鄂爾多斯的一個風力發(fā)電場，30多層樓高的風機稀稀疏疏地佇立在廣闊的大平原，在每一個風機上空，幾個小黑點繞著二三十米長的風葉緩緩移動。這是正在巡檢風葉的無人機，但在荒無人煙的四周，看不到飛手的影子。

在高達數(shù)十億美元的風電運維市場，葉片的日常巡檢非常重要。一臺風力電機的造價約1000萬元人民幣，在自然環(huán)境惡劣的西部或沿海地帶，風機的葉片受損率較高，幾十米長的葉片維修更換成本高達百萬元人民幣。

為風力發(fā)電場提出無人機自動巡檢方案的是一家視覺創(chuàng)業(yè)公司—擴博智能Clobotics。他們改造了無人機，用搭載的工業(yè)相機拍攝風葉照片，傳回云端后拼接成完整圖片，再用算法找出可能存在的缺陷，最后出具預判數(shù)據(jù)給維修人員，他們會根據(jù)這些數(shù)據(jù)制作維修報告。這樣一來，原先需要5個人一組一天用吊籃巡檢一臺風車的工作，現(xiàn)在可以實現(xiàn)一個人一天用無人機巡檢8臺風車，效率提升了40倍。

過去幾年，大數(shù)據(jù)推動的無人機產業(yè)應用已經初具規(guī)模。從農業(yè)植保到航海數(shù)據(jù)收集，無人機不再是局限小眾的航拍工具，通過計算機視覺和深度學習算法，它們正在為商業(yè)客戶從數(shù)據(jù)中挖掘新的價值。

但在國內，無人機對商業(yè)客戶大數(shù)據(jù)處理還在起步階段。擴博智能Clobotics在做的事情是，從IoT設備采集數(shù)據(jù)，利用云端大數(shù)據(jù)平臺、機器視覺和機器學習等模型算法處理和分析數(shù)據(jù)，向企業(yè)用戶提供預測和預判數(shù)據(jù)分析服務。這家成立僅一年多的公司由此獲得了GGV紀源資本的首輪投資，并在年初拿到了500萬美元的A+輪融資。除了無人機自動巡檢風機外，擴博智能Clobotics的業(yè)務還包括零售業(yè)的貨架貨品智能識別，不過風電巡檢是該公司的重點市場。

在創(chuàng)辦擴博智能Clobotics之前，嚴治慶曾擔任微軟大中華區(qū)副總裁兼市場營銷及運營總經理，在微軟工作了16年。2016年年底，他離開職業(yè)“舒適區(qū)”，加入了一家無人機創(chuàng)業(yè)公司。在熟悉了無人機硬件產業(yè)鏈后，嚴治慶認為無人機的核心價值不是硬件，而是“后面的數(shù)據(jù)處理”—企業(yè)級客戶真正需要的并不僅僅是一架無人機在飛行，他們想要有一雙眼睛在天空，可以把圖片拍下來，之后做數(shù)據(jù)的處理，提升生產力。

公司成立時，嚴治慶把目標放在企業(yè)用戶上，提供的機器視覺服務的定位是“提供生產力工具”。在他看來，微軟Office是一個典型的生產力工具代表—Word、Excel和PPT，職業(yè)人士都不能離開這三個工具，工作效率也做到大幅提高。作為一個工具型軟件，微軟Office可以獨立使用、獨立付費，不用依賴其他軟件而存在。

最早對預測數(shù)據(jù)感興趣的是風電企業(yè)。2017年國家發(fā)改委調低了陸上風電的補貼，從2018年起，每年會減少60億元左右的風電補貼資金，風電的標桿上網電價最多調低了14%左右。對于風電企業(yè)來說，“斷奶”后，它們必須實打實地到市場上去賺取每一分錢利潤了，首先要砍的就是運維費用，需要更加精打細算。“當時我們也覺得風電巡檢是剛需了。3年前做不出來，因為風電正在迅速擴張期?！眹乐螒c對《第一財經周刊》表示。

風力發(fā)電機造價昂貴，一臺通常在1000萬元左右，一般來說，風機最長的質保時間也就是5年。到了2017年，大量的風機過了保修期，風場只能自己雇傭工人維修。此外，風葉巡檢又是一門精細活。風葉非常寬大，最大的風電葉片長度能夠達到40米以上，比10層樓房還高。它們要承載巨大的風力作用，即使表面一個幾毫米的裂縫，裂紋都會延展，一臺風機的3個葉片通常需要5個人花上6個小時才能完成檢查。

創(chuàng)立初期，嚴治慶和團隊只是確定了要做無人機+機器視覺識別的方向，直到風電客戶在展會親自找上門來，他們敏銳地發(fā)現(xiàn)，這是一個值得下注的好機會。團隊人員開了幾個小時的車趕到風場，當看到“蜘蛛人”們在非常惡劣的氣候環(huán)境中一點點攀上上百米高的風機，嚴治慶的感覺是“非常震撼”。

在嚴治慶看來，在此之前，龐大的巡檢工作量很難靠新技術完成。一個風機有200多個傳感器，然而風葉是唯一一個沒有辦法安裝傳感器監(jiān)控的部件?！澳壳皞鹘y(tǒng)的葉片巡檢方式依靠人工采用吊籃和望遠鏡觀望進行初判，即便使用無人機也需要配備經驗豐富的飛手，飛收控制無人機采集回數(shù)據(jù)后，反饋給運維人員判斷疑似缺陷部位?！彼f。

風電企業(yè)一開始嘗試使用過無人機巡檢，但需要一個飛手在地面操控，另一個工作人員得用iPad追蹤軌跡，從來沒有實現(xiàn)過完全自動化作業(yè)。在風場的高空，無人機往往會遇到四五級大風，它們一旦顛簸起來，很難操控。

此外，建立在偏遠的山區(qū)或者海邊的風場，往往很難招到合格的飛手?！澳壳?，飛手數(shù)量和能力非常有限，還是吊籃的模式。”A+輪跟投方首建投資本的副總經理薛幼橋告訴《第一財經周刊》。

擴博智能Clobotics為此開發(fā)了能自動巡檢的無人機。只需要通過快遞把無人機運到風場，客戶自己就可以操作無人機，讓無人機在葉片周圍自動巡檢。對風場來說，顯然頗具吸引力。

做行業(yè)客戶的生意，最關鍵的就是滿足客戶特殊需求，每一個行業(yè)的難題都是新問題，團隊只能從頭學起。比如實現(xiàn)無人機自動巡檢的幾個關鍵問題，工業(yè)相機改造、無人機續(xù)航時間等，都是團隊到了現(xiàn)場不斷調試改進。

而且，中國風力資源分散，無論是地形還是氣候差異都很大，無人機要在這類地區(qū)工作，需要有一套比普通行業(yè)機更為嚴格的標準，還需要適應不同的環(huán)境氣候，包括如何應對潮濕的氣候以及抵御海邊的狂風。

除了硬件問題外，算法也是一個難點。在最初的測試中，無人機沒有辦法識別風機形狀，當一架無人機跑完一個葉片，沒有辦法找準第二個葉片的位置，有時軌跡會偏離幾米，有時飛到葉片中間才開始拍攝。這樣的結果便是拍回來的照片沒辦法拼接成完整的葉片，很容易漏掉細小的缺陷。團隊后來花了一個多月調整算法，才教會無人機找準風葉的位置。

算法仍然是團隊投入最多的部分。拍攝一個風葉都會傳回成百上千張圖片，要把這些圖片拼成一張完整的風葉圖片靠的就是算法?！拔矬w識別難度比人臉的更大，因為物體差別非常大，對于它（擴博智能Clobotics）來說，早期的門檻就是技術，包括技術實現(xiàn)的效果和速度，中后期的競爭力就是它的商業(yè)服務能力和市場占有率了?！毖τ讟蛘f。

從市場規(guī)模看，風力發(fā)電現(xiàn)在只占到全國總發(fā)電量的3.3%，但是根據(jù)彭博新能源財經（BNEF）2014年發(fā)布的風電市場研究報告，中國風電裝機量已達到了6.5萬臺，而且這幾年還在不斷在增加。每個風場每個月就要做一次巡檢，通常需要檢查的風機都在20臺以上。薛幼橋認為這是一個急速增長的市場，“如果到2020年，僅僅在中國，風電場運維市場就能達到30億美元?！毖τ讟蛘f，“擴博智能至少在風葉巡檢這塊，搶占了一個有利的先機。”

但是風電行業(yè)是一個強政策導向的市場，如果國家補貼方案變化，也會影響擴博智能Clobotics的業(yè)務。更大的挑戰(zhàn)是，它目前只能提供初步的預判數(shù)據(jù)，最終葉片的情況如何還是需要人為干預。

“大家其實都盯著這個領域，雖然現(xiàn)在這個行業(yè)的技術門檻比較高，但如果一年后，擴博智能還是提供現(xiàn)有的服務，競爭對手很容易進來?！毖τ讟蛘f。如何快速獲取足夠多的數(shù)據(jù)，又如何盡快開發(fā)出自動識別裂縫的技術，這是擴博智能Clobotics需要建立的下一步優(yōu)勢。