中国能源资讯网国内碳中和政策持续加码下，新能源已是当下最具确定性的行业，风电行业再度步入景气周期。
行业数据预计2050年风电将占全球发电量的26%，至2030年，风机的平均服役年限将达到14年，巨大的海上风机的保有量将从2018年的4%增加到11%。
与此同时，风机的大型化和老旧化使风电领域后运维痛点凸显。
此前有行业数据统计，2020年全球风电运维市场规模大幅提升，超过170亿美元。
过去依赖人力的运维检测模式，存在耗时长、检测精确性低、危险系数高等诸多问题。
风机巡检智能化、无人化已是当下风电行业的大势所趋。
01、AI+新能源的想象空间有多大？
十四五规划中提到，2025年非化石能源比重提至20%，非化石能源发电量比重达到39%左右，电气化水平持续提升，电能占终端用能比重达到30%左右。
在双碳契机下，市场开始尝试用风电光伏替代化石能源以优化能源消费配比，风能、光伏被看重。
当下，全球风电市场的规模将近300亿美金。
但是，今天的中国新能源产业正在从过去的“大干快上强装”逐渐走向“全面实现新能源商业化”。
风电行业经历过抢装潮后，全球风机不断持续增长，后续的风机运维环节出现了巨大挑战。
叶片是风力发电机组的关键部件，而且是最贵的部件，三支叶片成本占比超20%。一般来说，风电机组在保修期内主要由主机供应商提供运维服务，而保修期后的风机运维则需要市场化的运营机构提供服务。
也有行业数据预计，在2024年以后，中国风机将出现换新潮。
当风机运维成为风电行业降本增效的关键，风机的后期运维成为一个重要的市场。
作为一家人工智能企业，人工智能的目的不是取代人，而是取代一些低端的重复劳动，让人能够从这种低端重复的劳动里解放出来，去发挥人的创造价值，去做更有创造力的工作。
今天的人工智能从业者也在寻找可落地、可复制的场景进行技术落地应用，去探寻人工智能技术本身能够解决一线的哪些痛点问题。
实际上，人工智能在今天有很多“性感”的应用场景，如自动驾驶、医疗。
但这些场景对安全系数要求非常高，另外一些极端情况所耗费的人力、物力、时间、精力很大，从量变到质变需要长时间的爬坡、无数测试才能实现。
风机检测是人工智能的优质落地场景。
首先风机叶片巡检是非常标准化的场景，具备普适性，对于技术的精度要求不算非常严格。
另外，度电成本、安全生产正是全球风场客户关注的核心指标，他们希望通过机器实现零安全事故，通过减少人为干预提高工作效率。
人工智能和新能源产业是天然契合的。
今天任何数据中心、算力都需要消耗能源；
人工智能和新能源产业结合，也有助于新能源产业实现降本增效。二者的结合，有望实现正向循环。
人不可能不生病，风机也不可能不出现故障。
但是如何保证风机不出现服务停滞期？
这个时候叶片健康管理就非常关键。
当数据都汇集在平台上时，可以帮助主机厂商、叶片厂商跟业主方进行叶片健康管理，客户可以很清晰地看到风机材料和缺陷的演变。比如是否从前缘开始腐蚀？是否同一批次都产生类似的问题？
02、如何建立企业护城河？
首先，服务企业的最终目标是为其创造权益。
技术再好，也需要有用武之地，我们要思考，今天我们所服务的对象需要什么？
因此首先得找到客户的痛点，去跟对方讨论产品的时候，讲的不是功能、不是技术能力，而是业务场景。
这要求所有人工智能从业者从工程师的身份向懂业务、懂行业、懂场景的方向进行转换。
任何一门生意，都需要建立生态能力。
生态即是非常开放的心态，让大家一起把市场做大。
一方面，市场需要更多更好的供应商。
无论是飞机、传感器还是采集器件等，工业检测需求为这类企业提供了新的可能，得以维持健康、小而美的状态。
另一方面，供应商也在反哺人工智能企业。
依托于中国强壮的硬件的研发和开模能力，人工智能企业的产品也在不断成长。
另外，客户的业务场景和逻辑是非常复杂的，并不是一家就能够满足企业的所有需求的。
通过合作伙伴，大家一起分工合作，发挥各自专长，一起“让客户成功”，因为只有客户成功，初创企业和整个生态都能获得成功。
03、如何穿越不确定周期？
穿越周期，首先信心非常重要。
信心如果永远是市场、是别人给的，那其实不是你自己的信心。
过去三四十年，踏着中国经济的浪潮，出现了一波受惠者。
但每一个新的经济周期，都会有新的事物产生，无需过度悲观。
今天中国企业出海，可以通过积极拓展海外市场，更主动地了解客户诉求，验证产品本身。
不闭门造车、不是写PPT、不是创造争议场景，自信是要自己给的。
其次，商业本质一直没变。
过去30年，很多的赛道是“烧”出来的，但商业最终的本质是要讲利润的。
当下这个阶段，对于任何一家公司而言，开源节流是尤其重要的。
即便公司今天是盈利的，创业公司也应该密切关注盈利的分配方式。
考虑盈利究竟是投入再生产再研发，还是另辟蹊径，从场景、实用性的角度将事情做成。
企业需要摆脱被动，学会将资源重新排列组合，用更有效的方式把事情做好。
另外，提高效率，花更多时间去对客户，而不是浪费在内部对齐中。
多出去跑客户，看看客户在干什么，越是下行的情况，就越是要跟客户在一起，这样才能拿更多的单子。
最后，我们可以预期一下，计算机视觉赛道的想象空间有多大？
作为人工智能的一部分，计算机视觉的趋势是不可逆的。
当时云计算赛道处于早期时，没有人知道云计算怎么挣钱，几乎没有人有概念，但走到今天云计算的商业模式已经成立。
人工智能计算机视觉也是一大热词，今天大家反复讲人工智能要落地、要挣钱，但是怎么样才能够让事情发生？
从短期来看，人工智能和计算机视觉赛道不会诞生现象级的企业，但是人工智能公司要专注于做场景，就像过去大家在云计算上做应用一样。
所有的应用要回归消费者，只有用户从中得到好处，这个市场才能做起来，进而市场不断产生规模效应，飞轮转动起来。
尽管短期内人工智能和计算机视觉赛道更多是服务于B端场景，但长期来看成百上千的企业应用后，会产生量变到质变的发展，将能有效提升各个行业效率。
当下ESG、新能源是极具确定性的趋势。
