DBM专访：数字新能源对话恒通视界：解构光伏电站运维四大痛点

伴随国内光伏装机规模连年持续攀高，大量的光伏电站项目快速落地，电站运维需求也呈现出爆发式增长。

然而，随着山地、水面、沙漠、戈壁等复杂场景下的电站不断增多，传统人工运维模式已经无法满足当下光伏电站的高效高质运维需求。而在人工智能、低空无人机技术与新能源产业双向融合的加持下，以 AI 智能巡检为核心的智慧运维模式应运而生，为光伏电站的运维提供了全新的解决路径。

2026 SNEC 国际光伏展会期间，山东恒通视界科技有限公司总经理刘福恒接受了数字新能源DataBM.com的专访，就如何运用AI技术和智能化产品，破解光伏电站运维领域的痛点问题展开交流。

恒通视界成立于2020年，公司聚焦AI + 新能源核心赛道，多年来专注于为风光场电站提供智能化巡检数字化产品与服务。

交流中，凭借多年来的经验和观察，刘福恒指出了当前传统电站运维模式存在的诸多痛点。

光伏电站运维的四大痛点

随着行业和技术的发展，光伏电站的建设场景已经实现诸多限制，从山林到水面，从楼宇到荒漠，但也正是因为场景的日渐复杂，给电站运维也带来诸多挑战，依靠传统的人工巡检模式，已经无法满足新形势下的用户需求。

交流中，刘福恒总结了传统光伏电站运营模式存在的四大痛点。

1、人力成本高昂，且安全风险突出

刘福恒介绍，当前，光伏电站的人均年度运维成本已突破 8 万元 /MW，尤其是当下山地、水面、沙戈荒等等复杂环境下的光伏电站不断增多，依靠传统模式人工巡检的难度和成本更是成倍提升。

此外，运维人员长期处于高空、临水等高危环境下作业，触电、坠落、溺水等安全隐患也十分突出。

2、人工巡检效率低下

与传统巡检成本高昂相对应的是效率的低下。刘福恒以50MW的光伏电站为例，人工巡检模式下，一般需要10人、一周的时间才能完成，周期长、效率低下。

3、巡检依赖经验判断，处理方案缺乏科学性

人工巡检多依赖于肉眼或简单工具、凭个人经验判断，缺少科学依据，无法精准判断电站的真实状态，容易出现误判、漏检等问题。

此外，对热斑、二极管故障、开路等早期隐患信号，人工巡检往往无法及时监测，而故障漏检或延误处置极易引发安全事故，后期损失或将成倍放大。

4、智能化水平低下，海量运维数据价值被闲置

刘福恒表示，长年持续运行下的光伏电站大多已经积累沉淀了海量的设备运行图像、数据，但传统电站运维团队对专业数据缺乏处理和分析能力，更无法转化为设备预警、运维优化的有效依据，刘福恒对此十分可惜。

他认为，当前光伏电站运营领域的智能化水平，以及对智能化设备工具的接纳程度还有待提升。

无人机巡检+AI双重加持，构建智能化新模式

当下，随着光伏电站的持续规模化落地，持续提升电站管理效率和质量，降低运维成本，规避安全风险已经成为巨大的行业缺口。但另一方面，传统原始粗放的管理模式已经无法匹配当下电站用户的需求。如何破局？刘福恒言简意赅：AI+数据。

刘福恒介绍，多年来，恒通视界聚焦AI+新能源赛道，围绕光伏电站 AI 无人机智慧化巡检系统建设，聚焦电站全域智能化巡检与运维管控能力构建服务，推出全流程智能化巡检服务与智慧化巡检系统两大产品服务板块，业务覆盖光伏、风电等两大主流新能源场站场景。

其中，恒通视界自研的光伏电站的智慧化巡检系统，已经可以“从前期的建模、航线规划，到后续的数据采集、AI分析，再到最后的出具报告，实现了闭环运营”，同时，恒通视界最大化地采用了轻量化的设计，以适配更多场景下的电站运维工作，可以做到“把AI技术贯穿到了光伏电站运维巡检的各个流程、各个场景中”。

最为值得关注的是，经过多年的服务积累沉淀，目前恒通视界已经建立拥有十余万张光伏电站隐患及组件缺陷高清图像的数据库，样本覆盖平地、山地、水面等全类型光伏电站场景。凭借这些海量数据，结合AI的能力，恒通视界智慧化运维系统在经过标准化标注、多层级人工审核、模型预训练、落地场景反馈优化多轮循环打磨、迭代后，训练出高精度的识别算法，能够实现故障的准确识别、应对。

而说到光伏电站运维的未来发展趋势，刘福恒对自己的赛道充满信心，他认为，从近期政府主管部门陆续出台的各项配套政策、发展方案不难看出，“AI 赋能新能源不再是单一技术应用，而是支撑新型电力系统建设的国家级战略抓手。”

“未来（电站巡检领域）的发展趋势肯定是以‘AI+能源’融合发展，数据和AI将驱动电站运维领域的变革和发展”，刘福恒判断。

的确，AI+无人机等智能设备技术的不断突破式发展，以及与新能源电站场景的深入快速融合，为光伏电站运维的精细化、数字化、智能化且低成本管理转型提供了无限可能。