在制造业高端化、智能化、绿色化发展不断深化的背景下，边缘计算、多模态感知与智能控制技术正逐步成为工业基础设施智能化升级的重要支撑。尤其在电力等关键基础设施领域，巡检方式正从传统人工模式向自动化、数据化与智能化方向转型。

　　近日，由行业研究机构边缘计算社区发布的“2026年度边缘计算20强企业”名单正式公布，中科方寸知微(南京)科技有限公司成功入选。与此同时，公司新一代自适应巡检2.0系统在2026年4月23日至24日举行的电力行业智能巡检大会暨第11届全国无人机电力应用技术高峰论坛期间正式亮相，展示了边缘智能技术在复杂工业场景中的应用进展。

电力巡检场景加速向智能化演进

　　随着新型电力系统建设持续推进，电网规模不断扩大，线路分布环境日益复杂，巡检任务正面临更高的安全与效率要求。传统人工巡检方式在面对长距离线路、复杂地形与多障碍环境时，往往存在效率低、风险高以及数据难以沉淀等问题。

　　近年来，无人机巡检逐步成为电力行业的重要技术手段，但在复杂环境条件下，实现稳定、安全和高精度的自主巡检，仍然面临诸多挑战。尤其是在林区、山区及城市密集区域，环境变化复杂，对设备感知能力与自主决策能力提出了更高要求。

　　在这一背景下，融合边缘计算与多模态感知能力的智能巡检系统，逐渐成为推动电力巡检模式升级的重要路径。通过将计算能力前移至设备端，实现实时数据处理与环境识别，可以显著提升系统的响应速度与运行稳定性。

从软件能力到多模态边端设备的系统升级

　　此次发布的自适应巡检2.0系统，是在原有软件系统基础上进行的一次系统性升级，其核心变化体现在从软件能力向多模态智能感知边端设备方向的演进。

　　据了解，该系统集全域感知、智能解算、实时建模与自主避障四大核心能力于一体，构建起覆盖感知、计算与执行的完整技术链条。在系统架构层面，通过多源传感器融合，实现对复杂环境的实时感知，并在边缘侧完成数据分析与决策处理，从而减少对远程计算资源的依赖，提高系统运行效率。

　　其中，实时点云建模能力成为该系统的重要技术特点之一。通过在巡检过程中同步生成高精度点云数据，系统能够对巡检区域进行空间建模，并为后续分析与运维决策提供数据基础。同时，结合智能树障分析功能，可对潜在风险区域进行自动识别，为线路维护提供数据支撑。

自主飞行能力提升推动巡检模式升级

　　在智能巡检系统中，自主飞行能力是实现无人化巡检的重要基础。自适应巡检2.0系统在电网巡检场景中实现无人机L3级自动驾驶能力，使巡检过程具备更高自主性。

　　在复杂环境中，系统能够通过实时感知环境变化，对飞行路径进行动态调整，实现自主避障与路径优化。这种能力不仅提高了巡检效率，也在一定程度上降低了人工干预频率，从而提升整体运行安全性。

　　与此同时，系统支持与主流无人机平台进行深度适配，并可通过标准化接口接入多类型飞控系统。这种开放式架构设计，使系统能够在不同应用场景中灵活部署，有助于推动智能巡检技术在更大范围内推广应用。

多场景测试验证系统稳定性

　　目前，该系统已在内蒙古东部及山东地区的实际测试环境中完成多轮验证。测试环境涵盖复杂地形、多障碍环境等典型应用场景。

　　“方寸知微作为中国科学院自动化研究所的孵化企业，自成立以来始终深耕电力行业应用场景，围绕输电、变电、配网全场景巡检需求，在全国 25 个网省陆续落地多个项目，持续开展系统部署与运行验证，” 方寸知微品牌公关负责人沈阳表示。依托大量一线工程实践，公司积累了适配多区域、多气候、多线路类型的实测数据与项目经验，为系统算法迭代优化、设备运行稳定性升级提供了扎实的数据支撑。

　　测试结果表明，在复杂环境条件下，系统能够实现稳定的自主巡检与实时数据建模，并保持较高运行稳定性。这类多场景测试，对于验证系统可靠性具有重要意义，也为后续规模化应用奠定了基础。业内人士认为，多场景实景验证是智能巡检技术实现工程化落地的必经环节。只有立足于真实现场工况持续优化迭代，系统才能具备成熟稳定的商用运行能力。

智能装备制造能力成为技术演进关键

　　从产业发展角度看，此次系统升级不仅体现在算法层面，更体现出企业在智能感知装备领域系统化研发与制造能力的持续提升。

　　随着制造业向高端化与智能化方向发展，智能装备的可靠性与复杂环境适应能力逐渐成为衡量技术成熟度的重要指标。从软件系统向多模态边端设备演进，意味着系统在硬件结构设计、传感器集成与边端计算能力方面均实现提升。

　　围绕复杂地形巡检、长周期运行与安全控制等实际需求，系统在硬件结构设计、算法部署及边端协同处理等方面进行了系统优化，使设备在复杂环境中具备更高稳定性与自主运行能力。这种软硬件协同的发展路径，被认为是推动工业运维向智能化转型的重要方向。

边缘计算推动工业运

　　随着边缘计算技术不断成熟，其应用正在从单点设备智能向系统级智能延伸，并逐步向跨场景协同方向发展。智能巡检作为典型工业应用场景，其技术演进路径对于推动能源与制造领域数字化转型具有重要意义。

　　业内专家指出，未来智能巡检系统将不再仅仅是单一设备，而是由多类型设备与数据系统构成的综合技术体系。通过持续优化感知能力、计算能力与决策能力，智能巡检系统有望在提升设备运行效率、降低人工风险以及促进绿色运维等方面发挥更加重要的作用。

　　在制造业迈向高质量发展的过程中，以边缘计算、多模态感知与智能装备为代表的新型技术体系正在不断完善。从基础算法到智能装备，从单点功能到系统级能力，智能巡检等典型应用场景的持续演进，正在为工业基础设施智能化升级提供新的技术支撑。