风电行业AI战略全景:头部企业技术路径、商业模式与未来趋势深度解析

一、执行摘要与报告目的

风电行业正经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。随着新能源电力全面市场化，行业竞争的核心逻辑已从追求“最低度电成本”转向追求“最高发电价值”。AI技术作为核心驱动力，正在重构风电产业的价值链，推动其从规模扩张迈向价值提升的新阶段。

本报告旨在为新能源行业人工智能研究院的内部战略规划与决策提供深度参考。报告聚焦于风电行业的主要头部企业，包括金风科技、远景能源、明阳智能、运达股份以及国际巨头Vestas和西门子歌美飒，系统梳理并横向比较其在人工智能领域的战略布局与技术实践。

报告的核心分析将围绕两个关键维度展开：

1. 智能风机
   ：分析AI如何赋能风机从被动的发电设备进化为具备“超级大脑”的自主系统，实现感知、控制、设计与全生命周期管理的智能化。
2. 智能风场
   ：探讨AI如何驱动风电场运维模式从“人防”向“数防”、“技防”的革命，并实现从单一发电单元向综合能源系统关键节点的角色转变。

通过对上述企业AI战略的愿景、目标与价值进行深入剖析，报告将揭示行业技术应用的现状，并展望未来3-5年的技术演进与商业模式趋势。关键趋势表明，AI将推动运维向L3级无人化迈进，驱动价值创造逻辑转向**“度电价值成本”最优**，并促进风电与储能、制氢等产业深度融合，形成**“绿色能源综合体”**等创新商业模式。

然而，行业的智能化转型也面临数据基础薄弱、技术落地深度不足、标准体系滞后及复合型人才短缺等共性挑战。对此，构建协同生态、攻关可解释性算法、加快标准制定已成为行业共识的解决路径。

最终，本报告不仅提供全面的竞争格局分析，更将基于研究发现，提出具体、可操作的行业战略建议与落地路径，旨在帮助决策者把握AI赋能风电的历史性机遇，在未来的能源竞争中构建核心优势。

二、风电行业AI战略愿景总览

当前，风电行业的竞争逻辑正经历一场根本性变革。其核心驱动力已从追求**“最低度电成本”** 的硬件与规模竞赛，转向追求**“最高发电价值”** 的系统与智能竞争。人工智能（AI）不再仅仅是优化效率的工具，而是重塑产业价值链、定义未来竞争格局的战略核心。本报告所聚焦的全球头部风电企业，其AI战略愿景虽各有侧重，但共同指向一个清晰、宏大的行业未来图景：构建一个高度自主、协同优化、价值最大化的智慧能源生态系统。

? 价值重构：从“发电能力”到“发电价值”的范式转移

随着新能源电力全面市场化，风电项目的盈利模式已从依赖固定补贴转向直面波动的电力市场。因此，行业的首要战略愿景是借助AI，将风电从“靠天吃饭”的被动发电设备，转变为能够洞察市场、主动决策的“智能交易员”。

• 核心理念
  是追求 “度电价值成本”最优，而非单纯的发电量最大。这意味着风机需要根据对未来电价和风资源的精准预测，智能调整发电策略：在电价高时多发电，在电价低时少发电或进行设备维护，从而将有限的设备寿命“储存”到高价值时段释放。
• 技术路径
  在于深度融合气象大模型与能源交易大模型。例如，远景能源通过“远景天机”超精准气象模型与“远景天枢”能源大模型的协同，使其“伽利略AI风机”能够实现分钟级响应电力市场，据称可使风电场收益提升20%以上。这标志着价值创造逻辑的根本性重构。

? 运维革命：迈向L3级“无人化、少人化”运营

解决偏远风电场“招工难、留人难、安全风险高”的行业痛点，是AI战略落地的直接驱动力。行业的共同愿景是实现运维模式从 “人防” 到 “数防”、“技防” 的彻底革命，最终迈向L3级（无人化）运维。

• 架构核心
  是构建 “云-边-端”三级智能体系。“云”作为总部大脑进行全局优化与决策；“边”作为场站本地系统进行快速响应和初步分析；“端”则通过无人机、机器狗、轨道机器人等智能设备替代人工，执行高频、高风险的巡检任务，效率可提升一倍以上。
• 终极目标
  是推动装备向具备 “免维护” 能力发展。通过将资深工程师的经验转化为可复制、可迭代的AI算法模型，并实现跨风电场知识共享（“一地创新，全网共享”），最终通过AI实现设备的自动状态评估、故障预警与排查。中国首个无人化风电场——三峡能源宁夏同利第三风电场的实践，已为此提供了可行的技术范式。

? 装备进化：风机成为具有“超级大脑”的自主系统

未来的智能风机将被赋予“生命”，进化为具备感知、学习、决策和优化能力的自主系统。这一愿景贯穿于风机的设计、制造、控制与全生命周期管理。

• 智能感知与控制
  ：通过激光雷达等传感器实现前馈控制，让风机“看见”数公里外的湍流并提前调整姿态，在提升发电效率的同时大幅降低机械载荷。
• 设计优化与数字孪生
  ：利用AI进行空气动力学和结构设计的自我演化，使风机能更好地适应特定风资源条件。同时，为每台实体风机创建高保真数字孪生体，在虚拟世界中预测性能、优化策略，实现从设计到退役的全生命周期精益化管理。
• 可靠性管理升级
  ：从关注单个部件的可靠性，转向通过系统级仿真与AI优化，强化部件间“连接界面”的协同，从根源上提升整机系统的安全性与耐久性。

? 系统融合：从单一发电单元到综合能源生态的关键节点

单一的风电上网模式已触及天花板。行业的远期愿景是让风电场超越其物理边界，成为新型电力系统中主动参与调节、价值多元化的关键节点。

• 风储一体化
  ：AI将协同优化风机与储能系统的运行，平抑出力波动，并参与调峰、调频等电力市场辅助服务，提升整体收益与电网友好性。
• “风电+”绿色综合体
  ：在电网消纳受限或追求更高价值的场景，AI将成为调度中心，动态协调风电与制氢、制氨等高载能产业。例如，在零碳产业园中，AI实现从发电到化工生产的“端到端协同优化”，将商业模式从卖电升级为卖绿色化工产品，彻底打破收益天花板。远景在内蒙古的绿色氢氨项目正是这一模式的先行实践。
• 源网荷储协同
  ：未来的智能风场将作为虚拟电厂（VPP）的重要组成部分，通过AI大模型与电网、负荷侧深度互动，提供系统所需的灵活性与稳定性。

? 终极目标：构建以“AI资产”为核心竞争力的新生态

综上所述，风电行业AI战略的终极愿景，是推动整个产业从同质化的设备制造与规模竞赛，迈向以技术和数据驱动的价值服务竞争。正如远景科技集团董事长张雷所指出的，未来能源企业的核心竞争力，将取决于其拥有的 “人工智能资产” 规模——即高质量的数据、先进的算法模型以及构建智慧能源生态的能力。AI将主导风电终结“内卷”，开启一个更安全、高效、稳定且可持续的新发展阶段。

三、金风科技AI战略与技术实践

作为全球风电整机制造的领军企业，金风科技的AI战略已从早期的技术探索，系统性地迈向与核心业务深度融合的“转型期”。其核心目标是驱动风电产业竞争逻辑从“最低度电成本”转向“最优度电价值”，并通过构建覆盖装备、场站与交易的智能化体系，将AI从辅助工具升级为重塑商业模式的核心引擎。

? 战略愿景：系统性整合AI，驱动价值竞争

金风科技将2025-2026年定位为人工智能的 “应用期/转型期”。公司正致力于推动人工智能平台、治理框架和数据管道的整合建设，特征是从临时性测试转向 规模化的人工智能整合，旨在将AI深度融入核心运营。公司高层明确将AI视为“新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力”和“新质生产力的关键组成部分”，并为此成立了人工智能应用研究院，系统推进技术研究与业务融合。其终极目标是在2027年及以后，使AI成为企业DNA中不可或缺的核心竞争力。

这一战略转型的直接驱动力是新能源电价市场化改革。金风科技率先提出以 “度电价值成本” 取代传统的“度电成本”理念，核心是将电价与发电量双重变量纳入时序化评估，通过AI精准预测与优化，追求在电力市场中的高价值电力输出，而不仅仅是发电量最大化。

? 智能风机：植入“经理人思维”，从发电设备升级为价值单元

为践行“度电价值成本”理念，金风科技为其风机装备了具备市场洞察与自主决策能力的“智慧大脑”。

1. 硬件载体与智能控制：公司发布的新一代GWH204-Ultra系列智能风机，是这一理念的硬件基石。该机组通过碳纤维叶片、智能感知系统等设计，并结合AI智能控制系统，实现了 “看价发电”或“择机而发” 的能力。具体而言，系统能在低风速但高电价时段，智能抬升功率曲线低风速段的发电能力；在高风速但低电价时段，则主动降容运行，将设备寿命“存储”起来，待到高电价时段再释放价值。据评估，该模式可提升项目收益率2%到2.5%，在电力交易高价值时段的发电量可提升3%以上。

2. 交易与预测大脑：支撑风机智能决策的，是金风科技自主研发的 “天机云电力交易平台”。该平台深度融合了电价预测、风功率预测与场群调度算法，旨在实现 “15分钟级” 的精准响应能力，以匹配电力市场对短期预测精度日益严苛的要求。同时，公司对通用的气象大模型进行了创新性改造（如引入可变区域自适应加权机制VAAWM），显著提升了目标风场区域的气象预报精度和计算效率，为交易决策提供了可靠的前端输入。

3. 可靠性基石：AI故障预测与诊断：风机的高价值输出建立在高度可靠性之上。金风科技的故障预测AI系统在2025-2026年实现了从算法到知识化的突破：

• 技术突破
  ：系统将大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）、知识图谱深度融合，构建了 “故障诊断AI助手”。运维人员用自然语言描述故障现象，系统即可提供包含原因分析、解决方案在内的完整检修建议。
• 实施效果
  ：在河南的天润君润风电场，通过数据监控系统和预警模型，故障频次从每月0.21次/台降至每月0.08次/台，并实现了连续200天无故障运行。公司已获得“基于大模型的风电机组设备故障诊断方法与系统”等核心发明专利授权。

? 智能风场：构建“云-边-端”体系，引领L3级无人化运维革命

在风场运营维度，金风科技通过其子公司金风慧能，已成功打造出行业标杆的L3级无人化解决方案，并实现了规模化落地。

1. 核心架构与标杆项目：其智能风场解决方案的核心是 “云-边-端”三级协同智能架构，并在三峡能源宁夏同利第三风电场（国内首个“无人化”风电场）得到完美验证。

• “端”
  ：作为现场感官与执行单元，部署了无人机、机器狗、轨道机器人等近300台智能设备，覆盖超过5000个巡检点位。
• “边”
  ：作为场站本地的“现场经理”，负责设备管理、快速响应和本地分析。
• “云”
  ：作为总部“超级专家”，汇聚全国数据与算法，进行深度思考和全局决策。 该方案实现了三大根本性跨越：管理模式从“依赖人工”到“人机协同”，运维方式从“人工巡检”到“机器巡检”，检修策略从“被动响应”到“预警维护”。

2. 关键成效数据：该无人化运营模式带来了显著的效率与效益提升：

• 效率提升
  ：宁夏同利第三风电场整体巡检工时大幅降低3000多小时；智能巡检整体准确率提升至90%以上，远超人工巡检75%-80%的水平。
• 人效变革
  ：场站综合人效提升超过27%；模型测算显示，一个区域5座5万千瓦风电场应用该方案，可比传统场站节省20人，人机效能达1.67万千瓦/人。
• 安全保障
  ：将人员从高危作业中解放，场站整体安全性提高了3-5倍。

3. 标准化推广：基于该成功实践，三峡能源于2025年7月发布了行业首部《智能场站规范化建设推广白皮书》，金风科技的解决方案成为核心范式。目前，该模式已在青海、西藏、山西、甘肃等多地的新能源场站推广落地。

? AI资产积累：数据、算法与生态的体系化构建

金风科技的AI竞争力建立在扎实的“AI资产”积累之上：

• 数据与算法资产
  ：为支撑智能应用，金风慧能构建了超过38万张样本的海量样本库和100多个算法模型。其AI工程平台据称将AI应用开发和规模化交付效率综合提升了60%以上。
• 知识化平台
  ：将历史故障与专家经验沉淀为基于大语言模型和知识图谱的“故障诊断AI助手”，实现了隐性知识的显性化、标准化与可复制化。
• 生态拓展
  ：将AI应用从纯发电场景向“系统共生”拓展，探索**“风储一体机”** 等解决方案，并通过绿电制氢、制甲醇等项目，延伸价值链。

总结而言，金风科技的AI实践清晰地勾勒出一条从“价值理念重构”到“智能装备升级”，再到“全场站无人化运营”的完整路径。其战略不仅在于应用先进技术，更在于通过AI系统性优化资产全生命周期的经济性，并已将经过验证的“无人化”运维范式推向行业，为风电产业从“制造”向“智造”与“智维”转型提供了关键范本。

四、远景能源AI战略与技术实践

远景能源的AI战略与实践，清晰地体现了行业从“最低度电成本”向“最高发电价值”的范式转变。其核心战略愿景是推动能源行业的竞争核心从传统的“物质资产”（如风机规模）转向未来的“人工智能资产”，比拼大模型的智商、智能体数量和算力，以终结同质化竞争。远景董事长张雷认为，人工智能实现了从“自动化”到“自主化”的飞跃，其目标是构建一个由数以亿计智能体构成的、能自我演进的能源生态系统。

一、 战略基石：“物理人工智能”与两大核心模型

远景AI战略的技术核心是 “物理人工智能” ，即人工智能与物理定律、系统边界及知识图谱的深度融合。这旨在解决传统大语言模型在应对物理世界时存在的“幻觉”问题，通过将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程等物理规律结合，让人工智能在真实物理世界中可靠地发挥作用。

基于此理念，远景构建了其AI技术应用的两大核心引擎：

1. “远景天机”气象大模型
   ：旨在提升中长期气象预测的准确性。它融合卫星、雷达等多模态数据及全球超800GW能源资产数据，嵌入物理约束，可在3分钟内生成未来15-30天的全球精准预报，区域级时空分辨率精细至20米以内。其全国范围风速预测偏差仅**-0.21米/秒**，30天以上预报命中率超80%。
2. “远景天枢”能源大模型
   ：这是远景AI战略的核心载体。它基于海量的天气、设备、电网和市场数据，运用图神经网络、时空模型和多模态Transformer等先进算法，通过云、边、端协同实现实时控制。其主要应用目标是提升储能和风机收益、优化电力交易和资产投资决策。

二、 智能风机：从“发电工具”到“智慧交易员”

远景将AI深度植入风机产品，推动其从被动设备进化为具备市场感知与决策能力的智能体。

? 智能控制：收益导向的主动发电搭载“天枢”能源大模型的 “伽利略AI风机” ，能够基于精准的气象与电价预测，智能决策发电时机，实现从“有风就发电”到 “看电价吃饭” 的转变。其理念是将设备寿命“储存”到高价值时段释放。基于自建风场近一年的运行数据，AI控制机组群的发电量比传统控制机组群高出8%以上。在山东某平原示范风场，加装“天枢”模块的AI风机，较同风场未加装AI的风机收益提升了20.9%。

? 故障预测：全域感知与精准预警通过全域多模态融合技术（监测叶片声音、位移、应变等信号的微小变化），结合物理失效模式分析，AI系统可将故障预警周期提前2个月以上。基于Transformer架构的预警系统和伽利略超感知数字孪生模型，已实现对风机关键部件健康度预警的100%全覆盖。

⚙️ 性能优化：一体化AI设计远景推出了业内首个整机一体化AI设计平台，融合多物理场仿真模型与生成式AI技术。该平台实现了从叶片气动外形到控制系统参数的全链路协同自主寻优，在巨大的设计空间中自主寻找发电收益与成本的最优平衡。

三、 智能风场：从“生产单元”到“价值运营智能体”

远景的智能风场解决方案已演变为一个深度融合物理AI、大模型与全生命周期数据的系统性平台。

? 场级控制：全场协同与系统平衡基于“天机”和“天枢”模型，AI控制平台能实现毫秒级实时响应与中长期策略调度的深度融合。在如内蒙古赤峰绿色氢氨项目等综合能源场景中，远景将整个系统类比为“智能能源能量水库”，通过气象、功率、负荷、消纳的联动预测，动态平衡风光“来水”与工业负荷“用水”，实现源网荷储的柔性协同。

? 能量管理：电力市场下的价值最大化面对新能源全电量入市，远景构建了电力交易智能体。在山东市场的案例中，其智能交易策略相比无策略方案，度电收益可提升0.15元/kWh。同时，创新性地将电价信号引入生产排程，指导运维检修计划，确保在收益损失最小的时间进行设备维护，实现了“交易、运行、维检”三班协同的产销一体模式。

? 运维优化：“虚拟专家”与模式革新远景推出了基于AI大模型的 “新一代故障检修支持虚拟专家” 。该智能体支持多模态输入，能实现秒级意图解析，故障根因定位检索准确率突破90%，可自动推送诊断信息、图纸、工艺方案，使单次检修时间最高缩短30%，重复故障发生率降低40%。针对海上风电，自研的GRT（齿轮箱更换专用工装）相比传统吊装方案可节约成本**50%**以上。

四、 核心载体：EnOS™平台与“硅基智能体”生态

远景的EnOS™智能物联操作系统是上述所有AI能力落地的数字基座。截至2024年中，全国超过300GW的风机（占全国投产风电资产的三分之二）正在应用EnOS进行管理。

其进化方向是构建由 “硅基智能体” （即AI Agent）主导的运营新范式。未来的新能源管理软件将进化为由大模型驱动的“数字值班员”，它们具备感知、记忆、计划和使用工具的能力，接管风电场的线上运营。例如，远景已推出的 “交易智能体” ，基于多AI大模型矩阵驱动，实现日前/实时节点电价预测准确率超90%，较行业平均水平高出5-10个百分点。

五、 终极验证场：零碳产业园

远景将内蒙古赤峰的零碳氢氨产业园定位为其能源大模型最重要的“训练场”与示范。该园区集成了全球最大的绿色氢氨工程和独立可再生能源电网，其复杂的源网荷储闭环系统为“天机”“天枢”模型提供了海量的训练数据。通过AI电力系统的动态调控，该项目已实现100%绿电直连，并成功应对连续16小时无风无光的极端挑战，验证了技术可靠性。

总结而言，远景能源通过“物理人工智能”的理论框架，以“天机”“天枢”大模型为双核驱动，将AI技术贯穿于风机产品、风场运营及综合能源系统之中，构建了一个覆盖规划设计、智能控制、电力交易、预测性运维的全栈式智能化体系。其战略与实践的核心，是将风电资产从规模化的发电设备，转化为能够在新型电力市场中主动创造确定性价值的高智商“人工智能资产”。

五、明阳智能AI战略与技术实践

在行业共同转向“度电价值成本”最优的竞争新阶段，明阳智能的人工智能战略清晰定位于规模化“应用期”，其技术实践紧密围绕“智能风机”与“智能风场”两大核心，通过自研平台与跨界融合，正加速从高端装备制造商向智慧能源解决方案服务商转型。

（一）AI战略愿景：聚焦“应用期”的深度整合与规模化

明阳智能将2025-2026年的人工智能发展核心战略定义为 “应用期” 。这一阶段的愿景是推动人工智能技术从前期分散的、实验性的探索，转向与核心业务的系统性整合与规模化应用。公司积极响应国家《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，战略重点在于构建统一的AI平台与治理框架，深化AI在风电设备制造、风场运营管理等全业务流程的融合，旨在提升能源系统效率、培育新质生产力，最终实现从单点技术突破到整体智慧运营的跃迁。

（二）智能风机AI技术实践：从“感知”到“认知”的闭环

明阳智能在智能风机层面的AI实践，构建了覆盖全生命周期的“感知-认知-决策”闭环体系，其核心载体是自主研发的智慧风场综合运营管理平台及**“明知顾问”风电大模型智能系统**。

1. 智能控制与性能优化：公司的智能控制体系基于TARS分布式架构和AI+机理融合技术。该平台实现了从传统的单机监控向数字化智能协同的“群体智能”管理升级。具体控制策略包括姿态压载控制、尾流控制、智能偏航校正、激光雷达前馈控制以及基于多目标潮流计算的能量协同控制，使风机能自主调节参数以最大化发电性能。在制造端，如包头智能制造车间生产的MySE11-233等机型，已搭载智能控风算法与全息感知系统，可动态适配风况。

2. 故障预测与健康管理（PHM）：这是明阳智能AI应用的突出亮点。“明知顾问”系统融合知识图谱与大语言模型技术，并采用DeepSeek-70B等国产大模型作为核心引擎，构建了风机领域的专业“认知”体系。其实证效果显著：

• 诊断高精度
  ：对风机核心部件的智能预警与故障诊断准确率已超90%。
• 深度全息感知
  ：以全球最大漂浮式风电平台“明阳天成号”为例，其装备了超过3000个智能感应器，通过多传感器融合技术，可实时感知2000多个零部件状态，结合全态势健康管理模型进行可靠性评估与预测性维护。
• 运维提效
  ：在已部署的多个风场中，系统使得整体故障率和故障停机时间明显下降，运维效率大幅提升。

（三）智能风场AI解决方案实践：协同运营与跨界融合

在场级智能化方面，明阳智能的解决方案已延伸至能量协同管理与新商业模式探索。

1. 场级协同控制与运维优化：智慧风场平台实现了集中监控、评估预测、健康管理、智能决策的一体化运营。其“明知顾问”模块为现场运维提供智能辅助决策。在具体运维场景深化上，公司于2025年公布了 “基于轻量化深度学习目标检测的风机螺栓故障识别方法” 专利，该方案以低成本工业摄像头结合AI模型实现高精度螺栓检测，是AI向细粒度、经济性运维环节渗透的典型例证。

2. 综合能量管理：明阳智能推出了全球首个“海洋智慧大脑”AI平台—— “Deep Fusion X” 。该平台构建“1+3+N”智能感知体系，旨在破解多能协同开发的数据孤岛问题，实现气象预测、效能评估、电网友好、机组安全的多目标优化算法，以协调风电、制氢、光伏、储能等多种能源的联合调度。

3. “绿电+算力”融合的商业模式创新：明阳智能前瞻性地将AI战略与能源消费侧结合，探索出“AI赋能能源，能源支撑算力”的新路径。其与阿里巴巴联合打造的 张家口明阳察北数据中心源网荷储一体化项目 是标杆案例。该项目规划建设200MW风电及40MW/160MWh储能，预计年发电量7.97亿千瓦时，旨在为数据中心提供稳定绿电。该项目不仅是“东数西算”工程下的典型应用，荣获上海市算力网络标杆案例奖，更展现了公司通过AI与系统设计能力，将风电价值从单一发电延伸至高价值算力产业的核心支撑。

总结而言，明阳智能的AI实践路径清晰：以“应用期”战略为牵引，通过“明知顾问”大模型与智慧风场平台夯实风机与风场级的智能化内核，并借助“Deep Fusion X”平台和绿电算力一体化项目，向外拓展能源协同与跨界融合的生态边界。其AI技术已从提升内部运营效率的工具，演进为驱动公司商业模式升级、参与构建新型能源系统的核心能力。

六、运达股份AI战略与技术实践

作为浙江省属国有控股的风电整机制造商，运达股份的AI战略与实践路径呈现出鲜明的“双重身份”特征：既要作为市场竞争主体追求技术领先与商业回报，又肩负着为区域乃至行业探索可复制、可推广数字化范式的“公共使命”。其战略核心并非追求最前沿的通用AI概念，而是聚焦于将AI深度、务实地融入风电全价值链，尤其在中东南部低风速复杂地形、老旧风场增效以及极端环境运维等具有普遍性且高价值的场景中，构建了一套系统化、可落地的解决方案体系。

（一） 战略定位：以“国产化底座”与“全链条赋能”为核心的务实转型

运达股份将2025-2026年定义为AI从“应用期”迈向“加速期”的关键阶段。其战略愿景明确为：依托“国产大模型+国产算力”构建自主可控的技术底座，实现AI对风电场选址、设计、制造、运维、资产交易全生命周期的系统性赋能，并积极探索“绿电+算力”等新业态，驱动公司从设备制造商向智慧能源系统服务商转型。

这一战略的务实性体现在其技术路径选择上。2025年2月，公司正式将DeepSeek-R1大模型接入自有风电大数据平台，并部署于公司云计算数据中心的国产GPU集群，形成了低成本、高性能、安全可控的“国产化AI+算力”闭环。此举并非追逐技术热点，而是为后续规模化、深度的行业应用奠定了坚实且自主的基座。同时，公司成立全资AI软件科技公司——杭州运达尚阳科技有限公司，标志着其将AI能力产品化、服务化，意图将绿色能源与智能技术结合，布局更广阔的产业未来。

（二） 智能风机AI实践：从“跟网”到“构网”，从“维修”到“预知”

在风机侧，运达的AI技术聚焦于提升机组本体性能、可靠性以及对新型电力系统的主动支撑能力。

1. 智能控制：攻克“构网型”技术，赋予风机电网主动支撑能力2025年，运达股份研发的WD220-10000构网型中压双馈风电机组成功通过中国电力科学研究院测试，获得国内首张10MW风机构网功能测试报告。这项突破性技术使风机从传统的“跟网型”（被动适应电网）转变为“构网型”，具备主动惯量支撑、电压源主动控制及自同步组网与黑启动三大核心能力。这意味着在电网脆弱或故障时，风机能像传统发电机一样主动提供电压和频率支撑，极大增强了高比例新能源接入下电网的稳定性。此外，公司还开展了面向深远海的黑启动稳定运行技术研究并实现示范应用。

2. 故障预测与健康管理：构建基于数字孪生的多层次预警体系运达基于数字孪生技术的风电机组故障预警与健康管理系统已全面应用，覆盖超600个风电场、17000多台机组。该系统通过虚拟映射现实机组，利用机器学习与大数据分析，实现精细化健康管理，其预警准确率超80%，可降低检修成本约15%。针对故障样本稀缺的行业难题，公司与浙江大学联合研发了“基于正常-故障状态桥接的健康评估方法”，有效解决了小样本下的部件健康评估问题。在叶片专项上，公司完成了全球首个超长柔性叶片全尺寸损伤动力学实验，构建了“预防-预测-保护”三层AI防护机制。

3. 性能优化：以算法驱动发电量与资产寿命双提升在新一代10MW级陆上风电机组上，运达搭载了自研的智控云平台。该平台通过AI算法动态调整运行参数，可减少25%的载荷冲击，从而延长核心部件寿命3-5年。同时，平台融合多源传感器数据，能提前24小时识别潜在故障，将非计划停机时间降低40%，实现了运维从“被动响应”到“主动预警”的根本性转变。

（三） 智能风场AI实践：场级协同、精准运营与极限场景验证

在风场侧，运达的解决方案体现了其系统集成与场景深耕能力，尤其在提升全场发电效率和降低运维成本上成果显著。

1. 场级协同控制：实现发电量提升，参与国际标准制定运达自主研发的WINDEY FLORIS风电场控制软件是其场级智能的核心。在由挪威船级社（DNV）牵头的全球“风电场控制联合工业项目”（JIP）中，运达作为唯一来自中国的核心参与方，主导了关键环节。实测数据显示，应用该软件可实现风电场年平均发电量提升超3%。这一成果不仅带来了直接经济价值，更使其场控技术获得了国际顶级机构的认可，进入了“可融资”的技术成熟阶段。

2. 能量管理与运维优化：平台化整合与AI智能体驱动

• 智慧运营平台
  ：公司与浪潮信息合作，构建了“运管一体化”管控体系，其新能源智慧运营平台能够实现远程看护、集中调度和基于大数据的预测分析，预警准确率达85%以上。
• 风电运维AI智能体
  ：在2025年北京国际风能大会上，运达发布了与腾讯云合作打造的“风电运维AI智能体”。它旨在构建驱动产业进化的“价值循环脑”，通过将分散的文档、图纸、工艺标准等知识构建成可追溯的“知识大脑”，重塑人机协作模式。该方案已实现调试周期缩短24%，故障响应效率提升18%，并入选Gartner与腾讯云联合研究报告，成为可复制的产业范式。

3. 极限场景标杆：全球最高海拔风电场的智能化实践在平均机舱海拔5158米的西藏措美哲古风电场，运达构建了全球首个5000米级风电智能运维模型，并牵头制定了《高海拔风电运维标准》。通过为每台机组安装“黑匣子”并分析数千项高原专属参数，项目建立了 “1小时故障定位+4小时修复” 的应急标准，使运维效率提升40%，并可通过集控中心远程调整风机运行模式，将不稳定的高原风转化为利用率达99.97% 的稳定电流。这一实践证明了其AI解决方案在极端复杂环境下的可靠性与适应性。

（四） 系统创新与生态构建：从“绿色发电”到“绿色算力”

运达的AI战略视野已超越传统风电范畴，指向能源与数字经济的深度融合。

1. “算电融合”开辟新赛道
   ：公司创新性地提出并实践“算电融合”系统解决方案。该方案在风电项目侧建设数据中心，利用“绿电”直供算力集群，并通过自研智能调度系统实时匹配电力供给与算力负荷，将波动的风电转化为稳定、可调度的绿色算力资源。这构建了“资本－绿电－算力－调度”的四维协同新模式，为AI大模型训练等高性能计算需求提供了绿色底座。
2. “移动储能+AI”重塑能源服务
   ：推出AI赋能的移动储能车，通过智能调度平台实现能源的“动态调度”，适用于应急保电、偏远供电等场景，推动能源供给从“定点”向“流动”转变。
3. 全产业链协同赋能
   ：依托覆盖整机、核心部件、电站开发、储能、综合能源服务的全产业链布局，运达的AI能力能够贯穿项目全周期，实现从设备到资产的全链条系统优化。

总结而言，运达股份的AI实践路径清晰体现了其作为“国家队”与市场主体的双重思考：以国产化技术底座确保安全与自主，以全生命周期深度应用创造直接价值，以场级协同和运维智能体解决行业共性痛点，并以“算电融合”等系统创新探索第二增长曲线。其在高海拔、低风速等复杂场景的成功验证，为行业中大量存量项目的智能化增效提供了极具参考价值的“运达范式”。

七、Vestas AI战略与技术实践

作为全球风电整机商的领导者，维斯塔斯（Vestas）的AI战略与实践呈现出鲜明的“双主线”特征：对内，系统性地将AI技术融入核心业务运营，推动智能化转型；对外，敏锐地将AI产业视为驱动下一轮增长的核心引擎，通过能源解决方案深度绑定数字经济。其战略已超越单纯的技术工具应用，上升为一场面向未来的系统性业务重塑。

一、战略定位：从“实验整合”到“绑定未来”的双轨演进

维斯塔斯的AI战略愿景并非孤立存在，而是紧密嵌入其整体业务转型路径，并清晰指向一个宏大的终极目标：连接物理世界与数字世界，成为全球领先的人工智能企业。在2025-2026年，这一愿景正通过务实的双轨路径加速落地。

1. 内部整合：从“实验期”迈向“应用期”维斯塔斯正处于企业AI应用成熟度模型中的关键转型节点。其工作重点从早期的碎片化技术试点，转向在公司范围内规模化整合AI平台、统一数据治理框架。这意味着AI开始系统性地融入供应链优化、全球资产监控、预测性维护等核心运营流程，旨在全面提升运营效率与资产可靠性，为后续的“AI驱动业务”加速期奠定基础。

2. 外部绑定：将AI产业需求确立为增长新范式与内部整合并行，维斯塔斯高层已明确将AI数据中心和绿氢项目等新型高载能产业，定义为驱动公司下一个扩张周期的“核心增长引擎”。其战略判断在于，传统电力需求增长乏力，而AI算力爆发所催生的稳定、巨量电力需求，为风电提供了确定性的高端消纳市场。这一战略已转化为具体订单：2025年，维斯塔斯获得为字节跳动拉丁美洲最大AI数据中心供电的风场项目订单（184台V150-4.5MW风机，总容量828MW），并附带25年运维合同，完美诠释了其“风电即服务”绑定AI产业链上游的商业模式。

二、智能风机：全生命周期数据价值挖掘体系

维斯塔斯在智能风机领域的AI应用，已构建起从感知、分析到优化执行的完整数据价值链条，覆盖设计、控制、运维与技改全生命周期。

三、智能风场：从发电单元到能源综合体的角色升维

维斯塔斯的智能风场解决方案，正推动风电场从单纯的发电单元，向参与系统平衡、耦合新型负荷的“绿色能源综合体”演进。

1. 场级协同控制：基于高精度预测的主动优化维斯塔斯已将深度学习模型应用于风速预测，能够提前30分钟精准预测风速变化，并动态调整风机启停与运行策略。在苏格兰某风场的实践中，该技术将无效启停减少了45%，年发电量提升6.2%。这标志着其控制逻辑从“响应式”升级为“预测式”，显著提升了场站级的经济性。

2. 能量管理与市场耦合：绑定高价值需求侧维斯塔斯的能量管理战略极具前瞻性，其核心是使风电产出与高价值、稳定负荷直接匹配。除了前述绑定AI数据中心，其方案还强调利用风电与光伏的日内互补特性，优化出力曲线以匹配电网峰谷，提升在电力市场中的价值。在巴西等市场，这一策略直接应对了可再生能源过剩导致的低电价与弃风挑战。

3. 运维体系智能化：向DataOps/AIOps深度演进为实现智能运维，维斯塔斯正致力于构建坚实的运维数据基础，包括扩展日志采集范围、提升数据抽象能力。在此基础上，应用数据挖掘与机器学习技术，构建全域运维对象的数字化画像，并推进基于复杂事件处理（CEP）引擎的自动化响应和可视化监控平台。其目标是建立数据驱动、自动闭环的智能运维体系，持续降低平准化度电成本。

总结：定义者的视野与生态构建者的野心

纵观维斯塔斯的AI战略与实践，其核心逻辑清晰而有力：以AI技术为支点，撬动风电从“能源供应商”向“数字时代绿色基础设施服务商”的转型。在技术层面，它构建了覆盖“风机-风场-电网-市场”的端到端智能化方案；在商业层面，它成功将风电资产与AI数据中心这一全球确定性增长赛道深度绑定，开辟了全新的价值空间。

相较于其他企业，维斯塔斯的独特之处在于其全球视野下的生态构建能力。它不仅是技术的应用者，更是通过战略订单与长期服务合同，主动定义和参与下一代能源需求格局的塑造者。其庞大的全球在运资产库为AI模型训练提供了无与伦比的数据优势，而其将AI能力产品化（如PowerPlus）的服务模式，则展示了将技术优势转化为持续现金流的高明商业智慧。这使其AI战略不仅关乎效率提升，更关乎未来市场份额与行业话语权的重新定义。

八、西门子歌美飒AI战略与技术实践

在全球风电行业向“度电价值成本”最优范式演进的进程中，西门子歌美飒（Siemens Gamesa）的战略定位清晰而坚定：成为工业人工智能（Industrial AI）在可再生能源领域的先驱。其AI战略并非孤立的技术尝试，而是深度融入西门子集团“打造面向现实世界的AI”的宏观蓝图，旨在通过前沿的AI基础设施与深厚的工业知识，系统性重塑风电资产的设计、运营与价值创造全链条。

（一）战略愿景：以工业AI驱动全价值链效率革命

西门子歌美飒的AI战略愿景，核心是利用工业AI加速风电技术创新，优化风能系统的设计、运营和维护，最终实现更高效、更可靠的绿色能源生产。这一愿景具体分解为三个层次的目标：

1. 驱动研发创新
   ：利用AI与超级计算能力，极大缩短产品开发周期，优化涡轮机及风场设计，从源头释放风能潜力。
2. 实现运营智能化
   ：将AI深度应用于风电资产的实时监控、性能预测和预防性维护，提升能源产出与资产可靠性，直接优化“度电价值成本”。
3. 赋能绿色转型
   ：通过上述技术革新，为全球能源转型提供可规模化部署的高效解决方案。

为支撑这一愿景，西门子能源集团计划在未来三年投入超过10亿欧元，以推动其人工智能解决方案的规模化发展。集团层面约1,500名AI专家构成的团队，为包括风电在内的各业务线提供了强大的技术后盾。

（二）智能风机AI技术实践：从仿真设计到自主运维

西门子歌美飒将AI技术贯穿于风机的全生命周期，其技术实践呈现出“前移研发端、深化运维端”的特点。

其智能控制正朝着更高自主性演进。公司正在研发的 “工业基础模型”（Industrial Foundation Model）和“Industrial Copilot智能体系统” ，旨在融合大语言模型与行业知识，未来有望赋能风机实现从环境感知到策略执行的更高级别自主决策。

（三）智能风场AI解决方案：构建可预测、高收益的资产组合

在风场层级，西门子歌美飒的AI解决方案聚焦于提升整体发电收益、降低运维成本并延长资产寿命，其核心是数字孪生驱动的预测性维护与场级协同控制。

1. 场级协同控制与能量管理：

• 协同控制
  ：除了单机层的Wake Adapt™技术，其解决方案包含鲁棒控制算法和自适应调谐技术，使风机能稳定应对复杂风况。针对高比例新能源接入的电网，其技术正朝向构网型变流器发展，为弱电网提供主动支撑。
• 能量管理
  ：其技术可集成至源网荷储一体化项目中。例如，在江苏泰州的近零碳炼钢示范项目中，通过源网荷储能碳管理平台实现多能协同。集团层面的智慧能碳管理平台Smart ECX也为风电场参与电力市场、实现经济最优调度提供了平台基础。

2. 运维优化与全生命周期价值提升：

• 数字孪生运维系统
  ：通过在风机部署大量传感器，构建数字孪生，结合AI算法将故障预测准确率提升至92%以上。应用该系统的苏格兰Moray East风电场，实现了运维成本下降约40%，同时**年发电量增加15%**的显著效益。
• AI调度与资源优化
  ：基于物联网数据的AI调度系统，能自动生成最优维修任务分配与路径规划，有效解决偏远风场运维的“空间与时间错配”难题。
• 资产寿命延长
  ：通过对风机状态的全面监测与结构优化，公司已实施大规模风机寿命延长计划。例如在西班牙阿拉贡，对264台机组进行延寿服务，将设计年限从20年延长至30年，极大提升了资产全生命周期价值。

（四）AI资产与生态布局：欧洲算力底座与工业AI全栈集成

西门子歌美飒的“AI资产”构建在独特的欧洲算力优势与集团全栈技术生态之上。

1. 算力底座：接入主权级超算
   ：2025年，公司与丹麦人工智能创新中心（DCAI）合作，启动了丹麦首个由主权AI超级计算机Gefion支持的工业AI项目。这为其风电场快速分析、AI气流模型训练等复杂任务提供了欧洲领先的算力保障，是其实现“分钟级”全场分析的核心基础设施。
2. 数据与算法资产
   ：拥有长达20年的远程监测服务数据积累，构建了容量高达600TB的振动分析知识库，为机器学习算法提供了高质量的工业训练数据。
3. 生态协同：融入西门子工业AI矩阵
   ：其AI应用深度集成于西门子更广泛的工业生态：
• 平台层面
  ：受益于西门子Xcelerator数字商业平台，该平台是构建和运行数字孪生的核心。
• 技术前沿
  ：与集团研发的“工业智能体”（Industrial Copilot）等方向协同，共享工业基础模型能力。
• 方法论
  ：秉承集团将数字孪生技术用于虚拟仿真与验证的理念，应用于风机设计与风场优化。

总结而言，西门子歌美飒的AI技术路径呈现出“高端化、系统化、深融合”的特点。它依托集团强大的工业AI背景与欧洲顶尖算力资源，致力于解决风电领域最复杂的气动设计、场级协同和预测性维护难题。其技术实践不仅直接回应了行业对“度电价值成本”优化的核心诉求，通过数字孪生和AI调度实现了运维成本的大幅下降与发电量的显著提升，更通过寿命延长服务，重新定义了风电资产的长期价值模型，为行业提供了从高端装备到智慧服务的一体化AI解决方案范本。

九、智能风机AI技术应用横向对比

随着风电行业竞争从“发电能力”转向“发电价值”，智能风机已成为各头部企业角逐的核心战场。AI技术作为实现风机从“自动化设备”向“智慧能源资产”转型的关键引擎，其应用深度与广度直接决定了企业的市场竞争力。本章节将基于各企业2025-2026年的最新实践，从智能控制、故障预测与健康管理（PHM）、性能优化与延寿三大核心功能维度，对金风科技、远景能源、明阳智能、运达股份、Vestas及西门子歌美飒进行横向对比，并剖析其背后的技术路线与商业模式差异。

? 核心功能维度对比

1. 智能控制：从“跟风发电”到“看价发电”的范式跃迁

智能控制是AI赋能风机最直接的体现，其核心目标已从单纯提升单机发电量，演进为在复杂市场环境下实现全场发电收益最大化。

对比发现：

• 价值导向趋同
  ：金风、远景、明阳均明确提出并实践“看价发电”，将电力市场信号深度融入控制逻辑。
• 技术路径分化
  ：远景强调“物理AI”，追求模型的可解释性与物理一致性；西门子歌美飒依托欧洲主权算力（Gefion超算）进行高保真仿真；运达则突出构网型技术的电网主动支撑能力。
• 商业模式差异
  ：Vestas的PowerPlus是典型的“卖服务”模式，为存量风机提供AI增效软件包；而国内企业更多将智能控制作为新一代风机（如金风Ultra系列、远景伽利略AI风机）的差异化卖点，属于“卖设备+AI”的融合模式。

2. 故障预测与健康管理（PHM）：从“事后维修”到“先知先觉”

PHM是降低运维成本、提升资产可靠性的关键，AI正使其从“报警”走向“预测”与“诊断”。

对比发现：

• 大模型应用成为分水岭
  ：金风、远景、明阳、运达均已部署自研或基于国产大模型（DeepSeek系列）的故障诊断系统，实现自然语言交互和知识推理，而Vestas和西门子歌美飒仍侧重于传统机器学习与专家系统。
• 预警提前量竞赛
  ：各企业竞相延长预警窗口，从金风的24小时、运达的85%准确率预警，到远景的提前2个月，追求更早的干预时间。
• 数据资产与规模效应
  ：Vestas和西门子歌美飒凭借其全球庞大的运维资产（分别超159GW和长期积累），拥有更丰富的故障案例库进行模型训练。国内企业则通过快速落地的无人场站（如金风）或全产业链数据（如运达）构建数据优势。

3. 性能优化与延寿：挖掘资产全生命周期价值

AI不仅用于“治病”，更用于“保健”和“增值”，直接作用于发电量提升和设计寿命延长。

对比发现：

• 优化维度不同
  ：国内企业（金风、远景、明阳）更侧重通过硬件创新（新机型）与AI控制结合实现性能突破；Vestas和西门子歌美飒则更注重通过软件升级和深度运维为存量资产增值。
• 延寿成为显性价值点
  ：在平价时代，延长寿命等同于降低LCOE。运达、Vestas、西门子歌美飒均明确给出了寿命延长的具体百分比或年限，并将其作为重要的客户价值主张。
• 仿真与设计赋能
  ：西门子歌美飒利用超算将CFD仿真提速4000倍，远景通过一体化AI设计平台进行系统寻优，体现了AI正向研发设计的渗透。

? 技术路线与商业模式差异分析

基于上述对比，各头部企业的AI技术应用呈现出鲜明的路径分化：

1. 技术路线分野：

• 物理AI路线（远景能源）
  ：强调将第一性原理（物理规律）嵌入AI模型，追求可解释、可靠的高保真模拟与预测，以“天机”“天枢”大模型为核心，构建从气象到控制的完整认知链条。
• 工业AI路线（西门子歌美飒、Vestas）
  ：依托深厚的工业知识与全球运营数据资产，构建专家系统与机器学习融合的解决方案。西门子歌美飒更侧重超算仿真与数字孪生，Vestas则擅长将算法产品化为可订阅的软件服务。
• 国产化AI底座路线（金风、明阳、运达）
  ：积极拥抱并深度定制国产大模型（如DeepSeek系列），将其与行业知识库结合，快速构建故障诊断、智能问答等应用，强调自主可控与快速迭代。

2. 商业模式演进：

• 卖设备（+AI）
  ：仍是主流，但AI成为高端机型溢价的核心（如金风Ultra、远景伽利略AI风机）。
• 卖服务（AI赋能）
  ：Vestas的PowerPlus、西门子歌美飒的寿命延长服务是典型代表，通过AI软件和数据分析为存量资产提供增值服务，创造持续收入。
• 卖“AI资产”/解决方案
  ：远景的“零碳产业园”AI电力系统、金风的“无人化风电场”整体解决方案、运达的“风电运维AI智能体”，意味着企业正在出售基于AI的系统化决策与管理能力，商业模式向更高价值的解决方案迁移。

3. 场景纵深与生态构建：

• 特殊场景深化
  ：运达在高海拔（西藏5158米模型）、明阳在漂浮式海上（明阳天成号）、金风在沙漠戈壁无人运维等领域建立了场景化壁垒。
• 生态扩展
  ：远景通过EnOS™管理超300GW资产并绑定AI数据中心；明阳、运达积极探索“绿电+算力”融合；西门子歌美飒则融入更庞大的西门子工业AI与数字孪生生态。

? 总结

横向对比显示，2025-2026年智能风机AI技术应用已超越概念验证，进入规模化价值创造阶段。价值导向上，普遍从提升发电量转向优化“度电价值成本”；技术应用上，大模型正重构故障诊断范式，物理AI与工业AI路径分野清晰；商业形态上，正从硬件附加功能向独立的软件服务与系统解决方案演进。未来竞争的关键，在于能否将AI技术深度融入产品设计、运营服务与商业模式，形成难以复制的“数据-算法-场景”闭环优势。

十、智能风场AI解决方案横向对比

随着风电行业竞争逻辑从“最低度电成本”转向“最高发电价值”，智能风场已成为实现“度电价值成本最优”与L3级无人化运维的核心载体。各头部企业基于自身技术路线与战略定位，推出了差异化的AI解决方案。本章将从技术架构、核心功能、量化成效及商业模式等维度，对金风科技、远景能源、明阳智能、运达股份、Vestas及西门子歌美飒的智能风场AI解决方案进行横向对比，以揭示其核心差异与竞争格局。

一、对比维度与框架概述

本对比围绕智能风场解决方案的三大核心价值环节展开：场级协同控制（提升发电效率）、智慧能量管理（优化市场收益）与智能运维优化（降低全生命周期成本）。评价不仅关注技术先进性，更注重已验证的量化成效与商业模式的创新性。

二、各企业解决方案核心特征与数据对比

1. 金风科技：基于“云边端”架构的无人化运营范式

• 核心方案
  ：以国内首个L3级无人化风电场——三峡能源宁夏同利第三风电场为标杆，输出《智能场站规范化建设推广白皮书》。
• 技术路径
  ：构建“云（总部大脑）-边（场站本地）-端（智能终端）”三级协同架构，部署近300台无人机、机器狗等智能设备，覆盖超5000个巡检点。
• 关键AI应用
  ：
• 智能巡检
  ：自研图像与声纹算法，巡检准确率**>90%**。
• 故障诊断AI助手
  ：基于大语言模型（LLM）与知识图谱，实现自然语言交互式故障诊断。
• 量化成效
  ：
• 场站巡检工时降低3000多小时/年，综合人效提升**>27%，安全性提高3-5倍**。
• 规模化推广后，5座5万千瓦风电场可比传统场站节省20人，人机效能达1.67万千瓦/人。
• 差异化路径
  ：率先完成L3无人化运营标准定义与实践输出，形成可跨省复制的“无人化场站”建设范式。

2. 远景能源：基于“物理AI”与能源大模型的系统级优化

• 核心方案
  ：以EnOS™智能物联平台为数字底座，融合“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型。
• 技术路径
  ：构建覆盖规划、预测、调度、运营的全链条AI电力系统，实现“硅基智能体”协同。
• 关键AI应用
  ：
• 场群协同与交易智能体
  ：通过精准气象与电价预测，指导风机“择机而发”。
• 虚拟检修专家
  ：故障根因定位准确率突破90%，单次检修时间缩短30%。
• 量化成效
  ：
• 某平原示范风场，搭载AI模块风机收益提升20.9%（含交易收益）。
• 山东市场智能交易策略，度电收益可提升0.15元/kWh。
• 齿轮箱更换专用工装（GRT）方案，较传统吊装节约成本**50%**以上。
• 差异化路径
  ：“物理AI”路线，强调AI与物理规律深度融合；绑定AI数据中心等高价值负荷，打造零碳产业园样板（如赤峰项目），实现源网荷储柔性协同。

3. 明阳智能：聚焦“海洋经济”与“绿电+算力”的场景融合

• 核心方案
  ：推出**“Deep Fusion X”海洋智慧大脑平台及“明知顾问”风电大模型**系统。
• 技术路径
  ：构建“1+3+N”多能协同智能感知体系，实现风电、制氢、储能等综合能源调度。
• 关键AI应用
  ：
• 全息感知与健康管理
  ：如在“明阳天成号”漂浮式平台安装超3000个智能感应器，监测2000+零部件。
• 明知顾问大模型
  ：故障诊断准确率**>90%**。
• 量化成效
  ：
• 部署“明知顾问”系统的风场，故障率与停机时间显著下降，发电量提升。
• 张家口算力园区
  项目年发绿电7.97亿kWh，实现绿电与算力需求一体化。
• 差异化路径
  ：深度融合漂浮式海上风电与数据中心算力场景，探索“绿色算力工厂”新模式；在海洋极端环境获取数据闭环优势。

4. 运达股份：国产化AI底座与极限场景验证

• 核心方案
  ：自主研发WINDEY FLORIS风电场控制软件，并发布风电运维AI智能体。
• 技术路径
  ：构建“国产大模型（DeepSeek）+国产算力”技术闭环，深化全产业链AI应用。
• 关键AI应用
  ：
• 场级协同控制
  ：参与全球场控JIP项目，实测发电量提升**>3%**。
• 高原智能运维模型
  ：在西藏5158米高海拔风电场，建立全球首个5000米级运维模型，运维效率提升40%。
• 量化成效
  ：
• 风电运维AI智能体使调试周期缩短24%，故障响应效率提升18%。
• 自研智控云平台可减少25%载荷冲击，延长核心部件寿命3-5年。
• 差异化路径
  ：坚持国产化AI技术路线；在超高海拔等极限场景完成技术验证与标准制定；积极推动“绿电+算力”融合。

5. Vestas：全球化数据网络与“风电即服务”模式

• 核心方案
  ：依托全球159GW的服务资产数据网络，提供PowerPlus等性能升级包与长期服务合同。
• 技术路径
  ：基于微软Azure等平台进行AI训练，优化尾流控制与预测性维护。
• 关键AI应用
  ：
• AI尾流控制
  ：提升风电场整体发电量。
• 预测性维护与寿命延长
  ：评估平均寿命可延长10-15%。
• 量化成效
  ：
• PowerPlus优化方案为宜家风场提升发电量1.5%，年增发电13.5 GWh。
• 通过控制器升级等技改，风电场发电量可提升3.5%。
• 差异化路径
  ：强大的全球化服务与数据网络；商业模式上侧重长期服务合同（如25年）与软件服务化（卖升级包）；战略绑定AI数据中心等新兴负载需求（如字节跳动拉美项目）。

6. 西门子歌美飒：工业AI全栈与数字孪生深度应用

• 核心方案
  ：基于Gefion超算与数字孪生技术，打造高保真风场仿真与优化平台。
• 技术路径
  ：研发Industrial Copilot等工业智能体，融合物理机理与AI，实现从设计到运维的全数字孪生闭环。
• 关键AI应用
  ：
• Wake Adapt™尾流优化
  ：提升全场发电量。
• AI预测性维护
  ：基于数字孪生的运维系统，故障预测准确率**>92%**。
• 量化成效
  ：
• 应用数字孪生运维系统的Moray East风电场，运维成本下降40%，发电量增加15%。
• 在西班牙成功将264台机组设计寿命从20年延长至30年。
• 差异化路径
  ：依托西门子集团工业AI全栈能力与欧洲主权算力；在数字孪生精度与寿命延长服务方面具备显著优势；商业模式上提供高价值的延寿与性能升级服务。

三、综合对比分析与趋势总结

核心结论与趋势：

1. 技术路径分化
   ：形成三条清晰路径：以远景为代表的**“物理AI+大模型”生态派**，以西门子歌美飒、Vestas为代表的**“工业AI+数字孪生”产品派**，以及以金风、明阳、运达为代表的**“国产化平台+场景深耕”应用派**。
2. 价值重心迁移
   ：解决方案的价值证明从单一的“发电量提升”，转向综合的“发电收益提升”（含电力交易）和“全生命周期成本下降”（通过无人化与延寿）。
3. 商业模式创新
   ：从销售硬件和软件，向销售长期服务（Vestas）、性能升级包（PowerPlus）、无人化标准（金风）、以及“绿电+算力”绑定套餐（明阳、远景） 等多元化、持续性的价值模式演进。
4. 待澄清的争议点
   ：各企业宣称的“发电量提升”口径不一（是否包含交易收益），以及除金风外，其他企业提出的“L3无人化”尚无统一的行业认证标准，需在后续实践中明确。

十一、未来3-5年技术演进与商业模式趋势

基于当前风电行业头部企业的人工智能战略与实践，未来3-5年（2026-2029年）的技术演进与商业模式创新将紧密围绕 “价值最大化” 与 “运营无人化” 两大核心目标展开。技术发展将从单点应用迈向系统融合，商业模式则将从销售硬件设备彻底转向提供高价值的确定性服务与综合解决方案。

一、 技术演进：从“功能智能”到“系统智能”的三大跃迁

未来几年的技术突破将不再是孤立的功能改进，而是贯穿设计、控制、运维与协同的全链条系统性升级。

1. 价值创造逻辑的重构：AI驱动交易型风机成为标配技术的首要演进方向是深化对“度电价值成本”的追求。风机将从被动的发电设备，进化为能主动参与电力市场、捕捉价格信号的 “智能交易员”。

• 核心突破
  在于开发能够精准预测未来电价波动的AI模型，并与超短期气象、功率预测深度融合。例如，远景能源通过“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型的协同，已能实现分钟级响应电力市场，使风电场收益提升20%以上。这要求风机具备在低风速高电价时段提升发电能力、在高风速低电价时段智能降载以“储存”设备寿命的灵活控制算法。
• 技术体现
  为“风储一体机”或“AI风机”的普及。它们集成了发电与储能单元，通过AI大模型的调度，构成一个独立的小型“智能能源能量水库”，不仅能平抑出力波动，更能主动参与市场交易，彻底打破单纯“上网竞争”的天花板。

2. 运维模式的根本性革命：L3级无人化运维规模化落地为解决偏远地区“招工难、留人难”的行业痛点，以 “云边端”三级智能架构为核心的无人化运维将从试点示范走向大规模应用。

• 核心突破
  在于构建完整的“感知-决策-执行”闭环。在“端”侧，无人机、机器狗、轨道机器人等智能设备将全面替代人工进行高频、高风险巡检，效率可提升一倍以上（如将两周的人工巡检压缩至一周）。在“边”和“云”侧，AI算法负责分析海量数据，实现故障的智能诊断。
• 技术层级
  将向L3级（无人化） 深化。其关键是利用AI将资深工程师的经验转化为可复制、可迭代的算法模型，实现“一地创新，全网共享”。最终目标是推动装备向具备 “免维护” 能力演进，即通过AI实现设备的自动检修与故障排查。中国首个无人化风电场——三峡能源宁夏同利第三风电场的实践，以及金风科技发布的《智能场站规范化建设推广白皮书》，已为此提供了可复制的标准范式。

3. 系统可靠性与融合能力的飞跃：从部件可靠到生态智能技术演进将超越对单台风机或单个风场的优化，迈向系统级可靠性与跨能源形态的融合。

• 风储一体化
  ：协同优化风机与储能，平抑波动并参与辅助服务。
• 风电+制氢/氨
  ：在电网消纳受限时，动态调度富余电力生产“绿氢”，拓展价值链条。
• 源网荷储协同
  ：在零碳产业园等场景中，精准匹配风电出力与工业负荷，实现能源本地化高效利用。远景能源的赤峰绿色氢氨项目正是这一方向的先行案例。
• 故障预警与可靠性管理
  ：通过全域多模态感知（声音、位移、应变信号）结合高保真数字孪生模型，AI可将对叶片、齿轮箱等关键部件的故障预警时间从小时级大幅提前至 “天”级甚至数月之前”，综合故障识别率目标提升至93%以上。可靠性设计将从关注单个部件，转向对部件间“连接界面”的系统性协同优化。
• 系统融合与生态构建
  ：未来的智能风场将成为“新型电力系统核心参与者”。AI将作为调度大脑，实现：

二、 商业模式创新：从“销售产品”到“运营价值”的五大范式

伴随技术演进，风电行业的商业模式将发生深刻变革，整机制造商与能源服务商的角色边界日益模糊，价值创造的核心从设备转向数据与算法。

1. “收益即服务”（Earnings-as-a-Service, EaaS）

• 核心逻辑
  ：出售的不再是风机硬件，而是由AI赋能的、承诺特定发电收益或投资回报率的整体解决方案。整机制造商或服务商基于AI模型对风场收益的精准模拟，向客户提供“AI收益保障套餐”，并以此为基础收取服务费或进行收益分成。客户的核心关切从初始投资成本转向全生命周期的收益确定性。

2. “无人化风电场运营即服务”（UOaaS）

• 核心逻辑
  ：专业的第三方智慧运维服务商出现，为客户风电场提供全托管的L3级无人化运维服务。服务商按装机容量收取年度服务费，承诺降低特定比例（如25%-30%）的运维成本，并将业主的一线人员从“维修工”转型为远程“管理员”。这种模式特别适用于“沙戈荒”等偏远大型风电基地。

3. “绿色能源综合体”投资与运营

• 核心逻辑
  ：商业模式从卖电转向卖绿色化工产品等高价值商品。能源企业投资建设以AI为核心调度系统的“零碳产业园”，配套风电、光伏、储能和制氢/氨设备。AI实现从发电到化工生产的全链条“端到端协同优化”，确保复杂系统的高效稳定运行。远景的赤峰项目已验证了此模式的可行性，彻底打破了单纯发电上网的收益天花板。

4. “风电资产健康保险与金融衍生品”

• 核心逻辑
  ：当AI与数字孪生能够实现对设备健康状态的精准掌控（如提前数月预警故障），风电资产的金融属性将被重塑。整机商或保险公司可联合推出 “风机全生命周期性能保险”，承保因非灾难性故障导致的发电量损失。同时，基于AI验证的长期性能数据，可以设计出更精准的绿色债券、资产支持证券（ABS）等金融产品，降低项目融资成本。

5. “深远海风电AI协同运维网络”

• 核心逻辑
  ：针对深远海运维成本高、风险大的挑战，将出现区域性的 “海上风电智慧运维母港”和“AI调度中心”。运维公司建立覆盖一片海域多个风电场的共享式“AI运维舰队”，由AI中心统一智能规划所有巡检、维修和补给任务。业主按需购买服务，实现运维资源的集约化共享，将平均故障响应时间从小时级缩短至分钟级，大幅摊薄运维成本。

总结而言，未来3-5年，技术演进与商业模式创新将相互催化，共同驱动风电产业价值链的重构。 技术层面，AI将推动风机从“功能机”进化为具备市场感知与决策能力的“智能体”，并实现运维的彻底无人化与系统级的可靠融合。商业层面，竞争焦点将从硬件成本转向由AI驱动的服务能力、收益保障与生态整合能力。正如行业领袖所言，未来能源企业的核心竞争力，将取决于其拥有的 “人工智能资产” 规模。最终，风电将从一个间歇性的电源点，演进为新型电力系统中可预测、可调度、价值最大化的核心智能节点。

十二、行业共性挑战与解决方案

综合对金风科技、远景能源、明阳智能、运达股份、Vestas及西门子歌美飒等全球风电头部企业的分析，尽管各企业在AI战略愿景与技术路径上各有侧重，但在推进人工智能与风电产业深度融合的进程中，面临着一系列高度相似的结构性挑战。这些挑战横跨数据、技术、标准、人才与基础设施等多个维度，已成为制约AI价值规模化释放的关键瓶颈。本章将系统梳理这些共性挑战，并基于行业领先实践与政策导向，提出具有实操性的系统性解决方案与发展路径。

一、 面临的共性核心挑战

1. 数据基础薄弱与生态壁垒

• 数据共享机制缺失
  ：风电AI模型的训练与优化极度依赖海量、高质量、跨场景的数据。然而，当前行业数据孤岛现象严重，设备制造商、发电集团、电网公司、气象部门等不同主体间的数据融合存在技术与商业壁垒，高质量、反映设备异常和极端工况的数据尤为稀缺。
• 数据质量与标注成本
  ：现场采集的数据质量参差不齐，存在噪声、缺失等问题。同时，为监督学习模型准备标注数据成本高昂，且时空匹配精度不足，例如气象数据与风机实际运行数据在时间和空间尺度上难以精准对齐，影响预测模型的准确性。

2. 技术落地深度与业务融合不足

• “黑箱”信任与责任困境
  ：在电网调度、安全控制等对可靠性要求极高的核心业务中，AI深度学习模型的可解释性不足，其决策逻辑如同“黑箱”，难以获得运营人员的完全信任，更难以界定AI决策失误时的责任归属，导致其多停留在辅助角色。
• 系统集成与接口碎片化
  ：不同品牌、不同年代的风机控制系统与数据接口协议不统一，使得构建统一的智能风场平台需要大量的定制化开发和集成工作，如同“让说不同语言的人一起工作”，严重阻碍了标准化、可复制解决方案的快速推广。
• 先进算法规模化验证有限
  ：如构网型控制、复杂地形尾流协同等前沿AI算法，在海上漂浮式风电、高海拔等极端场景下的规模化工程验证仍不充分，其长期可靠性与经济性有待进一步证明。

3. 标准体系与认证规范滞后

• 技术标准空白
  ：行业缺乏对“AI风机”、“智能风场”的明确定义、功能分级、性能评估和测试认证的统一标准。从数据格式、模型接口到智能运维等级（如L3无人化）的认定，均处于各自为政的状态。
• 市场与监管机制不匹配
  ：电力市场交易规则、辅助服务市场机制尚未完全适应由AI驱动的、分钟级响应的灵活资源参与。同时，对于AI系统在能源领域应用的安全边界、伦理规范和监管框架尚未建立。

4. 算力需求激增与协同不足

• 算力成本高昂
  ：训练和运行千亿参数级别的行业大模型（如气象大模型、交易大模型）需要巨大的算力支撑，高昂的算力成本成为许多企业，特别是中小型开发商应用AI技术的门槛。
• 资源碎片化
  ：当前企业多各自开展AI研发，缺乏算力资源的统筹与协同，造成了行业级的重复投入和资源浪费，制约了整体创新效率。

5. 复合型人才短缺与组织转型阻力

• 跨界人才缺口巨大
  ：行业亟需既深刻理解风电物理机理、电网运行规则，又精通人工智能算法、大数据分析的复合型人才。据行业评估，相关领域人才缺口巨大。
• 组织与思维转型挑战
  ：运维模式从依靠经验的“人防”转向依靠数据的“数防”和“技防”，要求一线员工从现场“维修工”转变为远程“数据分析师”或“调度员”。部分员工对AI系统存在不信任感，认为“不如自己到现场看一眼”，企业面临较大的组织变革与人员技能再培训压力。

6. 基础设施与新型安全风险

• 网络覆盖与延迟
  ：大量风电场位于偏远地区，5G、光纤等高速通信网络覆盖仍不完善，数据传输存在延迟或中断风险，可能影响远程实时控制与高级AI应用的可靠性。
• 数据与网络安全
  ：随着系统互联程度加深，风电场的运行数据、控制指令乃至电力市场交易信息均成为网络攻击的潜在目标，面临数据泄露、篡改及恶意控制等新型安全风险，威胁电力系统安全稳定运行。

二、 系统性解决方案与发展路径

面对上述挑战，行业需从生态构建、技术攻关、标准引领、人才培养和场景驱动等多方面协同发力，推动AI从“点状应用”走向“系统重塑”。

1. 构建开放协同的产业生态，破解数据与算力壁垒

• 政策引导与顶层设计
  ：积极响应并落实国家层面《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》等政策，明确以“五十百”（推动5个以上专业大模型深度应用、挖掘10个以上重点示范项目、探索百个赋能场景）为目标，引导行业资源聚焦。
• 共建高质量行业数据集
  ：由龙头企业、发电集团、科研机构联合，在保障数据主权和安全的前提下，探索基于隐私计算、联邦学习等技术的跨主体数据协作模式，共同构建覆盖多场景、多机型的高质量基准数据集。
• 统筹建设行业算力平台
  ：改变“各自为政”的局面，推动构建面向能源领域的公共算力服务平台或联盟，实现算力资源的集约化建设和弹性共享，降低中小企业创新门槛。

2. 深化“云边端”技术融合，攻关可信与轻量化AI

• 推广三级智能架构范式
  ：以三峡能源宁夏同利第三风电场等成功实践为蓝本，规模化推广“云（中心大脑）-边（场站集群）-端（现场设备）”协同的智能架构。该架构能将总部专家经验沉淀为云端算法模型，通过边缘侧轻量化部署实现快速响应，最终由无人机、机器人等终端设备执行，实现“一地创新，全网共享”。
• 发展可解释AI与轻量化推理
  ：集中研发资源，攻关可解释人工智能（XAI） 技术，提升AI模型在故障诊断、功率预测等关键决策中的透明度和可信度。同时，发展模型压缩、知识蒸馏等轻量化推理技术，使复杂算法能够部署在算力有限的边缘设备和风机控制器上。
• 打造一体化智能生产模式
  ：推动技术应用从单点突破走向系统集成，发展“超短期气象预测 + 高精度功率预测 + 智慧电力交易 + 预测性运维”的一体化智能解决方案。例如，远景能源通过“天机”与“天枢”大模型的融合，实现了从发电侧到市场侧的全链条协同优化。

3. 加快标准体系建设与安全框架设计

• 发挥龙头企业引领作用
  ：支持并推广由行业领先企业牵头制定的实践标准，如金风科技与三峡能源联合发布的《智能场站规范化建设推广白皮书》，以及运达股份牵头的高海拔风电相关标准，将其经验加速转化为行业或国家、国际标准。
• 建立全链条标准体系
  ：加快制定覆盖AI模型研发、数据治理、系统测试、性能评估、安全与伦理的能源领域AI应用全链条标准体系。同时，积极参与IEC、ISO等国际标准组织活动，推动中国实践融入国际标准。
• 探索责任认定与安全机制
  ：联合法律、保险、技术专家，共同研究并明确AI系统在能源生产决策中的责任认定框架。企业需自行建立AI应用的风险评估与应急预案，行业监管机构则需探索适应新型电力系统发展的包容审慎监管模式。

4. 创新培养与激励机制，驱动组织与人才转型

• 多途径培育复合人才
  ：深化校企合作，设立联合实验室和实训基地，定向培养“能源+AI”跨界人才。同时，引进全球高端AI人才，并建立内部“数字工匠”培养体系，对现有技术骨干进行AI技能再培训。
• 推动组织文化与角色转型
  ：企业管理层需明确数字化转型战略，通过设立创新激励、开展数字化技能竞赛、树立转型标杆等方式，改变员工思维。系统性地将一线运维人员的工作重心从体力劳动转向数据分析、异常监控和策略优化，完成从“操作员”到“管理员”的角色升华。

5. 以高价值场景为牵引，推动规模化落地

• 聚焦核心场景示范
  ：技术研发应紧密围绕新能源功率预测、设备智能运维、场站智慧运营、电力市场交易等已产生明确经济效益的高价值场景，打造可度量、可复制的标杆项目。实践表明，AI已在短期功率预测（准确率超90%）、智能巡检（效率提升6-10倍）等方面展现出显著价值。
• 采取差异化渐进路径
  ：认识到不同风电场在资源条件、设备型号、电网环境上的差异，无人化与智能化建设没有统一模板。应采取“试点先行、迭代优化、逐步推广”的策略，优先解决高频、高危、高成本的巡检等痛点，再逐步扩展至全场景的智能化，最终实现从“单点智能”到“全场智能”乃至“区域协同智能”的演进。

十三、战略建议与落地路径

前文分析表明，风电行业的竞争已从硬件成本与规模，转向以数据、算法和场景闭环为核心的“AI资产”竞争。为抓住2026-2029年的关键窗口期，实现从“技术赋能”到“价值创造”的跨越，企业需采取系统性的战略并规划清晰的落地路径。

? 核心战略转型：从“设备商”到“价值运营商”

企业必须将战略重心从销售发电设备，转向提供确定性收益与无人化运营的综合能源解决方案。核心竞争力在于构建并运营“气象预测-功率预测-智慧交易-智能运维”的一体化AI能力，将风机从功能设备升级为具备市场感知与自主决策能力的“智能交易员”与“资产管家”。

? 五大战略建议

基于行业最佳实践与已验证路径，提出以下具体、可操作的战略建议：

1. 商业模式创新：率先布局高价值服务产品线

• 推出“收益即服务”（EaaS）套餐
  ：借鉴远景能源“伽利略AI风机” 与金风科技“天机云”平台的实践，将AI对发电量与电价的协同优化能力产品化。可面向存量及增量项目，提供基于AI模型的发电收益保障或提升承诺，按提升的发电收益进行分成。这能将客户关注点从初始投资成本转向全生命周期价值。
• 规模化推广“无人化运营即服务”（UOaaS）
  ：以三峡能源宁夏同利第三风电场的L3级无人化解决方案为蓝本，打造标准化、可复制的智能场站托管服务。通过部署“云-边-端”架构与智能巡检设备（无人机、机器狗），承诺为客户降低特定比例（如25%-30%）的运维成本，并将一线人员转型为远程数据分析师与调度员。
• 探索“风电资产健康保险”等金融衍生品
  ：当AI数字孪生与预测性维护能将故障预警提前至“天”甚至“月”级时，可与保险公司合作，基于设备实时健康数据开发发电量损失险，或发行基于AI验证的长期性能数据的绿色金融产品，降低项目融资成本。

2. 技术攻关重点：攻克规模化应用的核心瓶颈

• 优先发展可解释性AI（XAI）与轻量化推理
  ：为解决AI模型在电网调度、安全控制等核心业务中的“黑箱”信任问题，必须投入资源研发可解释性算法。同时，发展轻量化推理技术，以降低对风机边缘侧控制器算力的要求，促进AI算法在存量机组上的广泛部署。
• 构建“气象-功率-交易”一体化模型
  ：不应孤立发展预测模型，而应学习远景“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型融合的模式，打造端到端的协同优化平台。目标是实现分钟级、20米精度的超短期预测，并直接耦合电力市场交易策略。
• 深化数字孪生与全域感知融合
  ：超越对单一部件的监控，转向对部件间“连接界面”的系统性健康管理。通过声音、位移、应变等多模态传感器数据与高保真数字孪生模型结合，将综合故障识别率提升至93%以上，并大幅降低误报率。

3. 数据与算力生态：共建共享，打破壁垒

• 牵头或参与构建行业级数据共享联盟
  ：针对数据孤岛与高质量数据稀缺的挑战，联合产业链伙伴，在保障数据安全与产权的前提下，探索基于隐私计算、联邦学习等技术的数据协作模式，共同建设用于训练AI模型的高质量行业数据集。
• 推动建设或接入区域/行业公共算力平台
  ：为避免企业在AI大模型训练上重复投入、算力资源碎片化，应积极响应政策号召，推动或参与构建面向能源领域的公共算力平台或联盟，降低单个企业的算力成本门槛。

4. 标准与安全体系：主动参与，定义规则

• 将企业实践转化为行业标准
  ：借鉴金风科技发布《智能场站规范化建设推广白皮书》 的做法，将自身在无人化运维、AI风机定义、数据接口等方面的成功实践，总结提炼为企业标准或团体标准，并积极推动其转化为国家（IEC/ISO）或行业标准，掌握技术话语权。
• 建立AI应用安全风险评估与应急预案
  ：必须自行建立针对AI系统决策错误、数据泄露、网络攻击等风险的评估体系与应对预案。特别是在远程控制、市场交易等核心场景，需明确人工介入的权限与流程，确保运营安全。

5. 人才与组织转型：培育“数字工匠”，重塑运维体系

• 实施“数字工匠”培养计划
  ：与高校、科研机构合作，设立联合实验室与实训基地，系统性培养既懂风电技术又精通数据分析的复合型人才。同时，在企业内部建立培训体系，帮助现有运维工程师从“维修工”向“设备管理员”和“数据分析师”转型。
• 以场景为牵引，设立敏捷创新团队
  ：围绕“新能源高精度功率预测”、“设备智能运维”等八大重点场景，组建跨部门的敏捷项目团队，以具体业务价值为目标进行技术攻关与试点，确保AI技术快速从“演示验证”走向“规模化创造价值”。

?️ 分阶段落地路径图

总结：风电AI的竞争已进入深水区。取胜的关键不在于拥有最先进的单点算法，而在于能否以清晰的商业价值为牵引，构建技术、数据、标准、人才协同发展的系统性能力，并通过敏捷的试点-复制-扩张路径，将AI潜力转化为实实在在的资产收益与运营效率。谁率先完成从“设备制造商”到“AI价值运营商”的转身，谁就将定义下一个十年的行业格局。