位于上海普陀區(qū)天地軟件園的歐普泰，是一家聚焦光伏行業(yè)，以AI視覺檢測系統(tǒng)賦能解決方案為核心的北交所上市公司。公司董事長王振日前在接受中國證券報記者專訪時表示，作為業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)軟硬一體化的智能光伏檢測企業(yè)，公司累積了相當數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)，以訓練開發(fā)更優(yōu)的AI模型，在第二增長曲線業(yè)務光伏電站智能運維打造開發(fā)完成后，公司將開啟以服務收費的新模式，并與客戶共享AI賦能光伏領(lǐng)域的數(shù)智化成果。

　　● 本報記者 羅京

　　引入AI解決行業(yè)痛點

　　在全球加速能源轉(zhuǎn)型的背景下，光伏產(chǎn)品大批量生產(chǎn)的需求增加，光伏檢測設備也需要具備大規(guī)模批量化檢測和處理的功能。然而，傳統(tǒng)光伏檢測行業(yè)中使用的人工檢測方式，成為了制約光伏產(chǎn)品生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的瓶頸。

　　據(jù)了解，由于人工檢測的效率、速度、精度取決于檢測人員自身主觀判斷，在光伏產(chǎn)品生產(chǎn)中采用人工檢測會導致組件生產(chǎn)企業(yè)的整體生產(chǎn)效率和良品率較低，同時由于需要大量的檢測人員，進一步推高了組件生產(chǎn)的人工成本。

　　作為深耕光伏檢測行業(yè)十幾年的老兵，歐普泰深知這一行業(yè)痛點。王振對記者表示，2017年公司決定將AI機器視覺技術(shù)引入光伏檢測，通過視覺缺陷檢測系統(tǒng)實現(xiàn)光伏產(chǎn)品批量、穩(wěn)定和精準的檢測，降低組件廠商人力成本，同時提高生產(chǎn)效率。

　　但看似簡單的替代邏輯，操作起來卻十分艱難。王振坦言：“一塊面積1m×2m的組件可能存在100多種缺陷，假如用AI全面替代人工檢測，萬一漏檢了，這種損失的風險和責任都不易界定，所以一開始企業(yè)對AI的態(tài)度較為謹慎。”

　　為了獲取客戶的信任，2019年歐普泰組建了專門團隊，到客戶隆基綠能（601012）滁州基地工廠進行設備的現(xiàn)場調(diào)配。“我們對每一臺設備進行AI模型驗證，從一臺設備到一條產(chǎn)線，從一個車間到一座基地，整整花了一年多的時間，直到2020年10月，滁州隆基10GW工廠全面部署歐普泰組件外觀EL（電致發(fā)光）-AI檢測產(chǎn)品�！被貞浧疬@段往事，王振不免感慨。

　　目前，歐普泰AI整體解決方案已在隆基綠能、晶澳科技（002459）、晶科能源、阿特斯等全球光伏組件出貨量領(lǐng)先企業(yè)中大規(guī)模成熟應用。王振表示，AI模型的好壞只是第一步，是一個基本條件，除此之外，還需要配套的系統(tǒng)軟件開發(fā)，并能經(jīng)受住產(chǎn)線長時間的考驗。這樣的AI產(chǎn)品才能落地生產(chǎn)，才能達到提升品質(zhì)并節(jié)省人力的目的。

　　海量數(shù)據(jù)打造優(yōu)秀AI模型

　　數(shù)據(jù)、算力和算法作為AI三大核心要素，其中，數(shù)據(jù)相當于AI算法的“飼料”。機器學習中的監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習都要用標注好的數(shù)據(jù)進行訓練，只有經(jīng)過大量的訓練，覆蓋盡可能多的場景才能得到一個良好的模型。這一道理同樣適用于光伏檢測。

　　作為業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)軟硬一體化的光伏檢測企業(yè)，歐普泰利用硬件檢測設備在客戶市場的全面鋪開擴大了市場占有率，原有的組件客戶端都預留了AI系統(tǒng)接口�！翱蛻粼敢獍讶毕輸�(shù)據(jù)提供給我們來訓練模型，而更優(yōu)的模型也可以幫助客戶持續(xù)提升檢測效率和識別率。”王振表示。

　　具體來看，歐普泰缺陷圖片數(shù)據(jù)是由客戶現(xiàn)場提供，利用公司核心技術(shù)人員自主編寫的光伏缺陷數(shù)據(jù)清洗及增強技術(shù)程序，用AI模型的訓練和推理，提升算法更新的效率，對大規(guī)模數(shù)據(jù)集包含的錯誤數(shù)據(jù)進行批量清洗和修改。利用缺陷樣本增強技術(shù)提取更多的特征用于模型訓練，從而使數(shù)據(jù)集更加準確，缺陷樣本更豐富。因此，在同樣的數(shù)據(jù)集下，識別準確率得到提升。同時，該技術(shù)能顯著提高缺陷標注效率。

　　歐普泰上市招股說明書顯示，主流組件廠商對檢測漏判率從2017年的低于3%，到2019年的低于1%，再到2021年的低于0.1%，要求迅速提高。誤判率指標也從2017年的低于5%逐步提升到2021年的低于2%。下游良品率從2017年的90%逐步提升到2021年的99.90%。

　　在海量的數(shù)據(jù)和圖像訓練支持下，歐普泰能夠動態(tài)地更新樣本容量和圖片數(shù)據(jù)，不斷訓練優(yōu)化AI模型，“飛輪效應”愈發(fā)明顯。王振告訴記者：“盡管目前行業(yè)軟硬一體化趨勢漸成，不少過去做硬件的設備企業(yè)在組建團隊做AI，而許多原來做AI軟件的企業(yè)正在尋求硬件設備企業(yè)合作，但我們最早開始布局，這一過程中所積累下的數(shù)據(jù)正是歐普泰的先發(fā)優(yōu)勢所在�！�

　　從財務表現(xiàn)看，近三年，歐普泰視覺缺陷檢測系統(tǒng)營業(yè)收入增長迅速，從2020年511.77萬元快速增長至2022年3299.13萬元，營收占比從5.43%提升至24.81%，近兩年毛利率均超80%。

　　繪就第二增長曲線

　　隨著AI、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)快速在光伏領(lǐng)域滲透，光伏電站運維智能化發(fā)展藍圖正徐徐展開，歐普泰選擇將其作為公司的第二增長曲線，推出基于SaaS平臺的云端人工智能數(shù)據(jù)分析服務，包括無人機紅外、EL及其他電站運維相關(guān)的數(shù)據(jù)整理、分析等。

　　據(jù)了解，組件外觀遮擋以及EL隱裂等缺陷會導致組件形成熱斑，進而引發(fā)嚴重的火災事故，此外還會導致組件的功率下降，影響電站收益水平。因此，光伏電站的“體檢”非常重要，特別像水面電站、山地電站、BIPV/屋頂電站，由于地形限制難以人工檢測，只能借助無人機。

　　然而，目前無人機只能對紅外和外觀進行檢測，組件故障率最高的EL部分只能通過人工拿便攜式EL一塊一塊的拍，人工一張張地去篩選有缺陷的照片，效率極低。王振表示，歐普泰無人機自動巡航精準自動對焦、高清EL成像，拍攝的二維影像與實際的三維地形地貌精準映射，實現(xiàn)對EL、紅外、外觀全面體檢，巡檢效率大大提升。

　　歐普泰電站云平臺基于SaaS架構(gòu)，通過云計算、云部署，電站運維方可以隨時隨地上傳圖片進行AI云端推演，不受場地限制，缺陷篩查效率大大提升；圖片分析結(jié)束后，可一鍵出具報告，對整個片區(qū)概況、局部片區(qū)的詳情以及缺陷統(tǒng)計分析進行查看。

　　“目前，AI賦能光伏檢測尚只完成了初步工作，就是找到缺陷然后進行分類。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷累積，對這些數(shù)據(jù)進行分析甚至輸出檢測分析報告尤為重要�！蓖跽窀嬖V記者,“比如，AI能通過分析缺陷找出問題產(chǎn)生的原因或追溯至某一生產(chǎn)環(huán)節(jié)/設備，讓企業(yè)能依據(jù)此進行一系列生產(chǎn)經(jīng)營優(yōu)化、調(diào)整等�！�

　　王振表示，未來，我們計劃將基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，進行AI決策支持系統(tǒng)的開發(fā)，與下游客戶共享AI賦能光伏領(lǐng)域的數(shù)智化成果。