在全球能源转型加速推进的背景下，光伏产业作为清洁能源的核心力量，正面临规模化发展后的运维瓶颈。山东建筑大学“低碳技术与智慧能源”团队聚焦光伏智能检测领域，以轻量化大模型与云边协同技术为核心，研发的“天工睿眼・智绘光网”光伏组件缺陷检测平台，实现了缺陷检测的精准化、高效化，为光伏产业智能化运维提供了突破性解决方案。

团队成员进行无人机巡检（山东建筑大学供图）

　　技术攻坚：破解缺陷检测核心痛点

　　传统检测方式依赖人工判读或单一技术，存在效率低、漏检率高、适应复杂环境能力弱等局限，难以满足规模化运维需求。针对上述问题，团队基于新一代信息技术，创新设计云边协同架构：无人机航拍代替人工巡检大幅降低时间和人力成本；边缘侧搭载AI处理器快速识别显性缺陷，提高紧急故障反应效率；云侧依托多模态大模型深度分析数据，精准定位隐裂、断栅等隐性缺陷，增加隐性故障辨识类型，提高辨识精度。这一架构既保证了现场响应速度（故障判断延迟≤3秒），又通过云端大数据训练提升了模型泛化能力。

　　在算法层面，团队研发轻量化小样本检测模型——仅需10-20张缺陷样本即可完成训练，模型参数量减少75%的同时，检测准确率仍保持90%以上。结合多模态融合技术，团队构建了“图像-文本”双通道诊断框架，使隐性缺陷识别召回率提升20%，有效解决了复杂环境下的漏检问题。

分布式光伏场站（山东建筑大学供图）

　　成果落地：从技术突破到产业价值

　　自平台运行以来，已在济南市多个光伏场站予以实施。相比传统人工巡检，检测效率提升20倍，运维成本降低30%，单电站年发电量损失减少约5%。形成“智能检测-自动预警-工单处置”闭环体系，为集中式电站、分布式园区等多场景，为光伏企业提供了可复制的智能化方案。平台的成功运行有效破解了当前光伏运维中普遍存在的人工依赖与精准检测难以兼顾、隐性缺陷识别滞后的关键难题，为实现“技术驱动诊断、数据支撑运维、效益持续增长”的新型光伏管理范式提供了强有力的技术支撑，推动光伏场站从传统人工运维向智能化、精细化运维转变。 彰显了AI技术在重构建筑能源管理价值链中的核心驱动力，在打通光伏运维 智能化“最后一公里”上迈出了关键一步。（光明网记者王恩慧）