已落地的多智能体协同+具身智能巡检
“含AI量”如今已成为企业选择软件的关键指标。传统软件因缺乏智能化和主动性，已无法满足市场需求。
这是润建股份副总裁、能源研究院院长周冠宇近期与客户接触时的深切体会。一个积极的现象是，由于他所在的公司早在7年前就开始人工智能领域的探索，并在大模型和智能体业务中得到验证，公司迅速跟进相关产品开发。目前，已有客户准备放弃传统软件，转而采用他们研发的“含AI量”更高的工具。
周冠宇所在的润建股份，具有一定的行业特殊性。该公司于2018年在深交所上市，是一家业务覆盖全国及海外东盟国家的数字化智能运维（AIops）解决方案服务商，目前总市值达127亿元人民币。与互联网大厂在大模型和智能体领域的激烈竞争不同，润建股份凭借自身在新能源等行业的运维数据和现成的垂直场景，构建了其智能体落地的独特优势。
模型是 基础 ，智能体服务前端
在2025WAIC期间，润建股份首次公开发布了曲尺AI平台生态战略及运维大模型产品。据周冠宇介绍，曲尺AI平台对接了行业主流的30余个大模型。然而，从商业模式来看，这些大模型以及润建自研的运维大模型并不直接对外提供服务，而是通过智能体作为服务客户的桥梁。
周冠宇表示，他所负责的新能源业务线已部署上线的智能体有十五个。最初推出的智能体类型为问答型，包括智能问数和知识助手等。“智能问数如同新能源场站的‘数据交互大脑’，通过口语化提问，能快速穿透多源数据，使运维团队从繁琐的系统操作中解放出来。”
例如，用户可直接询问“这个月发电计划完成了吗”，智能问数便能迅速给出准确答案。知识助手则为一线运维人员提供光伏基础知识、常见故障处理等信息查询，支持中英文双语对话，帮助新员工快速上岗，统一作业规范。
随着技术进步和业务需求增加，环境智能体等深度参与业务节点的智能体应运而生。润建新能源业务有十余个AI智能体深度融入业务流程。
以遂溪光伏电站故障处置为例，系统通过智能监测发现逆变器组串性能低效告警后，告警分析环节迅速研判根源，随后启动联动巡检，启用无人机进行双光巡检。无人机回传图像后，诊断智能体进行精准诊断，识别出热斑效应、积灰及二极管故障等物理缺陷，并进行风险分级与处置建议。之后进入智能派单环节，根据风险等级，低风险的清洗工作由无人机或机器人处理，高风险的“二极管故障”则由运维人员线下处理，同时系统并行调度多个后台智能体进行作业前准备，包括物资管理、安全管控和人员调度等。
整个过程实现了从故障感知到工单派发的全链路自动化响应，形成了“智能监测→告警分析→联动巡检→精准诊断→智能派单→人机协同作业”的闭环。此外，还有四个对话智能体在不同方面发挥着重要作用，共同推动能源行业运维的智能化升级。
润建股份从2018年开始人工智能研发至今已历经7年，期间赶上了大模型浪潮，极大推动了人工智能在业务中的落地。
对比大模型浪潮前后，技术落地的变化，周冠宇认为最大的变化是所需样本量的减少，“小样本事件训练从最初需2000张样本，发展到如今的少样本甚至是零样本，显著提升了模型在能源领域故障识别的能力。通过小样本学习，模型能在有限数据条件下准确识别能源设备故障，解决了能源行业数据稀缺的问题。”周冠宇表示。
盈利 非核心目标，仍在进行机器狗协作等前沿尝试
润建股份当前的智能体盈利模式采用一次性买断制，单个智能体定价5-10万元，并为客户提供1-2年的免费升级服务，小版本迭代则收费。“SaaS类订阅模式我们也有，但Lisense许可模式更契合能源行业特殊性，适配内网部署需求。”周冠宇表示。
尽管智能体目前能带来一定营收，但对润建股份而言，人工智能研发是出于战略考虑，旨在保持行业前沿领先地位。正如文章开头所述，当客户以“含AI量”作为工具选型标准时，润建能在行业中脱颖而出，并有客户愿意放弃原有软件转用其产品，这便是现阶段人工智能部署的阶段性胜利。
就在上周，国务院出台了首部人工智能+行动的政策文件，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。指出，当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。
在2025WAIC上，润建股份人工智能事业部总经理丁永在主题演讲中公布了公司人工智能战略。他提到，未来三年，公司将聚焦工业场景、对话及视觉语料的清洗与组织，打造“100个行业智能体+1000个通用智能体组件”，助力构建开放生态体系，深度融入区域人工智能发展。
为响应AI战略，润建早早成立了专门的人工智能事业部，现有三四百名研发人员专注于智能体开发。由于公司更偏向AI应用而非底层技术，因此在智能体市场验证上也制定了商业化规则，“以一年为周期评估智能体价值。若无法拓展用户或满足市场需求，则可能调整方向。”周冠宇说。
公司目前也在积极尝试机器狗与多智能体协同作业，以解决现场运维的“最后一公里”难题。在试用阶段，机器狗主要功能为“带摄像头巡检”，能深入人工难以到达的区域，获取设备实时状况。
然而，实际应用中，机器狗面临沙地适应性问题。例如，在光伏电站周边沙地环境中，机器狗脚部打滑，行动受限，无法顺利完成巡检任务。这一问题严重影响了机器狗在复杂地形下的使用效率，成为技术落地的一大挑战。
尽管如此，润建股份在多智能体协作方面取得了一定进展。通过多个智能体的协同工作，故障处置工作流实现了自动化。从智能监测发现故障，到告警分析、联动巡检、精准诊断，再到智能派单和人机协同作业，各个环节紧密相连，形成高效闭环。例如，在遂溪光伏电站故障处置中，环境智能体、诊断智能体、工单填报智能体等相互配合，大幅提升了故障处理效率和准确性。
润建股份的长期目标是实现端到端自动化运维，最终打造无人电站。尽管目前机器狗应用存在诸多问题，但随着技术不断进步和优化，相信机器狗将在未来智能运维中发挥更大作用，为实现无人电站目标奠定基础。
据悉，除能源行业外，润建股份目前已孵化通信、教育、政务、企业运营等100多个行业智能体。
此外，润建股份在海外市场的优势也在逐步凸显，在刚结束的2025WAIC上，在相关单位指导下，润建股份牵头成立了“中国-东盟AI创新生态联盟”，公司下属的“五象云谷智算中心”将成为“中国-东盟AI合作核心枢纽”。现场，其东盟实践案例也吸引诸多关注，凭借17年的海外经验，润建股份在印尼莫罗瓦利工业园区、马来西亚本地光伏领域的主要上市公司PEKAT集团、马来西亚林肯大学、马来西亚拉曼大学等落地AI出海合作案例。
值得一提的是，润建股份已在东盟马来西亚项目中部署英文版对话智能体，虽在语言适配和本地化迭代上面临挑战，但在智能体出海上迈出了关键一步。紧抓RCEP机遇，以“AI+应用”为核心，推动中国成熟技术经验在东盟快速复制，以适配本地化场景，有望持续带来新的市场空间。（本文首发钛媒体APP 作者 |秦聪慧）
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