作者 | 涂承燁
審校 | 重樓
在許多行業中，如煤炭、電力、化工等，安全生產是至關重要的。這就需要通過巡檢，對設備運行狀態進行實時監測，及時發現并處理潛在的安全隱患，從而降低事故發生的概率。但是傳統的巡檢方式通常依賴于人工進行，如紙質記錄、手工錄入等。這種方式存在著諸多問題，如數據不準確、效率低下、無法跟蹤記錄、難以管理等等。在復雜的環境下，如煤礦井下、電力設施、隧道等，傳統巡檢方式的局限性更加突出。
那么有解決方案嗎？有的！
隨著科技的進步，智能化技術得到了廣泛的應用。這為智能巡檢的產生提供了技術基礎。通過智能化技術，可以實現數據的自動采集、處理、分析、預警等功能，極大地提高了巡檢的效率和準確性。
一、智能巡檢的概念
智能巡檢是一種利用智能化技術，對設備、設施等進行自動監測和檢測，以實現對其安全性、正常運行等方面的掌控和評估，以及對異常情況的應對和處理的過程。其核心在于依靠機器智能代替人工巡檢，使設備維護人員能夠快速檢測故障或潛在問題，減少盲目維護和人為因素所帶來的錯誤影響。
智能巡檢的應用場景非常廣泛，如火電廠、高速公路、油田等工業設備的智能巡檢，應用于智慧城市的路燈、水利設施、道路狀況等設備的監測，也可以應用于醫療衛生行業的床位衛生、藥品監管、手術器械清洗等上下游環節的檢測。智能巡檢能夠打破傳統人工檢測的瓶頸，大大提高檢測效率，同時也提高了設備的穩定性和安全性。
智能巡檢的實現主要依靠物聯感知技術，通過物聯網采集獲取信息，自動記錄巡檢信息，及時發現問題，實現巡檢科學化。隨著物聯網技術的不斷更新迭代，智能巡檢也在不斷適應社會發展的需求，為各行各業提供更高效、準確的設備檢測和維護服務。
二、智能巡檢的重要性
智能巡檢在許多領域中都起著重要的作用：
- 提高工作效率：通過自動化的檢測和數據收集，智能巡檢能夠大大提高工作效率，減少人工巡檢的時間和精力。在傳統的巡檢方式中，人工巡檢是主要的方式，但存在巡檢難度大、數量不足等問題。而采用智能巡檢系統，則能夠實現自動化巡檢，在相同的時間內，可以檢測到更多的異常情況，從而提高工作效率。
- 提升安全性：在一些具有挑戰性的環境中，如高溫、高壓、有毒等危險情況，智能巡檢可以減少人員暴露在這些危險環境中的時間，從而降低事故風險和人員傷害。同時，通過實時監控設備的運行狀態，能夠及時發現并解決潛在問題，降低了設備故障的風險。
- 數據分析和預測：智能巡檢系統收集的大量數據可以用于分析和預測設備的性能和壽命。通過數據分析，企業可以更好地了解設備的運行狀況，預測未來的維護需求，并制定更有效的維護計劃。
- 提升管理效率：智能巡檢系統能夠自動記錄設備的運行數據，減少了人為錯誤的可能性，提高了數據的準確性和可靠性。這使得管理團隊可以更準確地了解設備的性能和狀態，從而做出更好的決策。
- 降低成本：智能巡檢能夠減少不必要的維護成本，因為通過預測設備可能出現的問題，可以提前進行維護，避免設備損壞導致的維修成本增加。同時，通過優化維護計劃，企業可以更有效地利用資源，降低運營成本。
總的來說，智能巡檢可以提高工作效率、提升安全性、優化資源配置、提高管理效率和降低成本。
在未來，隨著信息化技術的不斷發展，智能巡檢的應用將會更加廣泛。
三、智能巡檢的信息化技術
智能巡檢信息化技術是傳統業務系統現代化的重要標志，它通過集成多種高科技手段，實現對各種設備的全面、實時、精準監控和管理。這一技術的應用，不僅提高了業務系統的運行效率，更為其安全穩定運行提供了強有力的保障。
首先，智能巡檢信息化技術利用物聯網技術，實現了對智能設備的實時監控和數據采集。每一個傳感器、每一個監測設備都是這個網絡中的一部分，它們如同無數只敏銳的眼睛，時刻關注著設備的運行狀態。無論是溫度、濕度、壓力、還是振動，每一個細微的變化都難逃其“法眼”。
而大數據技術的引入，則進一步挖掘了這些數據的巨大價值。通過對這些海量數據進行高效、精準的分析處理，業務系統的管理者可以全面了解設備的運行狀態，預測可能出現的問題，提前進行維護和修復。這不僅大大提高了設備的可靠性，更有效避免了潛在的故障對整個系統的影響。
然而，智能巡檢信息化技術的魅力遠不止于此。它還融入了人工智能和云計算等前沿技術，使整個系統更加智能化、自動化。人工智能技術通過機器學習和深度學習，使系統能夠自我學習和進化，不斷提高故障診斷的準確性和效率。而云計算平臺則提供了強大的數據處理和存儲能力，保證了數據的安全性和隱私性。
另外，5G技術的加持，更為智能巡檢信息化技術注入了新的活力。相較于傳統的通訊技術，5G技術提供了更快的網絡連接速度和更低的延遲，確保了數據傳輸的實時性和穩定性。這使得遠程巡檢和監控成為可能，極大地擴展了智能設備的監控范圍和管理效率。
那么，融入了人工智能和云計算等前沿技術的智能巡檢是什么樣的呢？
四、基于AI（人工智能）的巡檢
基于人工智能的智能巡檢是一種先進的技術應用，它結合了自然語言處理和計算機視覺技術、大模型等，以實現高效的設備檢測和故障預警。
首先，大模型在智能巡檢中發揮著重要作用。大模型，也稱為深度學習模型，具有強大的數據擬合能力，能夠從大量的歷史數據中學習到各種模式。通過訓練，大模型能夠識別出設備正常工作狀態下的各種參數和特征，并能實時監測當前設備的工作狀態。一旦發現異常，大模型會立即發出警報，通知管理人員及時處理。
其次，機器視覺技術在智能巡檢中也起著關鍵作用。機器視覺技術通過圖像識別和計算機視覺算法，能夠實時監測設備的外觀、運行狀態和周圍環境。通過與預設的標準圖像進行比對，機器視覺技術可以快速檢測出設備是否存在異常、缺陷或故障，大大提高了巡檢的準確性和效率。
此外，基于大模型和機器視覺的智能巡檢系統還具有高度的可配置性和可擴展性。通過調整訓練參數和算法模型，可以針對不同的設備和場景進行定制化開發，以滿足各種實際需求。同時，隨著技術的不斷進步和數據的持續積累，智能巡檢系統的性能和準確性也將不斷提高。
總之，基于大模型和機器視覺的智能巡檢是一種先進的技術應用，具有高效、準確、可配置和可擴展等優點。通過將自然語言處理和計算機視覺技術相結合，智能巡檢系統能夠實現對設備狀況的實時監測和故障預警，為工業生產和設備維護提供有力支持。隨著技術的不斷發展和完善，智能巡檢系統的應用前景將更加廣闊。
那么從技術角度來看，AI巡檢的技術架構有何不同呢？
五、AI巡檢的技術架構
AI巡檢技術架構主要由以下幾個部分組成：
- 基礎支撐層：這一層的主要任務是通過各種傳感器和設備，實時監測設備的運行狀態和環境數據。數據主要包括設備的各種指標，比如電力設備的溫度、濕度、壓力、電流、電壓等，以及環境中的溫度、濕度、煙霧、氣體濃度等信息。同時，支持在各種硬件架構上部署。數據通過無線或有線的方式傳輸到網絡中，以便進一步的處理和分析。同時，還需要保證數據的安全性和完整性，避免數據在傳輸過程中被篡改或丟失。
- 資源管理層：這一層主要負責將基礎支撐層收集的數據進行抽取、轉換、存儲。數據通過通用處理后，有針對性的清洗成不同主題的數據集。
- 計算層：這一層主要負責對傳輸過來的數據進行處理和分析。數據經過處理后，通過相應的算法和模型，對設備的運行狀態進行評估和預測。同時，還可以對異常數據進行預警和報警，及時發現設備故障或潛在的安全隱患。
- 應用場景層：這一層主要將處理層的結果以可視化的方式呈現給用戶，并提供相應的管理和控制功能。應用層可以根據用戶的角色和權限，提供不同的功能和界面。例如，電力公司的工作人員可以通過應用層查看電力設備的運行狀態和環境數據，對異常情況進行預警和報警，并采取相應的措施解決問題。
技術架構
算法模型
優化后的算法模型
總體來說，AI巡檢技術架構是一個多層次、多技術的綜合應用系統，涉及到傳感器技術、通信技術、數據處理技術、人工智能技術等多個領域。通過這種技術架構的應用，可以提高設備的運行效率和安全性，減少維護成本和故障時間，提升業務系統的整體性能和可靠性。
加入了深度學習的算法模型，巡檢就變得更智能，就可以應用于更多的行業場景了。
六、AI巡檢的應用場景
AI巡檢的應用場景主要涉及冶金礦產行業、石化行業、電力行業等。在這些場景中，AI巡檢系統可以運用人工智能技術對監控視頻進行實時分析，及時發現異常情況，如入侵者、煙霧、火焰等，并發出警報。AI巡檢的應用，大大提高了安全管理的效率和準確性，減輕了人工巡檢的工作負擔，降低了安全風險。
場景多樣化解決方案
化工行業應用場景
電力行業應用場景
具體應用場景，另外文章再具體闡述。
七、AI巡檢的前景
AI巡檢領域的發展前景非常廣闊，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI巡檢將會在更多的行業中得到應用。
我相信，未來的AI巡檢將會更加智能化、自主化，能夠實現更加高效、精準的巡檢任務。同時，隨著AI技術的不斷發展，AI巡檢將會具備更加豐富、準確的數據分析能力，為企業的決策提供更加科學、可靠的依據。
作者介紹
涂承燁，51CTO社區編輯，省政府采購專家、省綜合性評標專家、公 E 采招標采購專家，獲得信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP，CSPM-2等認證，擁有15年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗。對項目管理、前后端開發、微服務、架構設計、物聯網、大數據、咨詢設計等較為關注。
