在“双碳”目标与新型电力系统建设的浪潮下，新能源产业正经历从“规模扩张”向“质量提升”的关键转型。当前新能源总装机量迈入数十亿千瓦级，存量电站进入集中运维与提质改造的高峰期，然而行业竞争逻辑已悄然生变——装机规模竞争的红利期已逝去，新能源电站已从原来的装机规模竞争转变为存量运营。

  12月19日，在兆新股份Z.O.O新能源智慧运维解决方案发布会上，董事长兼总经理刘公直以“AI+机器人重塑运维新格局”为核心主题，表示：面向新能源存量运营时代，兆新将以“人类工程师智慧+AI运维大脑+机器人执行”为实现路径，构建智慧运维体系，贯通数据、算法、智慧运维设备与现场执行，全方面提升新能源电站全生命周期运营效率，并将运维能力产品化、平台化，对外输出。

  作为面向新能源电站的智能运维解决方案，“Z.O.O”体系的三大关键词彰显其技术内核与价值优势：“Zero-distance”赋能设备级实时感知与诊断，让每一块组件、每一台逆变器的运作时的状态尽在掌握；“Omni-connected”实现场站、设备、人员、交易系统、政府平台的全域数字化互联，构建一体化管理网络；“Orchestrated”借助AI算法开展全局智能调度，自动输出最优收益策略，助力电站实现降本增效与价值最大化。

  过去十年，新能源电站装机规模迅速增加，站点分布更广、场景更复杂。与此同时，存量电站中长运行周期的项目占比持续上升：设备类型慢慢的变多、故障形态更复杂、现场点位更分散，运维难度也随之增长。

  但现实是，当前运维组织方式仍以“人”为中心。虽然大多数电站已经配备集中监控和远程运维平台，但现场巡检与故障处置仍普遍采取“小团队+皮卡车”的模式：在线监测可实现告警发现与远程分析，但设备状态核查、检修、更换等关键作业仍需人工到场完成，响应效率与作业一致性天然受人员配置与管理半径影响。另外，诸如组件清洗等关键运维动作，往往仍按既定周期或现场判断推进，难以及时匹配真实工况与发电损失变化，进而影响电站发电效率与运营结果。

  更关键的是，在运维成本结构中，人力成本通常占据超过一半比例。当资产规模持续扩大、存量电站复杂度持续上升，如果仍然依赖“多招人、多驻点、多派工”来匹配规模扩张，成本就会呈现线性上升甚至加速上升；而质量、响应与一致性却难以同步提升。最终的结果是：规模越大，边际效率越低；组织越大，管理越难；电站越多，标准越难统一。

  这就是“人盯场”模式面临的核心天花板——不是简单的工作量变大，而是组织方式决定了它无法支撑大规模资产的高质量运营。

  因此，行业亟需一场从“以人为核心”到“AI主导”的范式变革。这不仅是技术革新，更是运营理念与商业模式的重构。而AI与机器人技术的融合，正是开启这场智慧运维变革的“破局之钥”。更重要的是，运维后市场正成为新的价值高地，谁能把运维做成，谁就能吃到更大的后市场蛋糕。

  破解困局的核心，在于搭建一套可持续迭代的智慧运维体系：以“智慧运维AI大脑”完成感知与决策，以“机器人执行”落实现场动作，形成“数据沉淀—模型迭代—策略输出—执行反馈”的闭环。

  为支撑这一闭环，兆新开始启动RWDC（Real-World Data Capture Program）真实世界数据采集计划，即通过全量接入旗下电站实时运行数据、组件级与逆变器级健康监测、气象与辐照数据建模、无人机巡检影像数据及工程师维修影像及操作视频数据，并建设统一数据湖与AI模型训练体系，形成行业领先的“发电效率模型”、 “故障预测模型”与“运维决策模型”。

  传统运维的决策往往以“告警—响应”为主，更多是被动式地处理故障，完成工单。

  而在存量运营时代，运维更需要从“被动处理”升级为“更高效的运维策略”：在相同的运维体系下，用更低的成本、更高的效率，把核心问题提前发现、把处置动作排得更合理、把执行窗口选得更精准，从而稳定提升运营结果。

  AI智慧运维大脑相当于电站的决策中枢：它在统一数据底座上，融合气象与辐照、积灰与温度等外因、设备历史健康与实时运作时的状态，以及电价、并网与检修窗口等约束信息，把分散数据转化为可计算的策略输入。通过结合发电效率模型、故障预测模型、运维决策模型三类核心能力，系统能滚动推演并持续回答关键策略问题：清洗、检修、消缺、派工与备件如何排序，才能在最低成本下获得最高效率；哪些风险正在演化，何时处置最能减少停机与损失；哪些效率缺口正在扩大，优先修正能带来更明显的增益。

  在东部某分布式光伏集群的试点中，初步应用此类AI智慧运维系统的电站发现，通过精准安排清洗时间（如板面积灰慢慢的开始显著影响发电量），并在电价高峰前完成关键消缺，单是运维策略优化就能带来3%-5%的发电量提升。这并非源于硬件改造，纯粹是数据与算法创造的“软性价值”。

  运维机器人训练的关键，是把一线运维作业过程数据化、标准化，沉淀成可训练的真实世界样本。为此，兆新启动一线作业数据采集计划：在不改变现场安全与作业流程的前提下，为工程师配备 AR 眼镜/头戴摄像等第一视角采集设备，并结合手部动作捕捉采集手套、工具/设备状态记录等传感方式，完整记录“场景—判断—动作—结果”的闭环信息。采集内容不仅包括视频，还包括关键动作时序、工具使用、设备端子/接口状态、工单步骤、测量读数与语音说明等多模态数据。随后通过标准化标注体系，把这一些数据沉淀为面向运维作业的多模态数据集与作业知识库（SOP/故障类型/处置路径/安全要点/验收标准），形成可训练、可评测、可迭代的“技能底座”。

  在此基础上，公司采用更前沿的机器人操作学习的开源技术栈：以视觉—语言模型作为感知与指令理解底座，结合VLA（视觉—语言—动作）策略学习与监督式模仿学习（行为克隆）等方法，将第一视角视觉观测与工单步骤/作业指令，映射到标准化的动作序列（如末端位姿/关节轨迹，并可叠加接触事件或力反馈信号〔如具备〕），训练可执行的作业策略，使机器人能够在仿真环境与受控真实场景中复现标准化作业流程，最终实现技能的复现。

  当AI大脑做出最优决策，而机器“学”会了如何操作，真正的质变便发生在执行现场。轮式/四足巡检机器人可日夜穿梭于场站内外，持续巡检与异常复核，及时有效地发现并处置隐患，保障电站稳定、安全运作；四足机器人搭载灵巧手，开始承担一部分标准化的现场作业：更换保险丝、插拔接头、开合柜门、配合完成逆变器基础检修与消缺；清洗机器人则在更合适的时间窗口完成清洗作业，尽量避开发电高峰，减少发电量影响、提升发电收益。与此同时，无人驾驶皮卡作为机动平台，把四足机器人和作业装备带到更偏远、更分散的站点，形成可调度的“移动作业单元”，将巡检、维修、清洗串成闭环，让单一机器人覆盖更大范围的运维半径。

  任何技术革新能否走得远，最终都要落到商业模式是否可持续。AI+机器人赋能的智慧运维，其价值不仅在于技术路径，更在于重构运维方与资产方的价值关系——让运维从“保障服务”升级为“价值创造”，从成本中心走向可持续的价值引擎，推动运维与资产持有方形成更深度、更可持续的利益共生。

  在传统模式下，运维多以固定服务费结算，完成约定任务，并配套可用率、PR、响应时效等考核奖惩；行业里也并不缺“结果付费/收益共享”的机制，但真正难的是能否持续、稳定地产生增量结果。

  兆新通过在成本端和收益端同时发力，用“数据—算法—执行”的闭环把增量做出来：成本端，以AI智慧决策提升调度效率与作业标准化，用无人机、巡检/清洗机器人、四足机器人+灵巧手等智能终端承担高频、标准化、窗口敏感的作业，突破人效瓶颈，降低对“多招人、多驻点”的刚性依赖，使运维规模扩张不再与人力成本线性绑定。

  收益端，不止于收取固定服务费，而是通过更精细的策略与更稳定的执行，持续改善发电表现、减少损失与波动，并在电力市场化交易背景下结合电价预测与负荷预测，协同业主优化清洗、检修与消缺窗口，减少高价值时段的非计划损失，提升可交付电量的稳定性与综合结算质量。

  展望未来，AI与机器人在新能源运维领域的融合将重塑新能源资产运维新格局。兆新股份表示，公司力争于2026年底前成为A股光伏新能源智慧运营头部服务商，推动资产运营效率提升30%以上、收益增强3%–5%。据介绍，公司将以Z.O.O智慧运维为抓手，推进能力平台建设与规模化落地：一方面，推动运维从“被动管理”向“主动收益”升级，并加快从“资产型公司”向“能力型公司”转型；另一方面，围绕产业链两端协同发展，前端整合资源与矿产等要素，通过上游收益支持下游长期能力建设；后端打造多场景、一体化运维能力体系，提升新能源资产全生命周期运营效率，并将智慧运维能力进一步产品化、平台化，探索服务化交付路径，长期研究“机器人即服务”（RaaS）等模式，使业主按需调用、按规模或按效果付费，降低应用门槛、提升落地效率。

  公司同时指出，随着“数据—算法—执行”闭环能力逐步形成并规模化沉淀，企业产业角色有望从“服务提供商”升级为“生态标准定义者”。率先完成闭环的企业，将持续积累稀缺的多模态场景数据与高价值垂直模型，这些资产不仅构成长期护城河，也具备向行业输出、沉淀为基础设施或事实标准的可能。通过与芯片算力商、机器人硬件商、AI数据存储平台、金融机构等上下游伙伴构建开放合作生态，智能运维的领先者将进一步参与定义电站的设计、建造与管理方式，在万亿级新能源资产管理市场中占据更高的价值位势。

  “智驭新能，运维无界”。兆新股份Z.O.O新能源智慧运维解决方案的发布，标志着新能源运维行业正式告别“人力密集型”的旧时代，迈向“技术能力型”的新纪元。这场“AI智慧”与“机械智能”的融合，不仅将重塑新能源资产的估值逻辑，更将为全球能源资产提效升级提供一个可复制的“中国方案”。