★亚信科技（中国）有限公司

1　目标和概述

亚信科技风电厂智慧工地解决方案是亚信科技基于边缘AI产品+5G专网技术形成的综合的解决方案，主要解决目前风电场施工现场的高效监管问题。

风电施工现场普遍存在地处偏远、环境复杂、网络覆盖弱导致管理难、安全事故多发等问题。风电厂智慧工地项目通过将5G专网、高清摄像头和边缘AI结合，打造云网边端一体的智慧工地解决方案。该方案实现了偏远地区的5G网络覆盖、多个工地云端统一管控、智能化规范施工过程，以及实时智能发现安全隐患，从而保障了施工过程的安全和高效。同时，该方案也可为后续在风电现场实现信息化、智能化运营提供网络和软硬件支撑，充分转化了现有投资。

2　方案介绍

2.1　方案总体架构

风电厂智慧工地项目，通过搭建云网边端一体化的平台为风电工地提供一站式的管理、监控、运营以及运维能力。其总体架构如图1所示。

图1 亚信科技风电厂智慧工地解决方案架构图

端：在风电施工现场的关键制高点安装高清摄像头，对施工过程、物料摆放以及人员行为提供无死角的7×24小时监控，并且能够远程控制摄像头进行定期巡检。

边：在每一处风电施工现场组建小规模监控网络，部署亚信自主研发的边缘AI一体机，为监控提供AI智能识别能力。该一体机不仅具备强大的AI算力，还配备了5G通信模块，并且通过一体化的设计降低了功耗、提升了设备防风、防水的能力，能够适应风电施工现场恶劣的环境，保持高效稳定的运行。

网：使用亚信自主研发的5G行业专网一体机搭建一条属于电厂工地专属的信息高速公路，该一体机采用基于3GPP技术体制的5G技术，实现了电厂施工的无线网络覆盖，解决了风电施工在山地的网络通信问题，为大规模视频数据的实时传输、AI模型的协同提供了超大带宽、超低时延、超高安全的通信能力。

云：在电厂内网的机房中，部署云端的AI视频能力平台软件，实时监控全部施工现场，调度各个边缘AI一体机部署的AI模型，发生任何异常第一时间主动发现并通知相关人员处理。

2.2　边缘计算能力

考虑到风电厂施工现场复杂的现场环境，在本案例中，亚信科技采用了以“边缘AI+5G专网”为基础的云网边端协同、软硬一体的综合解决方案。

同时，为了保障AI能力在边缘端的高度可用和安全，亚信科技采用了多种技术手段实现有效的云边协同、高效管理。

（1）AI能力部署到边缘后的高可用保障

AI部署到边缘执行需要解决的问题包括边缘算力设备的稳定性以及网络的质量。

边缘AI算力设备的稳定性：包括硬件的稳定运行以及软件的强壮程度。亚信边缘AI一体机经过严格的软硬件一体测试，可根据边缘端接入的摄像头个数以及算法个数给出匹配的硬件规格，部署相应设备后即可保证在符合预估的条件下稳定运行不宕机。并且，针对风电等极端恶劣的环境，亚信边缘AI一体机提供Soc一体化芯片解决方案，使得在提供相同算力的基础下，亚信边缘AI一体机能耗更低，其无风扇一体化设计比普通的一体机更加适应大风、雨水以及扬尘的环境，保证了AI模型的稳定运行。

网络质量稳定：风电站施工现场多处于山区等无人环境，通常缺少5G基站覆盖，而AI视频监控和分析需要满足高清视频的实时回传，对网络的带宽、时延都有很高的要求。亚信5G专网产品采用5G独立组网方案，即无线基站、承载网、5G核心网、MEC等全套5G设备下沉至风电施工现场，宏基站拟借助施工现场高点架设，不新建铁塔。小微基站和室分的布置方案和数量根据平面图和现场勘测设定，确保5G信号覆盖以及7×24小时的稳定运行。

（2）复杂天气下的各类AI模型识别准确率提升

后向纠错机制：视觉识别模型在实际应用场景中常因环境、光线、角度等出现误识别，尤其在风电施工现场这类经常出现恶劣天气、环境因素复杂的场景。本方案通过应用层后向容错识别能力，对指定帧数内静止的目标自动剔除，配以手动标识误识别圈选，可大幅增加识别准确率，如图2所示。对因外形相似、光线干扰、云雾影响等所导致的误识别进行应用层后向处理，并结合“三局两胜”机制可将识别准确率提升约10%。

图2 亚信科技风电厂智慧工地解决方案后向纠错流程

复杂场景多对象检测跟踪：使用亚信自主研发的专利技术复杂场景多对象检测跟踪算法RepRetinaFace（Re-parameterization RetinaFace for Edge Embedded Platform），可保障在复杂环境下，基于边缘端有限的算力资源，以最快速度同时识别多个人脸，提升了边缘推理的性能，如图3所示。

图3 RepRetinaFace在不同算力卡上的性能提升

（3）边缘AI推理的实时性和高效能保障

高效能边缘AI处理架构：边缘AI一体机采用Jetson+DeepStream架构，该架构能够将深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中，以实现对视频和其他传感器数据的近实时分析。该架构使用TensorRT进行推理或多流解码，并通过硬件加速的插件与基础硬件交互以提供最佳性能。经过实际测试，在相同的边缘硬件以及识别环境下，该架构将总性能从32FPS上升到56FPS左右，提升大约1.8倍。

图4 DeepStream流程

边缘算力调度和QoS保障：AI视频推理高度依赖GPU等高性能硬件资源，而GPU资源相对有限且昂贵。因此，研究更灵活智能的任务调度算法及能力，可以进一步提升算力资源利用率，提高整体系统容量。本方案通过采用时间、触发式等多样化调度技术，实现AI资源的按需智能调度，同时在整体任务调度框架上同步采用基于QoS的冲突处理机制，确保高优先级任务（如火情监测）可第一时间执行。在面向风电施工这类计算机视觉多模型混合应用的场景下，本方案可有效实现算力资源的充分复用，可提升业务容量约30%。

图5 算力调度过程

2.3　方案价值及优势

本方案定位在基于5G专网组网+边缘AI识别的智慧化管理领域，它构建了专属管理体系，替代低效的人工管理，完成人工无法达成的任务，减少了安全事故的发生。

（1）云网边端协同，满足了各类角色管理施工现场的需求

总部管理人员、监理或是其他监管机构：可以在总部的云平台上实时监控所有施工现场，与传统的周期性去现场巡查相比，更加节省成本、高效，能够随时掌握各个工地的进展以及施工过程情况。

监控人员：可以根据不同施工现场的实际情况，在云端同步调整AI监控场景，比如，刚开始进场的工地，更多的关注规定的人员是否到位、物料摆放是否合规等，而进行中的施工现场，更关注操作的规范程度、是否有安全隐患等。

施工现场负责人员：可以及时收到来自云平台的监控告警，提醒他们当前工地存在的隐患以及问题，第一时间处理，避免发生安全事故。

（2）由事后追溯转为主动，使用AI技术可主动发现施工过程中的问题和隐患

结合工地实际需求，本方案部署了包含施工安全、设备及物料识别、过程规范、工地人员管理等多个方面的几十个AI模型。与传统的依靠人员监控相比，AI技术能够7*24小时不间断地代替人工监控，加上5G专网的低时延特性，能够第一时间、不遗漏地发现安全隐患，并通知相关人员处理。例如，明火、抽烟这类容易造成安全事故的隐患，能被及时通知工地负责人进行处理，对于意外发生的火情也能够做到最大限度降低损失。

图6 面向电厂工地的AI能力

（3）快速落地扩展，一体机方式部署更加高效、稳定

亚信5G行业专网一体机，将5G核心网控制面网元、UPF、MEC、交换模块、BBU（可选）集中在满足OTII标准的一体机柜当中，实现即插即用，大大简化了专网核心网的部署难度，可实现单日开通。

图7 亚信边缘AI一体机

亚信边缘AI一体机，将AI算力芯片、AI软件环境、5G通信模块、视频解析能力等整合到满足3C标准的一体机中，轻量化、标准化交付，开机即用，并可根据不同的边缘算力要求、环境情况选择不同规格的边缘一体机，极大地降低了AI能力部署到边缘的复杂度。

（4）施工运维一体化，施工结束后可立即转换成运维能力

风电站施工结束后，所有的监控设备、边缘AI一体机以及5G专网，都可以用于后续电站的远程运维，只需将对应的AI能力替换成用于设备运维、巡检的模型即可，从而实现无人化管理，节省了运维成本。

2.4　应用与部署案例

该方案成功部署于某风力发电场，年均上网电量约1.4亿千瓦时（度），2022年发电1亿度，建成至今发电量超过10亿度。为了解决该风电施工现场地处偏远、环境复杂、网络覆盖弱导致管理难、安全事故多发等问题，亚信科技风电厂智慧工地项目通过将5G专网、高清摄像头和边缘AI结合，打造了云网边端一体的智慧工地解决方案。该解决方案部署架构如图8所示。

图8 亚信科技风电厂智慧工地解决方案部署架构图

3　代表性及推广价值

3.1　技术创新性

本方案通过创造性的方式，通过5G+视频监控+AI技术，实现了智能化的工地管理，探索出了一条在高速公路、高铁等复杂环境下边缘AI高效实施的有效路径，同时，也在技术上不断地推进了5G技术与AI、大数据等技术的融合程度。

（1）5G与AI技术的融合

本项目中5G技术，尤其是5G专网技术的引入，以及亚信科技边缘AI一体机的引入，通过软硬一体、云边协同的方式，进一步增强了工地复杂环境下AI监控和分析的实时性、管理的云边协同性，以及部署实施的灵活性和便捷性，充分体现了5G时代AI技术应用的民主化、工程化、实时性和协同性的特征。

（2）5G与大数据技术的融合

本项目中5G专网技术的引入，对于数据传输和数据安全也是一次全新的应用实验。而5G专网一体机和专网运营平台的引入，更是保证了厂内数据通过5G专网传输，数据不出厂区，设备不共享，与公网完全物理隔离，既有效地将风电现场视频数据、AI分析结果数据引入到电厂的大数据中心，又严格确保了信息安全。

3.2　应用成效

本项目实施以来，带来了显著的经济、社会和管理效益，具体如下：

（1）经济效益本项目实施以后，风电厂等施工工地智慧化管理和工程设施智慧化运营管理进一步强化，降本增效效果显著。

在安全巡查方面，替代人工管理，节约人力成本约150万/年；

实时视频故障处理远程专家会诊，大幅缩减了由于故障导致的检修停机时间，粗略估算，相比2021年全年，2022年此项费用节约超过200万元人民币；

无线数据稳定回传，在新业务扩展时有效避免了对现有光纤资源和固定线路重新铺设的费用，节省100万元人民币以上；

通过实现实时作业监控，风险事件发现时长由小时缩短至秒级，实现了重大风险的主动预防；配合高效的应急智慧机制，可快速处置突发事件，挽救了人员和财产的损失，带来间接经济效益500万以上。

（2）社会效益

实现了全场站的无线高速覆盖和边缘侧AI能力部署，打造了风力发电行业的智慧化建设标杆；

风险管控能力由人工转向自动，可及时发现危机和潜在风险，大幅降低了安全生产事故，实现了生产过程零伤亡；

环境保护由被动转向主动，降低了对周边环境造成的空气、噪声、垃圾等污染，满足了规范处置和政策监管合规要求。

（3）管理效益

本项目成果有效提升了发电通信网络的建设资金利用率和全生命周期内的经济收益，降低了发电生产事故风险，提高了风力发电的安全生产运营水平；

·本项目通过5G技术使建筑工地大数量数据和管理指令得到及时有效传输，通过AI分析模型极大提升了该工地过去粗放的、单纯依靠人力的管理模式；

实现远程应急指挥，全流程定位问题、挖掘原因，实现了问题可定位、可回溯、可预防、可治理，促进了企业从上到下无延迟联动机制;

实现了远程运维，提升了项目管理、进度管理和质量管理的能力和生产效率，推动了风力发电行业的可持续发展；

本项目以建设和生产为核心，与办公、安防等融合，构建统一的智慧管控平台及风险预防体系，以应对建设生产中的规范管理、安全防护以及日益严峻的信息安全隐患。

3.3　行业影响

在风电厂等工程建设施工现场，环境复杂、恶劣，有时位置偏远，有时分布点多面广，存在着环境污染重、安全事故频发、监管难度大、人员管理难、信息化水平低等一系列问题。设施建成后，还有着火情、区域入侵等危机和风险识别的需要，以及规范管理和环境保护保持的需要。而传统管理方式管理成本高，无法及时识别安全隐患，无法快速响应，因此需要规范作业管理、实时巡查监督、预防安全事故等全方位立体化的实时监管解决方案。

本项目融合了5G、人工智能、云计算、大数据、物联网等先进技术，一方面它通过5G专网组网，实现了摄像头、感应器等设备物联网数据的实时采集回传，为风电厂等设施的发展建立了连接基础，为智能化应用提供了基本条件；另一方面它以数字化、可视化的智能系统，实现了施工和日常生产工作中海量高清视频的边缘侧智能、实时分析监测，以及各项设备、人员、物料、项目进度、质量安全的全方位、全生命周期管理。从而，帮助相关单位和管理部门实现了安全生产的数字化、智慧化管理和运营。

本项目具有跨行业的示范效应，它所涉及的对风电厂施工工地的智慧化管理能力，广泛适用于各类现场环境恶劣、网络基础缺失或者较差的工程建设施工现场，同时也能够无缝对接施工完成后的建筑设施及其附属设备的智慧化运营管理。

摘自《自动化博览》2024年4月刊