10月19日，北京，远景能源正式发布行业首个伽利略AI风机，这一突破性产品标志着风电行业正式步入物理人工智能应用新阶段。

这款AI风机基于“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型构建，解决了长期困扰风电行业的预测不准、发电性能差和安全质量隐患三大痛点。实测数据显示，AI风机可将风电场收益提升20%以上，为行业开辟了全新的发展图景。

风机不再是盲目转动的金属，而是洞察天气、预知市场、主动调整的智能体。

01 物理人工智能如何破解风电行业三大痛点

风电作为可再生能源的重要组成部分，一直面临着诸多技术挑战。预测不准、风机发电性能差、安全质量隐患高成为制约行业发展的三大瓶颈。

远景伽利略AI风机通过四大平台——全域多模态感知平台、数字孪生平台、智能控制平台和设计演化平台，提供了经过验证的解决方案。

在远景某平原示范风场，一半风机加装了“天枢”能源大模型智能控制平台模块。经过一年实测，AI风机相比同风场未加装AI的风机收益提升了20.9%。

这一成果源自三方面突破：精准预测和高电价交易能力、AI算法算力提升的性能、以及全域多模态融合实现的提前预警。

02 伽利略AI风机的技术突破与创新应用

伽利略AI风机的核心能力体现在三个层面：预测精度、发电能力和预警准确率。

在预测精度方面，远景“天机”气象大模型实现了关键突破。该模型利用千卡算力和百亿参数，融合卫星、雷达、地面站多模态数据和全球超过800GW的能源资产数据，并嵌入大气动力方程、地形地貌等物理约束。

这种强物理表征架构仅需3分钟即可生成未来15-30天的全球精准预报。更独特的是，系统将所有在运风机实时数据反馈至气象大模型，形成“反馈闭环”，使模型能不断优化预测结果，区域级时空分辨率高达20米以内。

在发电能力方面，伽利略AI风机核心是一个过亿参数规模的神经网络，相当于为风机植入了一个“超级大脑”。基于“天枢”能源大模型的智能控制平台，实现了从毫秒级实时响应到月级别策略调度的深度融合。

这使得风机能够提前调整变桨变频策略，并在部件亚健康阶段就进行预警干预。

在预警准确率方面，远景通过自研自制和数字孪生技术，构建了持续提升预警准确率的基座。以叶片失效为例，系统通过监测声音、位移和应变信号的微小变化，清晰识别早期失效风险。

两大模型的引入使故障预警周期提前了2个月以上，为备件调度和部件更换提供了充分时间。

03 智能运维与收益提升的双重飞跃

伽利略AI风机的价值不仅体现在技术层面，更体现在实际运维效率和收益提升上。

第二代伽利略超感知资产健康管理平台实现了机、站、云、网、智五位一体的系统性解决方案。机端通过自研传感器精准采集数据；站端通过边缘计算直接预报风险；云端负责大数据分析；网络支撑云边协同；智能化模型则通过数据挖掘交付价值服务。

这一系统已实现大部件监测全覆盖，数据处理能力从秒级跃升至毫秒级，在复杂工况下能更快响应。

2020年开始，远景对15个风场的300多台2MW风机进行伽利略系统批量改造，改造后重点以上故障率降低85%，成本节省高达千万。

在海上风电领域，面对离岸距离增加和“136号文”后电价波动的双重挑战，伽利略AI风机展现出独特价值。Model Z Pro海上智能风机平台与上一代海上风机相比，运维成本降低了40%，并能提供定制化的高精度场站天气预报和智能交易策略，平均提升度电收益超过5%。

截至2025年10月，远景的伽利略系统已实现覆盖全球的风电资产管理，位于中国、法兰克福和印度的三朵云，累计管理超1.2万台风机、40GW风电资产，带来超过6亿元的管理收益。

从只会埋头出力的“工具”，变为洞察天气、把握市场、主动调整的“智能体”，远景伽利略AI风机不仅解决了行业痛点，更将风电产业的智能化水平推向了新高度。

风电产业的未来，因人工智能赋能而充满更多想象空间和进化可能。