隨著人工智能的應用不斷增長，大型數據中心對電網的壓力也越來越大，密集型應用的可持續性和經濟性日益下降。從算力、邊緣推理能力、成本綜合考量來講，邊緣AI正成為人工智能領域的重要發展方向。結合云端優勢，邊緣AI同時具備低成本、低時延、隱私保護等特性，為實現規模化擴展，越來越多的邊緣AI產品將涌現出來。

近期，華盛昌（002980.SZ）與全球半導體巨頭德州儀器（TI）聯合發布AI拉弧檢測系列產品，該系列產品融入邊緣AI計算概念，面向新一代更安全、更智能的新能源電站、儲能系統等新能源直流檢測應用場景所開發，為能源基礎設施的智能化升級樹立了新標桿。

三大技術升級助力光伏檢測進入新高度

據QY Research調研團隊最新報告《全球電弧故障檢測器市場報告2023-2029》顯示，預計2029年全球電弧故障檢測器市場規模將達到14.9億美元，未來幾年年復合增長率為9.3%。

本次發布的AFD-80單通道拉弧故障檢測器通過將AI模型部署在邊緣端，徹底顛覆了傳統儀器依賴人工調參，面對噪聲和復雜場景時容易誤判或失效等局限性，賦予其自主學習和實時決策能力，在光伏系統應用場景實現了三大技術升級，推動儀器儀表從“工具”到“智能體”的進化。

在智能噪聲適應方面，AFD-80具有高維度非線性特性，從數據中精確解析出拉弧故障信號，噪聲適應性強；智能場景適應方面，AFD-80 基于神經網絡模型，可以不斷訓練、迭代、學習新的特征信號，場景適應性強； 智能AI自進化方面，該產品內置4G模塊將特征數據實時上傳云端，在云端訓練進化。

硬核性能指標實現產品高端突破

近日，有投資者在互動易平臺向華盛昌提問，公司和華為最近都發布了一款 AI 拉弧檢測產品，技術上和華為比哪個更好。華盛昌回應表示，最新發布的AI拉弧檢測系列產品，系面向新一代更安全、更智能的新能源電站、儲能系統等新能源直流檢測應用場景所開發，通過端側芯片和邊緣AI算法計算技術，對拉弧型號進行精確分析和快速檢測，并在0.5秒內發出快速報警。具備自我訓練、迭代和升級功能，不斷提高檢測精準，滿足更豐富的應用場景。

據悉，華為作為科技領域的知名企業，在 AI 拉弧檢測技術方面也有布局。華為的同類產品采用 AI 拉弧檢測技術（AFCI），主要用于解決傳統逆變器無法應對的屋頂電站安全隱患，通過該技術將火災風險降至行業最低水平。其技術原理與華盛昌同類產品基本一致，都是基于邊緣 AI 技術，利用智能算法對拉弧信號進行分析檢測。

然而，華盛昌的 AI 拉弧檢測系列產品在技術上具有獨特的先進性。以 AFD - 80 單通道拉弧故障檢測器為例，它利用專利拉弧檢測模型和大數據，對拉弧信號進行精確分析，實時顯示信號頻譜，250kHZ采樣率，實現毫秒級快速檢測，0.5秒輸出預警信息。該系列產品集成了邊緣人工智能(AI)神經處理單元(NPU)，提供最多24個高精度PWM通道以及39個ADC通道，幫助降低系統成本并縮小系統尺寸，實現更快、更智能、更安全的實時控制。

此外，該產品使用集成神經網絡處理單元(NPU)運行神經網絡(CNN)模型，能夠減輕主CPU的負擔，其延遲時間比軟件實現低5到10倍，可實現更快、更準確的決策。同時可通過訓練學習和適應不同的環境，幫助系統實現高于99%的故障檢測準確率，在邊緣做出更明智的決策。

華盛昌表示，公司將繼續加大研發力度，推動AI+戰略，深化邊緣AI技術的場景化應用，拓展市場空間，同時致力于為全球能源基礎設施的安全、高效與靈活發展提供更多創新方案。