传统电力运维依赖人工经验判断设备状态、查阅纸质、移动端手册，存在操作效率低、信息不对称、误操作风险高等痛点。随着AR技术与AI算法的融合升级，AR 眼镜已从被动显示提示向主动智能识别演进。依托AI图像识别、上下文语义理解技术，实现开关、仪表、设备状态的自动识别与精准交互，辅助运维人员规范操作流程、提升巡检效率，降低人为失误导致的安全风险。
AR终端采用轻量化AR眼镜，集成高清摄像头、麦克风，支持双手解放操作。本方案的算法核心包含设备识别模型（训练开关、仪表、互感器等电力设备特征库）、状态解析模型、上下文交互模型，实现实时图像分析与语义匹配。提供设备识别、状态研判、操作引导、异常预警四大核心功能，通过AR眼镜的全息显示与语音交互实现轻量化部署。最后所有数据对接电力设备台账、运维知识库、历史故障数据，为AI识别提供数据支撑。
核心功能模块
- AI 驱动设备智能识别：运维人员佩戴眼镜进入现场后，摄像头自动扫描环境，AI 算法快速匹配设备特征库，在视野中实时标注开关型号、仪表量程、设备编号等关键信息，无需手动查询台账，解决找设备、认设难题。
- 上下文语义交互：支持自然语言对话，系统根据场景上下文精准响应。例如人员说出"检查 3 号进线开关状态"，AI自动锁定目标设备，标注分合闸位置并同步显示运行时长；询问 "10kV 电压表读数是否正常"，系统自动读取数值并与标准阈值对比，在视野中用颜色区分。
- 操作规范智能引导：针对倒闸操作、设备检修等场景，AI 识别人员操作动作与设备状态，实时弹出步骤提示。如误碰非操作开关时，眼镜发出语音预警并显示红色禁止标识；操作符合规范时，自动跳转下一流程，确保严格遵循 "两票三制"。
- 异常状态实时预警：通过图像分析实时监测仪表数据波动、开关异常变位等情况，一旦超出阈值，立即在视野中高亮标注异常点，同步推送故障排查建议，并支持一键呼叫后台专家，共享实时画面协同处置。
应用场景
以变电站日常巡检为例：
①运维人员佩戴 AR 眼镜到达现场，系统自动签到并加载巡检任务；
②眼镜扫描区域设备，自动识别开关、仪表等并标注基础信息；
③人员语音询问关键设备状态，AI 快速反馈数据与合规性判断；
④发现仪表异常时，系统自动记录数据、拍摄画面，推送排查步骤；
⑤巡检完成后，自动生成包含设备状态、异常情况、处理结果的电子报告，同步至运维管理平台，实现全程可追溯。
分步操作智能校验：
执行第一步 "拉开 101 断路器" 时，AI 实时识别人员操作动作与设备状态变化，操作完成后自动校验分闸位置，在视野中显示绿色对勾并语音提示 "操作到位，进入下一步"；
若误将操作对象指向 102 隔离开关，眼镜立即弹出红色禁止标识，发出语音预警 "操作对象错误，当前应操作 101 断路器"，同时高亮正确设备位置，避免误操作；
执行验电、挂接地线步骤时，系统自动识别安全工器具使用情况，未佩戴绝缘手套时拒绝跳转流程，直至满足安全操作条件。