊協同架構：無人機航拍代替人工巡檢大幅降低時間和人力成本；邊緣側搭載AI處理器快速識別顯性缺陷，提高緊急故障反應效率；云側依托多模態大模型深度分析數據，精準定位隱裂、斷柵等隱性缺陷，增加隱性故障辨識類型，提高辨識精度。這一架構既保證了現場響應速度（故障判斷延遲≤3秒），又通過云端大數據訓練提升了模型泛化能力。

在算法層面，團隊研發輕量化小樣本檢測模型——僅需10-20張缺陷樣本即可完成訓練，模型參數量減少75%的同時，檢測準確率仍保持90%以上。結合多模態融合技術，團隊構建了“圖像—文本”雙通道診斷框架，使隱性缺陷識別召回率提升20%，有效解決了復雜環境下的漏檢問題。

成果落地：從技術突破到產業價值

自平臺運行以來，已在山東省濟南市多個光伏場站予以實施。相比傳統人工巡檢，檢測效率提升20倍，運維成本降低30%，單電站年發電量損失減少約5%。形成“智能檢測—自動預警—工單處置”閉環體系，為集中式電站、分布式園區等多場景，為光伏企業提供了可復制的智能化方案。平臺的成功運行有效破解了當前光伏運維中普遍存在的人工依賴與精準檢測難以兼顧、隱性缺陷識別滯后的關鍵難題，為實現“技術驅動診斷、數據支撐運維、效益持續增長”的新型光伏管理范式提供了強有力的技術支撐，推動光伏場站從傳統人工運維向智能化、精細化運維轉變。 彰顯了AI技術在重構建筑能源管理價值鏈中的核心驅動力，在打通光伏運維 智能化“最后一公里”上邁出了關鍵一步。