另一方面是電廠智能運營平臺，阿里云只是提供智能化平臺，他們并不知道經營中看重哪些關鍵指標，哪些因素會對生產、經營造成重大影響，浙能錦江環境通過自己的技術團隊、經營團隊與對方進行過多輪充分的溝通，這個過程也耗費了巨大的時間和精力。

“比較曲折的是第一階段，”韋東良指出，“開始選擇的是蕭山垃圾發電廠，這個嘗試可以說當時是失敗的。”該廠原來使用的DCS系統，所需數據并不多，可以依據實時數據來反饋，比如爐膛溫度高了，操作人員就要降溫，反饋控制是滯后的；而阿里云智能燃燒系統，需要成百上千的數據，控制模式也由反饋變為預測，這是需要算法支撐的，算法需要從中找出關鍵數據，垃圾焚燒系統變量很多，關鍵數據之間又相互關聯，牽一發而動全身，增加了控制難度。

在艱難的溝通和磨合之中，第一次嘗試的效果難盡人意。

有了之前的嘗試后，浙能錦江環境總結經驗，不斷探索垃圾焚燒數字化轉型新途徑，在之后的西山垃圾發電廠試點流化床鍋爐智能化改造項目中，調動了阿里工業大腦團隊大量的專家為期一兩個月的進駐辦公，雙方投入相當大的精力，引入云計算、大數據等AI技術，經過不懈的技術攻關與創新，項目取得了突破性進展。

此后，浙能錦江環境與大廠的合作進入了蜜月期。

2020年，西山垃圾發電廠成功開發應用鍋爐智能焚燒系統，實現了鍋爐運行的高度智能化。

2022年，浙能錦江環境智能管控平臺構建完成，實現了總部對下屬電廠經營管理效益的最大化。

浙能錦江環境AI智慧管控大屏以及電廠智慧運維大腦

事實上，浙能錦江環境在智能化探索初期所遇到的磨合難題，也正是行業的普遍性問題。E20研究院·環境戰略藍皮書——《共建、共創、共享 讓環境人成為智能進階的主人》中就指出，智能化人員進行智能系統開發需要從環境專業人員接收信息和知識，學習環境專業技術和經驗，拉長了智能化建設的周期的同時，智能化效果卻不盡人意，而環境專業人員本身針對智能化建設卻無從下手，參與度低，導致智能化技術與實踐場景的融合不夠。

同時，《藍皮書》指出，統一且適用的標準是環境產業能統一調控和協同工作的前提。智能標準規范不完善，數據質量或精度不夠，是當前困擾環境企業的兩大困難。這也逐步成為了行業的一個共識。

浙能錦江環境在經過了多年智能進階探索后，對構建垃圾焚燒領域的智能化標準格外重視。在由E20環境平臺主導發布的《城鎮生活垃圾焚燒發電廠智能運維服務“排行榜”評價要求》標準體系的制定中，浙能錦江環境董事長韋東良親自帶頭，作為標準主筆人之一，帶領公司多個高管，深度參與垃圾焚燒行業智能化標準的編制。

浙能錦江環境的管理人員對于行業的智能化進階也有著更為深刻的感知。浙能錦江環境總工程師戚亮曾在E20舉辦的論壇等活動中公開表示，垃圾發電“智能化”是行業發展的重要方向而且會給行業帶來重大影響，隨著固廢行業數字化改革的深入，行業對高層次數字化人才的需求也會加大，這勢必也會對行業人才結構產生一定影響。

而對于行業的智能化進階，傅濤也曾在E20舉辦的論壇、沙龍等場合多次公開指出，突破智能化探索面臨的“難、貴、慢、亂”諸多困境的根本在于讓環境人主導環境企業的智能進階，選好切入點，建立共建、共創、共享機制，搭建智能進階的行業底座，構建行業智能生態體系。

據了解，作為環保行業縱深平臺E20已經與BAT大廠形成了非常緊密的戰略關系，百度云、騰訊云、阿里云等都在與行業平臺直接形成生態伙伴，這讓環保行業導入模型成為一種可能。行業與大廠合作模式的突破，必然也會幫助環保企業在智能探索中少走很多彎路。

擘畫進階路線

智能化值得再下一盤大旗

在對智能化的規劃布局中，浙能錦江環境通過“生產級自動駕駛-設備級數字孿生-電廠級智慧管理-企業級經營大腦”四步走戰略，從四方面同步開啟企業的數智化轉型升級探索之路。

浙能錦江環境智能化四步走戰略

生產級自動駕駛

通過圖像視頻識別、云計算、機器學習等手段，實現鍋爐自動化燃燒控制，提升鍋爐運營效率。

設備級數字孿生

基于3D仿真、視頻圖像處理、AI等技術，構建云設備，通過將孿生設備與生產、巡檢、運維等的協同和優化，尋求設備全生命周期管控，最終實現優化一線工程師工作范圍的目的。

電廠級智慧管理

利用大數據分析、人工智能等關鍵技術，通過計劃協同、生產管控、智能倉儲、采購/供應商協同、智慧安全環保、智能巡檢等智慧應用，打造安全、環保、低碳的無人化數字電廠。

企業級經營大腦

打造總部層面企業級經營大腦，下屬各運營企業的運行狀況實時上傳至總部，總部遠程對電廠運行狀況進行智能評價、實時診斷，大大提高工作效率，提升企業整體運營管理水平。

盡管如此，韋東良依然認為，企業在智能化方面的探索還很淺，目前旗下已經有一些垃圾發電廠做到了“零”手動，人工干預很少，差不多能降低80%—90%的人工操作。鍋爐智能燃燒系統，通過視覺識別，包括監測爐排火線、火焰、爐膛燃燒是否充分，給料端給料多少等，以及實時工況感知，可以將預測結果從之前的一個參數到現在的幾十個參數。

未來有望通過AI自動控制系統替代運行人員，通過設備的數字孿生替代現場的技術專業工程師，通過AI智慧管控平臺輔助管理層的經營決策，實現電廠高度智能化的管理。浙能錦江環境正深入謀劃多層級場景，厘清堵點難點問題，推動接下來的智能進階之路走深走實。

編輯：李丹