10月19日，遠景能源在北京重磅發布伽利略AI 風機，以更靈活精準的發電策略和更高的可靠性，刺破行業痛點，為風電未來發展開辟新圖景，引領風電行業進入物理人工智能應用新階段。

如何解決預測不準（功率/負荷/消納/電價）、風機發電性能差、安全質量隱患高這三個風電行業最大的痛點，遠景伽利略AI風機給出了完整并經過驗證的解決方案：

基于“天機”氣象大模型與“天樞”能源大模型搭建的全域多模態感知平臺、數字孿生平臺、智能控制平臺和設計演化平臺，不僅可以解決以上痛點問題，還可以將風電場收益提升20%以上。

去年開始，遠景某平原示范風電場一半風機加裝了“天樞”能源大模型智能控制平臺模塊，截止到今天，AI風機較同風場未加裝AI的風機收益提升了20.9%，精準預測和高電價交易；AI算法算力提升性能；全域多模態融合提前預警共同完成了這一目標。

01 伽利略AI風機如何提升預測精度？

遠景“天機”氣象大模型利用千卡算力和百億參數模型實現了關鍵突破。融合衛星、雷達、地面站多模態數據和全球超過800GW的能源資產數據，再嵌入大氣動力方程、地形地貌等物理約束，大模型得以構建強物理表征架構，僅需3分鐘即可生成未來 15 -30天的全球精準預報。在此基礎之上，遠景還將所有在運風機的實時運行數據反饋至氣象大模型，"反饋閉環"使得模型能夠不斷修正和優化預測結果，區域級高時空分辨率可以做到20米以內。 

02 伽利略AI風機如何提升發電能力？

將復雜性交給智能，遠景伽利略AI風機核心是一個過億參數規模的神經網絡，如同為風機植入一個不知疲倦的超級大腦。在高性能芯片的強勁算力支撐下，這一系統能夠進行實時在線推理，應對傳統控制邏輯難以處理的非線性、高維耦合問題。 

芯片是心臟，算法是靈魂。基于“天樞”能源大模型的智能控制平臺，實現了從毫秒級的實時響應，到小時、天、月級別的策略調度深度融合。它讓風機像擁有預感，可提前調整變槳變頻策略，也讓它具備自愈力，能在部件亞健康階段就預警干預。

基于“天樞”能源大模型，遠景在后臺云端同樣部署了一個設計研發平臺，覆蓋百萬級仿真工況，以及多種綜合能源應用場景。再加上遠景ENFAST自研求解軟件，以及伽利略平臺每天數千GB級海量數據的喂養，最終實現每年超億級案例的仿真迭代。“天樞”能源大模型設計演化平臺由此完成了從標準設計到風機自主設計的轉變，實現了AI驅動的產品設計管理，能夠讓風機更加高效地捕獲每一縷綠色風能。

03 伽利略AI風機如何提升預警準確率？

自研自制是打開物理人工智能世界的入場券。在這一前沿領域，只有長期深耕自主技術研發，堅持建設高保真的數字孿生平臺，才能真正掌握核心部件的基因圖譜，從而構筑起預警準確率持續提升的堅實基座。

隨著AI算力和算法的發展，加之海量伽利略運行數據和遠景對失效模式的物理分析理解，全域的多模態信息融合把預測準確度和覆蓋度推升到了一個新的高度。以過去無法感知的葉片失效為例，葉片在運轉過程中，可以通過聲音傳感監測到聲音信號、位移信號與應變信號的微小變化。當這種聯系建立起來，就可以很清晰地發現一些早期的失效風險并防患于未然。遠景伽利略AI風機兩大模型的引入，讓故障預警周期提前了2個月以上，有充分的時間做好備件的調度和部件更換等維修工作，最終帶來運營收益顯著提升。

遠景能源風機與裝備產品平臺副總裁黃虎發布伽利略AI風機 

從只會埋頭出力的“工具”，到可以洞察天氣變化、了解電力市場動態、調整功率曲線、捕獲更多價值的“智能體”，人工智能對風電的賦能還有更多想象空間和更大的進化空間。