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百亿美元风电运维需求,初创团队如何靠AI突围?

日期:2022-10-11    来源:科创最前线  作者:莫莫

国际风力发电网

2022
10/11
14:12
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关键词: 海上风机 风电行业 风机运维

国内碳中和政策持续加码下,新能源已是当下最具确定性的行业,风电行业再度步入景气周期。

行业数据预计2050年风电将占全球发电量的26%,至2030年,风机的平均服役年限将达到14年,巨大的海上风机的保有量将从2018年的4%增加到11%。

与此同时,风机的大型化和老旧化使风电领域后运维痛点凸显。

此前有行业数据统计,2020年全球风电运维市场规模大幅提升,超过170亿美元。

过去依赖人力的运维检测模式,存在耗时长、检测精确性低、危险系数高等诸多问题。

风机巡检智能化、无人化已是当下风电行业的大势所趋。

01、AI+新能源的想象空间有多大?

十四五规划中提到,2025年非化石能源比重提至20%,非化石能源发电量比重达到39%左右,电气化水平持续提升,电能占终端用能比重达到30%左右。

在双碳契机下,市场开始尝试用风电光伏替代化石能源以优化能源消费配比,风能、光伏被看重。

当下,全球风电市场的规模将近300亿美金。

但是,今天的中国新能源产业正在从过去的“大干快上强装”逐渐走向“全面实现新能源商业化”。

风电行业经历过抢装潮后,全球风机不断持续增长,后续的风机运维环节出现了巨大挑战。

叶片是风力发电机组的关键部件,而且是最贵的部件,三支叶片成本占比超20%。一般来说,风电机组在保修期内主要由主机供应商提供运维服务,而保修期后的风机运维则需要市场化的运营机构提供服务。

也有行业数据预计,在2024年以后,中国风机将出现换新潮。

当风机运维成为风电行业降本增效的关键,风机的后期运维成为一个重要的市场。

作为一家人工智能企业,人工智能的目的不是取代人,而是取代一些低端的重复劳动,让人能够从这种低端重复的劳动里解放出来,去发挥人的创造价值,去做更有创造力的工作。

今天的人工智能从业者也在寻找可落地、可复制的场景进行技术落地应用,去探寻人工智能技术本身能够解决一线的哪些痛点问题。

实际上,人工智能在今天有很多“性感”的应用场景,如自动驾驶、医疗。

但这些场景对安全系数要求非常高,另外一些极端情况所耗费的人力、物力、时间、精力很大,从量变到质变需要长时间的爬坡、无数测试才能实现。

风机检测是人工智能的优质落地场景。

首先风机叶片巡检是非常标准化的场景,具备普适性,对于技术的精度要求不算非常严格。

另外,度电成本、安全生产正是全球风场客户关注的核心指标,他们希望通过机器实现零安全事故,通过减少人为干预提高工作效率。

人工智能和新能源产业是天然契合的。

今天任何数据中心、算力都需要消耗能源;

人工智能和新能源产业结合,也有助于新能源产业实现降本增效。二者的结合,有望实现正向循环。

人不可能不生病,风机也不可能不出现故障。

但是如何保证风机不出现服务停滞期?

这个时候叶片健康管理就非常关键。

当数据都汇集在平台上时,可以帮助主机厂商、叶片厂商跟业主方进行叶片健康管理,客户可以很清晰地看到风机材料和缺陷的演变。比如是否从前缘开始腐蚀?是否同一批次都产生类似的问题?

02、如何建立企业护城河?

首先,服务企业的最终目标是为其创造权益。

技术再好,也需要有用武之地,我们要思考,今天我们所服务的对象需要什么?

因此首先得找到客户的痛点,去跟对方讨论产品的时候,讲的不是功能、不是技术能力,而是业务场景。

这要求所有人工智能从业者从工程师的身份向懂业务、懂行业、懂场景的方向进行转换。

任何一门生意,都需要建立生态能力。

生态即是非常开放的心态,让大家一起把市场做大。

一方面,市场需要更多更好的供应商。

无论是飞机、传感器还是采集器件等,工业检测需求为这类企业提供了新的可能,得以维持健康、小而美的状态。

另一方面,供应商也在反哺人工智能企业。

依托于中国强壮的硬件的研发和开模能力,人工智能企业的产品也在不断成长。

另外,客户的业务场景和逻辑是非常复杂的,并不是一家就能够满足企业的所有需求的。

通过合作伙伴,大家一起分工合作,发挥各自专长,一起“让客户成功”,因为只有客户成功,初创企业和整个生态都能获得成功。

03、如何穿越不确定周期?

穿越周期,首先信心非常重要。

信心如果永远是市场、是别人给的,那其实不是你自己的信心。

过去三四十年,踏着中国经济的浪潮,出现了一波受惠者。

但每一个新的经济周期,都会有新的事物产生,无需过度悲观。

今天中国企业出海,可以通过积极拓展海外市场,更主动地了解客户诉求,验证产品本身。

不闭门造车、不是写PPT、不是创造争议场景,自信是要自己给的。

其次,商业本质一直没变。

过去30年,很多的赛道是“烧”出来的,但商业最终的本质是要讲利润的。

当下这个阶段,对于任何一家公司而言,开源节流是尤其重要的。

即便公司今天是盈利的,创业公司也应该密切关注盈利的分配方式。

考虑盈利究竟是投入再生产再研发,还是另辟蹊径,从场景、实用性的角度将事情做成。

企业需要摆脱被动,学会将资源重新排列组合,用更有效的方式把事情做好。

另外,提高效率,花更多时间去对客户,而不是浪费在内部对齐中。

多出去跑客户,看看客户在干什么,越是下行的情况,就越是要跟客户在一起,这样才能拿更多的单子。

最后,我们可以预期一下,计算机视觉赛道的想象空间有多大?

作为人工智能的一部分,计算机视觉的趋势是不可逆的。

当时云计算赛道处于早期时,没有人知道云计算怎么挣钱,几乎没有人有概念,但走到今天云计算的商业模式已经成立。

人工智能计算机视觉也是一大热词,今天大家反复讲人工智能要落地、要挣钱,但是怎么样才能够让事情发生?

从短期来看,人工智能和计算机视觉赛道不会诞生现象级的企业,但是人工智能公司要专注于做场景,就像过去大家在云计算上做应用一样。

所有的应用要回归消费者,只有用户从中得到好处,这个市场才能做起来,进而市场不断产生规模效应,飞轮转动起来。

尽管短期内人工智能和计算机视觉赛道更多是服务于B端场景,但长期来看成百上千的企业应用后,会产生量变到质变的发展,将能有效提升各个行业效率。

当下ESG、新能源是极具确定性的趋势。

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