山区和高原等偏远地区信号覆盖不佳，数据传输易中断，导致监控数据丢失，影响监控与分析。

传统依赖人工巡检，效率低且存在较高的人员安全风险。

检测手段落后，故障发现滞后，可能导致设备损坏或停机。

风电场核心部件（如直流电源、传感器）依赖进口，采购成本高，供货周期长。

支持多类传感器覆盖，监控温湿度、电流电压、矩阵红外温度、图像识别、物体材质、电池剩余电量等核心指标。实现风机运行全流程监控，实时预警设备异常。

针对山区、海边、无人区等复杂环境，提供无线（5G/LoRa/北斗）和有线（光纤/以太网）等多种传输方式，确保数据传输的高可靠性。即使在无移动信号的条件下，仍支持图像与数据的稳定传输。

集成LSTM、CNN等主流深度学习算法，进行多模态故障分析。使用DeepSeek/GPT等生成式模型，自动生成专业化的故障分析报告，大幅提升诊断效率。

提供直观的Web端与手机App操作界面，支持地图标记、量化曲线图、实时数据展示等功能。支持远程操控下位机，便于远程管理与维护。

研发团队由清华大学、西北工业大学、广西大学等国内高校的师生组成，长期致力于复杂工程计算、智能算法研发、电力系统优化等领域。

国家级高新技术企业与高校联合开发，拥有多项核心自主知识产权，确保技术领先与国产化优势。

通过国产化替代和技术革新，帮助客户降低成本，提高效率，实现智慧风电的全面升级。