在全球能源转型加速的浪潮中，风电产业正站在技术迭代与模式创新的关键节点。10月19日，远景能源正式推出搭载“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型的伽利略AI风机，通过全域多模态感知、数字孪生、智能控制与设计演化四大平台，实现风电场收益超20%的突破性提升。这一创新不仅标志着风电设备从“工具”向“智能体”的跨越，更以“AI+能源”的系统化解决方案，为行业破解电价波动、设备可靠性、供应链安全等痛点提供了全新路径。

如何用“超级大脑”破解行业痛点？

当前，风电行业正面临“电量不确定”与“电价波动”的双重挑战。一方面，限电压力与设备性能差异导致发电量难以达标；另一方面，新能源电力全面市场化的背景之下，机制电价与现货交易的不确定性让投资回报测算变得复杂。远景能源风机与装备产品平台副总裁黄虎对《中国能源报》记者坦言：“上周有客户反映，今年上半年一个风电项目的投资报告都没能通过投委会决策，核心卡点就是收益无法预期。”

伽利略AI风机的发布，正是为破解这一困局而生。其核心在于两大模型的深度融合：“天机”气象大模型通过千卡算力与百亿参数，融合卫星、雷达、地面站等多模态数据及全球800GW能源资产数据，嵌入大气动力方程与物理约束，仅需3分钟即可生成未来15-30天的全球精准预报。结合风机实时运行数据的“反馈闭环”，预测精度持续优化，区域级高时空分辨率可以做到20米以内，为发电计划与电力交易提供坚实基础。

基于“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型搭建的全域多模态感知平台、数字孪生平台、智能控制平台和设计演化平台，不仅可以解决行业痛点问题，还可以通过精准预测和高电价交易有效提升风电场收益。去年开始，远景某平原示范风电场一半风机加装了“远景天枢”能源大模型智能控制平台模块，截止到今天，AI风机较同风场未加装AI的风机收益提升了20.9%。

“在预警能力上，全域多模态融合技术可将故障预警周期提前2个月以上。”黄虎介绍，以过去无法感知的叶片失效为例，通过声音、位移、应变信号的微小变化监测，结合物理失效模式分析，就可以实现早期风险识别。远景能源自研的高保真数字孪生平台，更是通过“核心部件基因图谱”的构建，让预警准确率与覆盖度迈上新台阶。

远景能源高级副总裁、首席产品官、风机与装备产品平台总裁娄益民在接受《中国能源报》记者采访时进一步指出，AI+能源正在从根本上改变传统的能源结构和运行逻辑，将孤立的风机、储能等“节点装备”，整合为一个协同、智能、可预测的能源生态系统。

在业内看来，远景的“AI+能源”系统解决方案，标志着风电整机商将从单纯的发电装备制造商，向通盘考虑、系统整合的绿色能源解决方案提供商战略转型。

可靠性沉淀筑牢风电产业根基

近年来，在风机“大型化”的驱动下，风电行业实现了快速发展。但“大、长、高”的扩张模式，也让设备可靠性问题被快速放大。娄益民指出，过去 3-4 年，风电技术和装备全面进入 “无人区”，即便欧美传统巨头也面临挑战。受投资成本上升、回报下降影响，部分欧洲开发商已开始缩减新能源领域的投资。“过去我们追求的‘大’只是表面规模，如今需要将其转化为真正的产业实力。”

娄益民认为，高可靠、高性能、高质量是风电行业健康可持续发展的基石，实现这些目标的关键在于“技术沉淀”与“自研自制”。首先，在技术层面，远景打破行业“各管一段”的割裂状态，构建了跨学科的全系统技术融合体系。相关领域专家在产品策划初期就做到了透明化协同，确保技术方案从源头就具备系统性与前瞻性，根除信息孤岛带来的风险。其次，远景能源通过全流程、多层级的技术融合与测试验证，构建起从零件、部件、子系统、整机到机群的可靠性闭环。其机械传动链测试台，以及材料和核心部件测试平台，可模拟120%极限工况，精准定位系统薄弱环节。这些测试不仅仅局限于设备环节，更能延伸至实际风场，通过长期实测数据驱动仿真模型的迭代与整合，最终形成统一的系统级仿真平台，实现可靠性管理的全面前置与闭环。以远景自研自制的齿轮箱和主轴承为例，前者累计交付超万台，已在全球520多个风场扎根，总吊装量突破8000台，至今未发生任何一起因原材料缺陷导致的故障，整体失效率远低于行业最低水平；后者近期交付量也突破了一万台，更是保持“零失效记录”。娄益民解释：“这一成果源于对供应链的深度理解与掌控，远景打破了原本割裂的产业链，将行业内‘相互防备’的协作模式转变为‘协同创新’，形成了一条全新的“价值链”。”

通过系统级验证，远景发现了一个行业普遍忽视的关键问题——许多复杂故障并非来自核心部件本身，而是出现在部件之间的 “连接界面”，即各部件的连接、耦合与协同工作环节。“正如人体的关节、肌肉与软骨，风机内部数万种零件、数千种部件的连接，往往是系统可靠性的薄弱点。”娄益民说，对此，远景通过系统级仿真与测试，精准识别并强化这些薄弱环节，实现了从“关注单个部件”到“关注整体协同”的可靠性升级。

在黄虎看来，风电设备的质量问题，极少源于设计缺陷，更多是制造、工艺、运营环节中的细节疏漏。自研自制让远景能快速锁定问题根源，例如齿轮箱修型、游隙控制，以及叶片玻纤和芯材的铺层，树脂配方等参数。这些核心信息通常难以从外购供应商处获取，但远景通过全流程监控与数字孪生建模，实现了物理实体与仿真模型的精准映射。这种“透明化”不仅提升了设备可靠性，更推动了产业链升级——在远景推动下，风电主轴承国产化率从0提升至80%，为新能源平价时代奠定基础。

核心竞争力向系统解决方案跃迁

风电产业正从“单一发电设备”向“新型电力系统核心参与者”转型。娄益民判断，未来两三年，风电竞争力的核心将不再是“度电成本”，而是“系统安全性”与“能源确定性”。

“当风电成为绿色化工等关键工业的能源支柱，其第一属性已从经济性转变为安全性。”娄益民强调，化工厂等场景“片刻不能停电”，传统风机采购标准需从“追求发电收益”转向“保障系统稳定”。远景在赤峰构建的绿色氢氨项目可以类比为“智能能源能量水库”，风光资源则是提供水源的“河流”，通过气象预测、功率预测、负荷预测、消纳预测的联动，实现“水库”的动态平衡——既避免能源短缺，也防止能源浪费。

这一转型中，风电的“灵活性”优势凸显。娄益民指出，随着“绿电直连”“源网荷储”政策推进，风电将从“上网电量竞争”转向“消纳场景竞争”。大基地与负荷中心将成为两大发展方向，而绿电直连、零碳产业园等模式，将推动风电与高耗能产业的深度融合，彻底打破“上网天花板”。

从伽利略AI风机的“超级大脑”，到自研自制部件的“肌肉沉淀”，再到系统解决方案的“生态跃迁”，远景能源正以“AI+能源”为锚点，推动风电行业从“规模扩张”走向“价值深耕”。

“在电力市场化与能源系统复杂化的双重挑战下，‘确定性’已成为客户最核心的需求——而通过气象预测、智能控制、可靠性与系统安全的全方位突破，我们正在为风电产业注入穿越周期的稳定力量。”正如娄益民所言：“风电已从‘埋头出力的工具’，变为‘洞察天气、理解市场、捕获价值的智能体’。”在AI与能源深度融合的浪潮中，中国风电正以技术自信与产业链韧性，引领全球能源转型的新篇章。

文 | 中国能源报记者 苏南