3月25日下午，可再生能源专家技术委员会在北京召开《基于AI对风电机组叶片损伤预测应用研究》项目启动会。该项目由协合新能源、中车启航、科大讯飞专家联合召集，是技术委员会首个聚焦“人工智能工具深度应用”，探索行业定制数据模型与普适方法的研究项目。会议由协合新能源技术中心承办，70余位行业专家通过线上线下形式参与。

　　聚焦行业痛点：AI赋能叶片预测的迫切需求

　　协合新能源总裁助理、技术中心主任贺广零在致辞中表示，协合当前持有500万千瓦新能源资产，运维容量超3000万千瓦，对叶片损伤影响机组高效安全运行的问题有深刻体会——叶片问题导致的运维损失占比超50%，且叶片缺陷及损伤演化具有隐蔽性、滞后性，传统巡检手段难以及时监测更无法预测。他指出，该项目紧扣行业痛点与发展需求，同时也是协合“AI+”系列研究课题之一，目标是摸索出一条“AI赋能风电叶片精准预测和主动防护”的创新路径，形成可复制、可推广、可落地的行业技术解决方案，为能源产业技术升级提供实践参考。

　　中车启航风电研发中心副主任王磊介绍，作为中车集团一级子公司，中车启航兼具集团前瞻性技术研究平台公司属性与整机厂商视角，针对叶片风险对机组安全性、发电能力的影响有清晰认知。“当前叶片检查的数据可靠性、格式一致性、判定依据尚未形成广谱化、标准化流程，这是行业共性问题。”他表示，启航技术团队对AI+技术研究与应用落地有着强烈的动力，未来将在故障数据库搭建、AI预测模型开发和训练，模型落地验证等环节扎实开展工作，切实提升设备的可靠性。

　　科大讯飞工业智能业务部电力业务线总经理李心提到，科大讯飞从语音业务向人工智能领域拓展，已承担多个国家人工智能重点实验室建设;感谢技术委员会提供的合作平台，能够与开发商、设备厂联合牵头解决行业前沿共性问题，他指出，“利用AI+进行叶片预测诊断，是AI与风电跨界应用的典型场景，也是智能经济新形态的重要实践”。2026年已进入“真智能体元年”，随着运维成本降低、效率提升及无人化智能场站发展方向推进，AI+与智能经济新形态将成为产业必然诉求，并发挥关键作用。

　　项目研究路径：分阶段构建理论与模型体系

　　协合新能源技术中心副主任梁会森介绍了该项目的立项背景与研究计划。该项目主要研究内容是建立从叶片损伤机理到算法应用再到模型构建的完整理论框架。该项目同时作为IEA中国工作组研究项目，将分为三个阶段，第一阶段预计为期一年，重点开展数据采集与算法研究，建立标准化数据库与量化表征参数，设计相关模型并完成初步训练。工作组将下设数据组、算法组、验证组等专项小组，协同推进研究。

　　技术分享与研讨：多维度探索解决方案

　　鉴衡认证中心范海光以《大型风电叶片损伤失效案例》为题，分析了项目建设及运维中常见的叶片损伤与失效类型、表征及根因，并提出重点关注建议;

　　中车启航王萱在《基于AI的叶片故障预警研究：机器思考》中提出，除传统诊断外，AI技术可更有效实现叶片健康状态感知、故障预警及损伤量化;

　　科大讯飞李上灿分享了《基于声纹感知与时序大模型的风电机组叶片损伤预测技术研究》成果，指出声纹叶片监测具有监听距离大、直接感知声学异常特征等优势，能解决“拾音难、识音难、样本少”等传统难题;

　　陕西中科启航程庆阳汇报了《机器视觉与机器人技术在叶片解决方案中的应用》，展示机器视觉在净空监测、机器人离线检测中的成熟应用案例;

　　科大讯飞李心博士作《大模型技术发展趋势及热点》报告，系统梳理人工智能发展阶段、技术路径及大模型底层逻辑，强调“风能产业需融合传统物理模型与项目数据驱动，推动预训练模型技术落地”。

　　下一步计划：工作组组建

　　技术讨论环节由鉴衡认证中心蔡继峰主持，与会专家围绕“数据获取、知识产权分享与公开、AI训练模式”等关键问题展开深入交流。根据研究计划，项目将成立工作组群，并于近期启动后续工作，欢迎行业专家加入共同推进。