大模型时代，快速构建大模型能力、实现场景化创新，并获得充足可持续的AI算力供给，成为干行万业智能化的刚需。大模型的出现，补全了让机器人产业从1%到10%跃升的技术基础，这也是业内为何看中“机器人+大模型”的主要原因。

11月22日，华为云隆重举办了盘古大模型主题论坛，该论坛以“开放同飞，共赢行业AI新时代”为主题，介绍了盘古大模型、异腾AI云服务等技术的最新进展，全面阐述盘古大模型生态发展的生态策略，并重磅发布一系列促进生态合作的方案和计划。

高新兴科技集团孵化的参股公司广州高新兴机器有限公司（以下简称“高新兴机器人”）受邀出席，高新兴机器人首席技术官刘彪以《电力巡检机器人全时空感知与智能化运维》为主题，分享了基于盘古大模型的前沿探索和实践成果。

刘彪提到，人工智能的发展和机器人的发展是相辅相成的，在每一代机器人技术的发展中，人工智能在背后起到很大的作用。在以深度学习为主的感知智能为基础，给机器人提供了强大的感知能力、决策能力和学习能力。

高新兴机器人在第二代人工智能基础和第二代机器人的基础上，打造了全栈式的机器人研发体系，搭建了云边端一体化机器人操作系统。重点打造了五维立体技术站，其中包括机器人的移动能力、感知能力、决策能力、交互能力以及应用能力。

在电力巡检机器人产品能力上，高新兴机器人借助机器人技术和人工智能技术的融合，达到并超越了人工巡检“看，听，摸，问，测”能力水平，并基于大模型能力在智能运维领域达到了“老师傅”的水平。

高新兴机器人基于华为云电力行业预训练大模型方案，在发电、变电、配电等电力智能巡检场景，利用海量无标注电力数据进行预训练，结合少量标注样本进行微调，大大提升了样本筛选效率，节省了大量人工标注时间。

基于CV大模型的电力巡检机器人自动化完成数据采集、预处理、特征提取、模型训练、故障检测和预测、报表生成以及远程监控等全流程，从而对电力巡检场景的跑冒滴漏进行全方位判断。

当前的电力巡检机器人部署过程中需要人工手动预设数千个点位，部署时间按周或者月来算，既耗时又繁琐。机器人巡检时在达到每一个预设点位后，需要停下来进行检查，这导致整个巡检过程缺乏流畅性。

为了提高巡检效率，高新兴机器人和华为云团队考虑采用无需预设位的移动巡检技术，通过三维重建技术，在三维地图新增任意目标点，在于机器人地图相结合进行匹配，机器人自动规划合理巡检点、云台参数及最优路径，快速到达指定位置完成非预置位临巡、特巡。

电力巡检机器人通过搭载高精度的相机和图像传感器，采集大量的电力设备图像和视频数据，通过CV大模型提取出电力设备的特征和状态信息，例如设备的外观、运行状态、缺陷等，并通过预测大模型从而对电力设备的运行状态进行监测和评估。

通过对采集到的图像和视频数据进行深度学习和模式识别，可以检测出电力设备的各种故障和缺陷，例如线路短路、设备过热、绝缘层破损等，同时可以实现对电力设备的自动监测、故障诊断和预防性维护，并通过对历史数据的学习和分析，可以实现对电力设备运行状态的预测和预警，提前发现并解决潜在的问题，提高电力系统的可靠性和安全性。

高新兴机器人将有效利用大模型，突破巡逻机器人的感知、认知、决策和交互技术难题，并籍着我们已完成端到端全自研软硬件技术框架搭建的坚实基础，重点突破智能化3.0阶段，提高机器人的智能化水平和自主化能力，支撑其在警用巡逻、安保服务和工业巡检行业内多场景产品与应用落地，用机器人守护安全。

除电力巡检机器人外，在电力巡检业务场景下，高新兴还推出了变电站三维视频智能巡检系统。该系统以前沿的数字孪生技术为载体，与业内先进AR增强现实技术相结合，并融合3D可视、AI智能、IoT物联网感知技术，能够实现全息感知、自动巡视、统一预警、智能联动、精准指挥等。

系统可以融合接入辅助监控系统，实时监控变电站的现场情况，包括设备的运行状态、温度、湿度等数据，当出现异常情况时可根据应急预案，自动采取相应解决措施。如温度过高联动开启空调降温，巡检点异常自动抓取异常点位视频数据或联动电力巡检机器人，前往现场确认情况，实现固定巡检+移动巡检双重保障；不仅提高了电力巡检的效率和质量，还降低了设备故障率和安全隐患，为变电站的管理和运营提供更加科学、可靠、高效的解决方案，实现电力巡检管理提质增效。