问题
锅炉人工巡检需要漫长冷却停机，并伴随高危密闭空间作业风险。项目需要把现场经验转成机器可调用的巡检规则。
工作流
- 01将人工巡检拆成目标、路径、数据采集、异常判读、人工复核和验收节点。
- 02用成本博弈调度策略比较发电时间价值和单台无人机成本。
- 03在局部降温至 100°C 时派入无人机，避免等待完全冷却和物理回收。
- 04与业务专家定义水冷壁损伤等视觉特征阈值。
证据
金牌成果
2020.08 获中国电力技术市场协会电力行业创新应用金牌成果。
推荐目录
入选《电力行业创新创意优秀成果推荐目录（会刊版）》第 226 页。
QC 三等奖
2019.06 获国家能源集团 QC 小组活动成果三等奖。
专利交底
完成国家发明专利技术交底书申报，专利交底号 P1926220CN-GN。
边界
- 这是现场项目和技术交底经历，不声称个人完成 DJI 全部硬件研发。
- 公开证据不暴露电厂敏感运行细节。
- 岗位信号是工业 AI 工作流和知识工程，不包装成纯机器人研究。
岗位映射
- 工业 AI：把现场巡检经验转成阈值和流程逻辑。
- AI 产品 / 解决方案：把技术选择和停机经济性、运营约束连接起来。
- Agent / 硬件智能：解释为什么真实设备需要上下文感知和动态决策。