中飞艾维深耕无人机电力巡检领域十四载
2009年，中航艾维率先使用无人机巡检输电线路，并获得了该操作方法的发明专利。 次年，民航艾维与国家电网合作开展科技攻关项目，攻克电磁干扰、相间放电等实际应用中的困难，研发出适合电力线路巡检的无人机。 曾荣获德国红点奖、中国红星奖。 获奖，并参与了电动无人机标准的制定和操作说明书的编写。
中航艾维不仅为电网提供满足电网巡检需求的无人机，还深入研究线路巡检场景，建立无人机电力线路巡检操作标准以及相应的培训体系，培养专业无人机。 电力运营飞行员能够高效、准确、安全地完成线路巡检任务。 此外，中航艾维还首创了无人机巡线服务的操作方式，大大降低了无人机的应用门槛，为无人机在电力巡线领域的广泛推广奠定了基础。
随着无人机在电网巡逻的不断扩大，中国民航艾维发现，在实际操作中，面临着无人机的尴尬处境。 每架飞机都需要由其背后的人员操作。 为了解决这一问题，CAAC Ivey根据现有的大量无人机巡线作业经验，首先开发了无人机自主巡线飞行控制系统，可以使无人机自主飞行并拍照，无需人工操作。 整个过程无需人工干预。 其次，为了解决无人机续航时间短的问题，CAAC Ivey提出了龙巢无人机系统，这是一种带巢的无人机。 无人机可以住在塔上不下来，有电就可以出去工作。 没电时可以充电，无需人们将无人机带到现场。 该技术荣获国家电网创新金奖，并在2022年北京冬奥会上成功应用。 民航艾维再次定义无人机巡线，为解决行业应用痛点指明了方向。
从电力线路巡检到运营策略分析，用数据打造最深的护城河
无论是建造飞机、提供服务、还是建造龙巢，都是为了感知线路的运行情况。 作为电网的管理者，本质上需要的不是无人机和航拍照片，而是了解缺陷信息，所以用无人机来采集数据。 收集只是第一步。 由于无人机采集的数据量非常大，传统的人工识别方法无法满足实际作业的需要。 因此，利用人工智能进行线路缺陷识别既紧迫又势在必行。 然而，传统的人工智能识别技术往往是基于负样本识别，即利用缺陷数据进行模型训练，希望找到有缺陷的部件。 这面临着两个困境。 首先，传输线存在多种类型的缺陷。 即使同一个部件也存在多种类型的缺陷，这需要大量的模型训练工作。 其次，更严重的是，缺陷的表现形式不收敛，电脑总会遇到未经训练的样子，导致漏判。 因此，基于负样本的缺陷识别算法无法完全识别出线路中所有类型的缺陷，并且可能会造成遗漏。 不仅没有真正减少工作量，反而因误报而增加工作量，造成一线巡检人员的抵触情绪。 面对困难，中航艾维再次挺身而出。
中航艾维基于自编的无人机拍摄算法，实现了数据采集的标准化，获得一致的数据。 CAAC Ivey随后提出了正样本比对识别的技术路线，并对前后的时间序列数据进行了比较。 是的，它不仅可以大大减少漏报，而且可以忽略缺陷类型，只分析有限的部分，对技术问题进行工程设计，有效减少缺陷识别作业的工作量，提高效率。
凭借海量的缺陷数据统计，中航艾维还利用其深厚的权力背景，对航线运行进行战略分析，调整巡检计划，真正实现状态检修，打开预测性维护之窗。
中航艾维始终以切实解决用户痛点为目标，打造所需技术，深耕电网巡检领域，持续技术创新，获得用户和市场的认可。 公司2019年营收突破1亿元。
重装上阵，深化无人机电力巡检应用
三年来的肆虐疫情，让公司的快速发展陷入停滞，这对于创业公司来说是一个极其严峻的挑战。 中航艾维及时调整经营策略，最大限度削减成本，以确保公司生存为首要任务，坚持解决问题。 创业的初衷就是巡线难。 基于疫情封城形势的思考，中航艾维希望提供更加便捷的查验作业系统和工具，能够分布式地解决查验需求，边际化地实现查验业务的微循环。 基于此，CAAC Ivey提出了端到端数据采集和分析的闭环系统，并根据不同的细分场景和专业需求开发了相应的无人机检查应用程序。 这就像一台计算机。 如果不安装Office，就无法进行文字处理，如果不安装Photoshop，就无法进行图片编辑。 目前的无人机相当于裸机，没有配备相应的程序，因此需要大量人工参与，且巡检的各个环节都是割裂的，导致效率低、成本高。 比如，无人机拍摄的照片并不是每张都有价值，但现在无法区分，只能全部保存下来。 不仅数据传输困难，存储也浪费大量资源。
民航艾维在疫情期间研发的红外缺陷识别系统，可以自动识别输电线路发热缺陷，并可部署在边缘。 检查人员可以现场发现缺陷。 他们不仅需要传输和保存缺陷数据，还可以现场审查疑似缺陷目标，大大提高了检测效率。 在实际应用中，该系统测量精度达到97%以上，并适配于大疆无人机，是大疆唯一官方推荐的此类软件系统。
基于这一理念，中航毅维还根据输、配电、变电站等细分场景的不同需求，开发了一系列无人机APP，努力实现人工智能时代电网巡检的产业升级。
十多年的检验经验和数百万张检验照片是CAAC Ivey在该领域持续领先的基础。 然而，人工智能的帷幕才刚刚拉开，未来还有很长的路要走。
