1.AI算法开发与运维场景落地
负责风电机组的故障预测与健康管理（PHM）模型开发，利用时序数据分析、异常检测算法提升设备可靠性；
设计基于深度学习的 图像识别模型 （如无人机巡检图像中的叶片裂纹、螺栓松动识别），优化缺陷检测准确率；
开发智能决策模型 （如工单自动派发、维修资源调度），推动运维流程无人化与效率提升。
2.无人机巡检系统设计与优化
开发无人机自主巡检系统，包括航线规划算法（避障、路径优化）、多机协同控制及实时数据传输方案；
研究多模态数据融合技术（可见光、红外热成像、激光雷达），构建设备状态三维数字孪生模型；
推动无人机巡检数据与公司 智慧运维平台 的集成，实现 巡检-分析-决策 闭环管理。
3.智能化运维平台建设
参与公司 AI中台 或 IoT平台 的功能开发，搭建设备数据采集、存储与分析的基础架构；
设计运维大数据的 可视化看板 （如设备健康度评分、故障热点地图），支持管理层决策；
探索边缘计算与5G通信技术在远程运维中的应用，降低数据传输延迟与成本。
4.跨部门协作与业务支持
与现场运维团队协作，针对客户需求定制 AI运维解决方案 （如风机齿轮箱寿命预测、光伏板清洁预警）；
配合产品部门完成技术商业化落地，输出 标准化技术文档 与 客户培训材料 ；
参与行业技术峰会或客户交流，推广公司智能运维技术能力与创新案例。
5.前沿技术研究与创新
跟踪生成式AI（AIGC）在运维领域的应用（如自动生成维修报告、智能问答系统）；
研究强化学习（RL）在动态运维决策中的潜力（如极端天气下的设备保护策略）；
探索机器人流程自动化（RPA） 与无人机/机器人协同的无人值守运维场景。
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