在风电产业链中，现场作业始终是标准化与数字化难度最高的环节。随着装机规模、单机容量与系统复杂度持续提升，作业能力一致性、过程管控规范性与计划统筹有效性不足叠加，传统依赖人工经验的作业模式正逼近其能力临界值，任何细小偏差都可能演变成长期可靠性风险，现场质量与安全管控面临前所未有的挑战。

近日，远景能源现场工业化体系机制建设负责人刘璨提出，风电现场正在成为人工智能最具现实价值的应用场景之一。当行业还停留在概念层面的讨论时，远景早已将目光转向如何让AI真正嵌入现场作业过程，率先突破极端网络环境，实现风电现场质量“无网智能检测”，切实提升风机质量、作业安全与执行效率。远景以物理人工智能为技术基座，以现场作业为载体，持续推动人工智能与风电现场深度融合，不断丰富“以确定性应对风电不确定性”的内涵，为新能源产业真正实现更高质量发展提供可落地、可复制的智能化解决方案。

针对风电现场质量管控长期高度依赖人工经验、风险暴露显著滞后的行业痛点，远景能源提出以人工智能为引擎，推动质量管理模式从“结果抽检”向“过程管控”转变。利用远景现场质量移动端AI产品，可对关键工艺环节进行可视化检测，作业过程中一旦出现工艺偏差或质量异常，系统将第一时间预警，并通过“现场实时反馈—云端数据同步—模型持续优化”的闭环机制，在风险形成初期实施干预。

在风资源禀赋突出的复杂山地、荒漠戈壁与深海远洋，通常也是通讯基础设施难以触及的“信号盲区”，“现场实时反馈”困难重重。面对挑战，远景率先在复杂、极端的网络条件下实现技术突破，使风电现场具备脱网状态下仍可开展高度智能质量检测的能力。这一技术突破与远景能源长期深耕自研自制有直接关系，基于真实作业环境下积累的海量数据，远景得以将标准化质量管控延伸至每个作业终端，保障不同项目、不同团队在同一工艺标准下规范作业，为机组全生命周期的可靠运行构建起统一质量基座。

在此基础上，远景进一步将人工智能的应用延伸至风电现场检修与运维实际场景，推出“鲁班”智能问答系统。该系统依托远景伽利略超感知系统收集的真实运行数据，融合人工智能与行业知识库，对检修物料选型、检修工艺等关键问题提供针对性智能推荐，帮助现场人员快速匹配最优检修方案，降低运维决策对个人经验的依赖。