歐普泰董事長王振：AI點亮光伏檢測創新之路

歐普泰設備製造車間 公司供圖

位於上海普陀區天地軟體園區的歐普泰，是一家聚焦光伏產業，以AI視覺檢測系統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，作為業內率先實現軟硬一體化的智能光伏檢測企業，公司累積了相當數量的圖像數據，以訓練開發更優的AI模型，在第二成長曲線業務光電站智慧運維打造開發完成後，本公司將開啟以服務收費的新模式，並與客戶分享AI賦能光電領域的數智化成果。

引入AI解決產業痛點

在全球加速能源轉型的背景下，光伏產品大批量生產的需求增加，光伏檢測設備也需要具備大規模批量檢測和處理的功能。然而，傳統光伏檢測產業中使用的人工檢測方式，成為了限制光伏產品生產效率和產品品質的瓶頸。

據了解，由於人工檢測的效率、速度、精度取決於檢測人員自身主觀判斷，在光伏產品生產中採用人工檢測會導致組件生產企業的整體生產效率和良品率較低，同時由於需要大量的檢測人員，進一步推高了組件生產的人力成本。

身為深耕光電偵測產業十多年的老兵，歐普泰深知這一產業痛點。王振對記者表示，2017年公司決定將AI機器視覺技術引入光伏檢測，透過視覺缺陷檢測系統實現光伏產品批量、穩定和精準的檢測，降低組件廠商人力成本，同時提高生產效率。

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，所以一開始企業對AI的態度較為謹慎。」

為了獲取客戶的信任，2019年歐普泰組建了專門團隊，到客戶隆基綠能滁州基地工廠進行設備的現場調配。 「我們對每一台設備進行AI模型驗證，從一台設備到一條產線，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（電致發光）-AI檢測產品。」回憶起這段往事，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、晶科能源、阿特斯等全球光電模組出貨量領導企業中大規模成熟應用。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，還需要配套的系統軟體開發，並能經得起產線長時間的考驗。這樣的AI產品才能落地生產，才能達到提升品質並節省人力的目的。

海量資料打造優秀AI模型

數據、算力和演算法作為AI三大核心要素，其中，數據相當於AI演算法的「飼料」。機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標註好的數據進行訓練，只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的場景才能得到一個良好的模型。這項道理同樣適用於光電檢測。

作為業界率先實現軟硬一體化的光伏檢測企業，歐普泰利用硬體檢測設備在客戶市場的全面鋪平擴大了市場佔有率，原有的組件客戶端都預留了AI系統接口。 「客戶願意把缺陷資料提供給我們來訓練模型，而更優的模型也可以幫助客戶持續提升偵測效率和辨識率。」王振表示。

具體來看，歐普泰缺陷圖片資料是由客戶現場提供，利用公司核心技術人員自主編寫的光伏缺陷資料清洗及增強技術程序，用AI模型的訓練和推理，提升演算法更新的效率，對大規模資料集包含的錯誤資料進行批次清洗和修改。利用缺陷樣本增強技術提取更多的特徵用於模型訓練，使資料集更加準確，缺陷樣本更豐富。因此，在同樣的資料集下，辨識準確率得到提升。同時，該技術能顯著提高缺陷標註效率。

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

在海量的數據和圖像訓練支援下，歐普泰能夠動態地更新樣本容量和圖片數據，不斷訓練優化AI模型，「飛輪效應」愈發明顯。王振告訴記者：「儘管目前產業軟硬一體化趨勢漸成，不少過去做硬體的設備企業在組建團隊做AI，而許多原來做AI軟體的企業正在尋求硬體設備企業合作，但我們最早開始佈局，這一過程中所累積下的數據正是歐普泰的先發優勢所在。」

從財務表現來看，近三年，歐普泰視覺缺陷檢測系統營業收入成長迅速，從2020年511.77萬元快速成長至2022年3299.13萬元，營收佔比從5.43%提升至24.81%，近兩年毛利率均超80%。

繪就第二成長曲線

隨著AI、大數據、雲端運算等技術快速在光伏領域滲透，光伏電站運維智能化發展藍圖正徐徐展開，歐普泰選擇將其作為公司的第二增長曲線，推出基於SaaS平台的雲端人工智慧資料分析服務，包括無人機紅外線、EL及其他電站運維相關的資料整理、分析等。

據了解，組件外觀遮蔽以及EL隱裂等缺陷會導致組件形成熱斑，進而引發嚴重的火災事故，此外還會導致組件的功率下降，影響電站收益水準。因此，光電站的「體檢」非常重要，特別像水面電站、山地電站、BIPV/屋頂電站，由於地形限制難以人工檢測，只能藉助無人機。

然而，目前無人機只能對紅外線和外觀進行檢測，組件故障率最高的EL部分只能透過人工拿便攜式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形精準映射，實現對EL、紅外線、外觀全面體檢，巡檢效率大大提升。

歐普泰電站雲端平台基於SaaS架構，透過雲端運算、雲端部署，電站運維方可以隨時隨地上傳圖片進行AI雲端推演，不受場地限制，缺陷篩檢效率大為提升；圖片分析結束後，可一鍵出具報告，對整個片區概況、局部片區的詳情以及缺陷統計分析進行查看。

「目前，AI賦能光伏檢測尚只完成了初步工作，就是找到缺陷然後進行分類。隨著數據規模不斷累積，對這些數據進行分析甚至輸出檢測分析報告尤為重要。」王振告訴記者,「例如，AI能透過分析缺陷找出問題產生的原因或追溯至某一生產環節/設備，讓企業能依據此進行一系列生產經營優化、調整等。」

王振表示，未來，我們計劃將基於現有的數據，進行AI決策支援系統的開發，與下游客戶共享AI賦能光伏領域的數智化成果。

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