2019年6月，刚刚从梦中苏醒的布宜诺斯艾利斯成了一座“灰暗”的城市，阿根廷电力互联系统全面瘫痪，首都布宜诺斯艾利斯的交通信号灯停止运作，地铁、城际铁路、公交车等公共交通全部停运，供水系统无法正常运行。此次停电波及邻国乌拉圭、巴拉圭等4个国家，影响人数超过4800万。

  在高度依赖电力产业的今天，停电成了一座城市的灾难，交通工具无法运行，信号灯不亮，店铺停业……电力作为城市正常运作和加快速度进行发展的命脉，提高输电线路巡检的效率，保障民用、企业用电的供电可靠，成为亟需解决的问题。

  随着无人机的普及，电路巡查逐渐从人力巡检中摆脱出来，但任旧存在技术方法单一、无法实时同步线路缺陷等问题。

  一群来自华北电力大学的师生团队看到了未来输电线路AI巡检的蓝海市场，投入到研发当中，通过无人机智能巡检、 AI 技术图像检测分析，让输电线路缺陷检验测试的精确度不断提升。

  传统输电线路巡检，大多依赖运行维护人员肉眼或手持仪器排查电路中的故障，根据经验判潜在隐患，然而，纯靠人力检测本身就是一个巨大隐患，巡检员很难一处不落的排除掉所有隐患，而在电网的运行中，任何微小的安全问题都可能会造成事故，导致大面积的瘫痪，造成巨大的经济损失；有时遇上下雨、下雪等恶劣天气，人力检查更是寸步难行。

  输电线路大多位处人烟稀少的郊区，远离市中心，需要特巡特维线%，运检难度大、质量发展要求高等条件让愿意从事巡检工作的人慢慢地少。据数据显示，我国现有输电线路运检人员的年均增长率不足 3%，2019 年底缺员高达 34%，巡检专业技术人员数量少、人工效率低、危险系数高等问题日渐突出。

  据不完全统计，2014-2018 年国内因架空线路巡检造成的人身伤亡事故 238 起，因输电线路故障造成经济损失高达数十亿元。针对输电专业技术人员数量与设备规模持续增长一天比一天突出的矛盾，国家大力推广无人机巡检，较人工巡线相比，无人机具有效率高、安全性高、缺陷发现率高等优势，但任旧存在诸多的问题。

  无人机巡检绝大部分作业无配套机巢，不可移动，只能巡检到部分线路缺陷，且无人机巡检完成后仍需进行人工图像缺陷分析，据统计，在我国无人机输电线路巡检中每年产生超过数十亿张巡检图片，对人力资源的消耗仍是巨大。以山东电网为例，现配置无人机 600 架，年产生图片约 120 万张，安装可视化监控装置 4.5 万套，年产生图片 1.8 亿张，按照八小时日工作制，人眼判图需要92人/年。

  经过全面市场调查与研究，团队了解到目前使用的无人机巡检仍存在漏检、错检率高，人力成本大，很难保证巡检质量等问题。在2019年，“闪电鸟-电力视觉”创业团队与华北电力大学(保定)智能视觉计算机研究所、电力视觉大数据研究室联合研发了一套完整的、实用的架空输电线路无人机边云协同智能巡检工具，将其命名为“闪电鸟-无人机AI 巡检平台”。

  在设计方案的时候，团队就有一个很清晰的思路，要用无人机做巡检人员的眼睛，巡检人员只一定要通过闪电鸟平台就能知道每个输电线路的情况。想法很丰满，现实很骨感，要实现真正的“无人”巡检，还有很多技术需要攻克。

  首先摆在眼前的，就是无人机在巡检时，会有电池、天气、照片不如肉眼等方面的限制，如果这样一些问题得不到解决，那么后期的技术再牛也没办法真正识别出缺陷与隐患。

  对于这群钻研电力的年轻人，无人机并不是他们所擅长的领域，很多飞行的限制也都是行业天花板所带来的。但他们不甘心，因为这样一些问题如果不解决，无人机做巡检就会变得形同虚设，在户外巡检，一旦因为没电而坠毁就白白造成损失。

  对于这样一些问题，小组成员内部讨论了很多次，始终难以拿出一个比较好的解决方案，因为有的限制是整个行业目前的天花板，仅靠他们是没有很好的方法去打破。为此，他们专门联系了很多无人机公司，咨询相应的解决方案。

  经过一番折腾，他们才算找到了延长无人机飞行时间的方法——将充电无人机的机库置于输电塔上，每个充电机库都配有多个无人机，当无人机快没电的时候能就近去机库充电，充好电的无人机接过“巡检”的重任，冲出“鸟巢”继续飞。

  巡检人员只一定要通过应用程序，直接下达巡检地点、线路等，根据内置智慧气象感知站，当判断出天气满足飞行时，“小鸟们”就开始飞出鸟巢执行任务，在无人机飞行期间，巡检人员通过手机反馈实时了解设备或线路的信息，当发现了输电线路缺陷也能快速定位、及时解决。

  为了能将无人机训练成识别隐患的火眼金睛，团队用可见光相机的高清摄像，模拟人眼对杆塔与线路进行近距离观察。针对冲在巡检一线的无人机，正是因为团队做了每个方面的优化与调整，才让它可以在一定程度上完成用科技解决人力问题背后的不足，能够采集到足够的信息为下一步的分析做好铺垫工作。

  在过去多年的积累中，团队研发出的核心技术——AI视觉处理与分析技术，为项目进展打下了一个很好的基础。

  即使如此，团队也明白要真正的完成“无人”巡检，摆在他们面前的挑战依旧很大，若无法解决图像智能识别功能，依旧摆脱不了需要耗费大量人力对图片做多元化的分析处理。怎么样才可以解决？这得需要云端强大算力的GPU 服务器和强大的边缘计算能力，才可以在一定程度上完成图像智能识别，及早发现输电线路的问题所在。

  华北电力大学自2019年开始，与华为建立合作伙伴关系，将华为的技术、人工智能平台等引入到课程教学中，实现人才的培养；另一方面在科研项目上，华为提供算力算法支持，共同投入到课题研发中，助力项目的完成。“闪电鸟”作为华北电力大学重要的研发项目之一，华为早早就投入到项目支持当中，为团队保驾护航。面对项目过程中出现的问题，团队借助华为云技术所提供的超强存储能力和算力，完成整个项目的落地。

  无人机出动巡检，基于华为全栈 AI 视觉处理与分析技术对图像进行智能识别检测，产生图像和变电站内固定摄像头拍摄产生的视频，通过云平台深度学习与云计算相结合的方式，对图像与视频数据来进行自动分析，能一边对图像进行压缩、存储，一边进行各类故障检验测试、异物分析；根据服务器分析出的结果，工作人员就能立马进行故障检修，无需守在主机旁一直等待。

  输电线路智能巡检一体化平台结合华为全栈AI技术，一方面，利用华为云ModelArts平台开发输电线路智能巡检云侧应用，实现对巡检数据和模型算法的统一管理以及存储资源和计算资源的高效利用，对于输电线路中关键部位以及鸟巢、绝缘子掉串等大尺度缺陷进行仔细的检测；另一方面，利用华为HiLens端云协同管理平台开发输电线路智能巡检端侧应用，实现端侧设备模型优化和应用部署，以满足输电线路危急缺陷检验测试的实时性要求，对输电线路中螺栓缺销等问题进行检测。

  而对于输电线路发生的紧急状况，一旦无人机检测出了危机缺陷，图片将不会如往常那样返回云侧平台，而是直接到达无人机终端上进行仔细的检测，并将识别结果第一时间发送至工作人员，极大程度节省了对危机缺陷的抢修时间。

  为提高巡检准确率，采用了深度学习算法对输电线路核心部件与大尺度缺陷进行仔细的检测，将这些检测图像进行标注后形成数据集，利用华为云ModelArts 平台的“智能数据标注”功能进一步扩充数据集，用智能数据标注方式大幅度的提高了标注效率，加快了项目进程。

  闪电鸟无人机不受地形、气候影响，就能以快速实现更广覆盖的巡检，提高了输管道巡检效率；让巡检实现智能化、自动化，无需耗费多余人力就能获知输电线路和变电站的状况；通过“智能运检+深度学习+边缘计算/云计算”大幅度的提升各类缺陷检验测试精度，极大减少了各类风险及经济损失。

  如果用一个词来形容研发过程，团队选择了“青春”。他们说，正是一波波年轻人不断涌入实验室，为一个项目熬着心血，才结出了闪电鸟这么一个硕果。

  相比较人工，闪电鸟已经大幅度提升了检测率、解决了行业的痛点，但团队还在继续投身实验室做研究，他们要再提高算法，让巡检平台能够识别更多复杂的缺陷危机。

  对于未来，团队想将闪电鸟的应用领域不局限在电力方面，而是扩展到光伏新能源、石油管道、交通运输等多种巡检场景，若能希望能应用在生活的方方面面，用智能来弥补人工的缺陷与不足。

  也许，在不久的未来，我们的生活就如科幻小说中一般，出门就能在天空中看到各式各样的无人机，它们有的是在指挥道路交互与通行，有的是在监控治安状况，还有的是检测全民健康水平；等你过完马路的功夫，就看到交通部门、民警、医生都出动。

  华为更希望分享自己的技术让更多年轻人学习、掌握。目前，华为已联合清华大学出版社、各高校学科带头人，面向高校师生及开发者陆续推出鲲鹏、昇腾系列学习教材和教辅资料，鲲鹏/昇腾系列课程将融入各大高校的计算机专业、人工智能专业，引领通信和信息行业发展，实现技术人才的培养。

  大学生是推动社会快速的提升的主力，华为联手教育部，在有关高校建设“智能基座”产教融合协同育人基地，现已在北京大学、清华大学、上海复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学等72所高校，把鲲鹏、昇腾系列课程融入计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、电子信息专业进行首批试点。

  相信当慢慢的变多的高品质人才从智能基座走出，科幻大片会离我们越来远近，各行各业都能通过科技解决痛点，减少不必要的损失。

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