政策牵引下的电力智能化变局，具身智能如何安全奔赴复杂电力场景第一线？

今年 5 月，国家能源局发布“人工智能+”能源高价值场景清单及试点申报通知，明确要求“以真实场景牵引人工智能技术突破和应用落地”。

7 月份的 2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，习近平总书记发表讲话中提到：“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业。”

在电力生产一线，面对高压、高空、高危等传统巡检与作业的痛点，单纯的算法或软件已无法满足安全作业的本质要求。具备“多模态感知、自主决策与物理执行”能力的具身智能，正在做上岗前的最后准备。

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一、现有具身智能规模化进入电力场景作业的阻碍

现阶段具身智能走向真实的电力生产现场前，还面临着一系列尚未跨越的障碍。这并非单一的算法精度不足，而是从数据采集、物理建模到行业认知的多层次断层。

高昂的真机现场测试成本：具身智能的真机成本高昂，且高度依赖海量物理交互，而电力场景具有高危险性、高容错率与高代价特性。真实环境中具身智能不仅难以遍历各类极端工况与故障状态，任何操作失误都可能直接引发设备损坏甚至大面积停电事故，造成无法估量的后果。

空间语义理解缺失：传统训练聚焦避障、导航等通用操作，缺乏对电力场景深层语义的建模。智能体需明确“哪些设备需重点排查”“巡检路径是否符合作业票安全边界”等电力业务逻辑，此类行业 Know-How 难以在纯数据驱动下自然涌现，仿真环境也缺乏标准化语义注入。

缺乏物理属性理解：当前大多数具身智能仿真环境仅停留在视觉上的还原，缺乏对摩擦力、咬合力、质量分布、光照反射率等可计算的物理参数的注入。仿真中训练好的抓取、装配或操作策略，一旦迁移到现实环境中，往往因接触力学的细微偏差而失效。

采集数据更新滞后：变电站设备更换、线路调整等动态变化，使离线采集的孪生数据持续产生系统性偏差。当前缺乏低成本、高效率的数据更新机制，一次性建成的孪生体迅速“过期”，基于过时数据训练的策略在部署时性能显著衰减，难以跟进现场演变。

极端气候等长尾感知薄弱：现有仿真训练虽支持雨雪、雾霾、低光照等视觉扰动叠加，但训练策略仍过度依赖理想光照与清晰纹理。遭遇大雪覆盖、大雾遮挡、逆光过曝等恶劣气候时，感知信噪比急剧下降，引发定位漂移与目标误判，此类环境长尾分布的仿真覆盖仍是薄弱环节。

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二、在电力场景中，具身智能需要具备的“上岗资格”

传统电力行业中的具身智能依赖人工预置规则驱动，面对未知场景时泛化能力不足。现在，具身智能正转向神经网络驱动，让模型在海量仿真数据中自主学习从感知到决策的端到端映射，由具身智能自主决策并执行工作。

①深度空间语义化，赋予具身智能“行业常识”

具身智能需具备对电力场景的深层语义感知能力，从“看见物体”进化到“理解场景”，是通用具身智能体获取电力行业 Know-How 的核心门槛。

②物理属性注入，具身智能不断完善对物理世界的感知

具身智能需具备对物理世界的感知与自适应能力，面对不同地面材质可预判摩擦系数变化对打滑风险的影响并提前调整步态，抓取开关手柄前已掌握所需的操作力度等，在进行智能巡检时，能做出判断并即刻实施工作。

③“虚实无感迁移”与泛化能力

面对现实世界的设备更替或布局微调，智能体能快速感知变化并同步更新自身策略，确保虚拟训练所学即现实部署所用，实现“一次训练，多机共享”。同时，具身智能在虚拟仿真上训练所得的路径规划、力矩控制与任务调度策略等数据，在相同具身智能体之间迁移时无需二次参数适配。

④生成式长尾场景预演

具身智能可具备大雪、大雾、雾霾等极端工况下，通过生成式仿真提前习得这些真实场景难以采集的长尾分布，使智能体在面对非常规工况时仍能做出正确决策。

⑤虚拟验证，现实闭环

基于高精度的空间与物理对齐，具身智能在虚拟空间中完成路径规划、避障决策与任务调度后，可直接部署至真实变电站执行巡检或操作任务。执行完成后回传运行数据，经由仿真平台比对分析，识别现实与仿真的偏差并迭代优化，形成数据的正向飞轮。

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三、众趣科技——灵晔，为具身智能进入电力场景提供“岗前培训”

众趣科技——灵晔，构建面向电力场景的空间智能与检修运维新范式。依托自研 PWR2000 3D 激光扫描仪，结合物理AI技术，以 1∶1 真实比例与 16K 超高清画质，快速将变电站、机房等电力复杂场景完整复刻至虚拟空间，为具身智能构建起高精度的物理AI虚拟训练场。

在此基础上，灵晔正在推进空间语义的深度录入与物理属性的系统注入，为电力场景深度整合“可交互数字资产”。这意味着具身智能在进入真实变电站之前，可在虚拟仿真训练中完成对真实电力场景的空间感知，如自主完成巡检中的路径规划，在巡检过程中与设备保持安全距离，避免碰撞。以及语义理解，如什么是油枕？什么是绝缘套管？还有对物理属性的熟悉，如怎样保证正常力度开启门轴？如何拧动旋钮可以保证设备不过载等等。让具身智能通过在虚拟环境中的反复演练，可以真正完成电力场景的“岗前培训”。

面向未来，灵晔将持续深耕电力场景的仿真纵深，结合物理 AI 实现虚实之间的持续对齐与进化。最终，灵晔要让每一台走出虚拟训练场的具身智能，都带着对电力场景的深度理解与充分演练走进真实电力场景，真正做到让具身智能更聪明、更懂电力行业。

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结语

从最高层面的战略部署，到电力高危现场的“无人化”刚需，具身智能已成为重塑工业本质安全的核心力量。但要实现这一宏伟蓝图，关键突破口在于解决缺少低成本、可持续的高质量物理真实的空间数据这一行业痛点。

这正是众趣科技过去十余年持续深耕的方向，作为空间数字化领域的先行者，众趣积累的底层技术与海量空间数据，正在逐步补齐 Real2Sim2Real 的落地闭环。