中能拾貝重構(gòu)工業(yè)資產(chǎn)管理模式
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時間：2026-06-10 16:00
為電力行業(yè)注入“AI引擎”
——中能拾貝重構(gòu)工業(yè)資產(chǎn)管理模式
于淼
當(dāng)前，隨著“人工智能+”行動深入推進，能源電力行業(yè)正迎來由數(shù)字化向智能化躍遷的關(guān)鍵階段。人工智能不再只是報表生成、智能問答、輔助巡檢等外圍工具，而是加速進入設(shè)備健康、運行優(yōu)化、資產(chǎn)管理、安全生產(chǎn)和經(jīng)營決策等核心場景。在這一輪產(chǎn)業(yè)變革中，深耕能源電力等資產(chǎn)密集型行業(yè)二十余年的中能拾貝科技有限公司（簡稱“中能拾貝”），正試圖給出一套不同于傳統(tǒng)信息化、也不同于通用AI應(yīng)用的工業(yè)智能答案。6月5日，中能拾貝技術(shù)負(fù)責(zé)人蔣飛勇圍繞工業(yè)AI落地、電力資產(chǎn)管理模式重構(gòu)、企業(yè)技術(shù)護城河建設(shè)等話題，講述了“AI+能源”的工業(yè)故事。
不僅要“會說話”還要“懂工業(yè)”
“人工智能給能源電力行業(yè)帶來的變化，不只是多了一個智能工具，而是會深刻改變生產(chǎn)方式、運維方式、管理方式和價值創(chuàng)造方式?！笔Y飛勇指出。
在他看來，過去電力企業(yè)數(shù)字化建設(shè)主要解決“看得見、管得住”的問題，例如數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測、資產(chǎn)臺賬、流程管理等；步入AI智能化時代后，行業(yè)真正需要攻克的，是如何實現(xiàn)“看得懂、判得準(zhǔn)、輔助決策穩(wěn)、經(jīng)濟算得清”。
電力行業(yè)具有資產(chǎn)密集、設(shè)備復(fù)雜、安全要求高、運行連續(xù)性強等特點。水輪發(fā)電機組、變壓器、風(fēng)機、儲能系統(tǒng)等關(guān)鍵設(shè)備，往往涉及機械、電氣、熱力、水力等多物理場耦合。設(shè)備運行中的溫度、振動、壓力、電流、聲紋、圖像等信號，如果不能被放入工業(yè)語義、物理機理和業(yè)務(wù)目標(biāo)中理解，就難以轉(zhuǎn)化為可靠判斷和實際價值。
“工業(yè)AI的難點，不是讓機器會說話，而是讓機器真正懂設(shè)備、懂工況、懂機理、懂規(guī)程、懂風(fēng)險、懂價值?！笔Y飛勇坦言。
這也意味著，電力行業(yè)AI落地不能簡單依賴通用大模型。通用大模型擅長語言理解和文本生成，但面對工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜設(shè)備、稀缺故障樣本、安全邊界約束和業(yè)務(wù)閉環(huán)要求，僅靠“問答式AI”遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
SDKIP構(gòu)建工業(yè)智能閉環(huán)
面對工業(yè)AI規(guī)?；涞氐纳顚与y題，中能拾貝提出了自主技術(shù)體系——SDKIP。SDKIP代表“Signal信號數(shù)字化、Data數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、Knowledge知識語義化、Intelligence智能自主化、Purpose意圖具象化”，形成從物理信號到商業(yè)價值的完整鏈路。
其中，Signal強調(diào)從設(shè)備運行信號中感知物理世界；Data強調(diào)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行治理、融合和資產(chǎn)化；Knowledge強調(diào)將專家經(jīng)驗、故障案例、檢修規(guī)程、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為知識圖譜、本體模型和工業(yè)語義體系；Intelligence強調(diào)融合工業(yè)大模型、物理AI、預(yù)測算法、優(yōu)化模型和智能體技術(shù)，形成可信智能；Purpose則強調(diào)把降本、增效、安全、延壽、增發(fā)、低碳等客戶目標(biāo)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可理解、可執(zhí)行、可度量的任務(wù)。
“SDKIP不是一個單點算法，而是一套從信號到價值的工業(yè)智能方法論?！笔Y飛勇強調(diào)，其核心價值在于打通“感知—認(rèn)知—決策—執(zhí)行—反饋”的閉環(huán)，讓AI不止于發(fā)現(xiàn)問題，更能夠推動問題解決和價值兌現(xiàn)。
在電力企業(yè)長期存在的數(shù)據(jù)孤島、樣本稀疏、黑盒信任等問題面前，SDKIP試圖提供系統(tǒng)性解決路徑。首先是破解數(shù)據(jù)孤島。中能拾貝通過工業(yè)信息模型和工業(yè)語義體系，將設(shè)備、部件、測點、工況、故障、工單、資產(chǎn)納入同一認(rèn)知框架；其次是應(yīng)對樣本稀缺。中能拾貝通過物理機理、專家知識、小樣本學(xué)習(xí)和行業(yè)模型融合，提高AI在復(fù)雜場景下的可靠性；再次是解決信任問題。中能拾貝將物理約束、邏輯校驗、知識溯源和模型治理嵌入AI推理過程，讓每一次AI判斷有依據(jù)、每一次模型調(diào)用有記錄、每一次優(yōu)化建議可驗證。
承載工業(yè)資產(chǎn)管理新模式
如果說SDKIP是中能拾貝的技術(shù)方法論，那么其自研的CyberwIIOS工業(yè)智能操作系統(tǒng)和CyberwAPM新一代資產(chǎn)價值管理平臺，則是其落地載體。中能拾貝正在構(gòu)建“拾貝123+N+X”業(yè)務(wù)藍(lán)圖，主導(dǎo)研發(fā)基于SDKIP架構(gòu)的工業(yè)智能操作系統(tǒng)CyberwIIOS，以及面向資產(chǎn)密集型企業(yè)的新一代資產(chǎn)價值管理平臺CyberwAPM，通過重構(gòu)底層數(shù)字基座，支撐上游各類豐富的工業(yè)智能應(yīng)用。
CyberwIIOS面向工業(yè)場景提供云邊端協(xié)同、工業(yè)應(yīng)用開發(fā)、智能體運行、模型服務(wù)調(diào)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價值運營等底座能力。CyberwAPM則面向電力企業(yè)資產(chǎn)價值管理，重點支撐設(shè)備健康、風(fēng)險預(yù)警、檢修優(yōu)化、資產(chǎn)績效、經(jīng)營收益評估等場景。
例如，在水電站機組出現(xiàn)軸承溫度異常趨勢時，系統(tǒng)不僅可以識別溫升現(xiàn)象，還能關(guān)聯(lián)設(shè)備結(jié)構(gòu)、歷史案例、負(fù)荷變化、冷卻系統(tǒng)狀態(tài)、熱平衡模型和檢修規(guī)程，判斷異常原因，生成風(fēng)險等級和處置建議，并進一步聯(lián)動資產(chǎn)管理系統(tǒng)生成工單、聯(lián)動運行系統(tǒng)優(yōu)化策略，形成從預(yù)警、診斷、決策到執(zhí)行和反饋的閉環(huán)。
這意味著，工業(yè)AI不再只是一個報警工具或分析看板，而是進入資產(chǎn)全生命周期管理過程，幫助企業(yè)從“被動檢修”走向“預(yù)測維護”，從“單點優(yōu)化”走向“全局協(xié)同”，從“項目交付”走向“價值運營”。
面向未來，中能拾貝將繼續(xù)圍繞“原生、可信、閉環(huán)、可運營”推進技術(shù)升級。從設(shè)備監(jiān)測到資產(chǎn)價值管理，從單點算法到工業(yè)智能操作系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)采集到價值閉環(huán)，中能拾貝正在以AI重構(gòu)工業(yè)資產(chǎn)管理模式。正如蔣飛勇最后總結(jié)道：“能源電力行業(yè)AI落地的最終目標(biāo)，不是讓系統(tǒng)多一個智能助手，而是讓關(guān)鍵資產(chǎn)更安全、運行更經(jīng)濟、管理更高效、價值更可持續(xù)。”
責(zé)任編輯：高慧君
