重力儲能項目如何利用AI技術提升裝備研發與運行控制效率？

石岱重儲基于開源AI智能體框架，并結合本地算力環境，面向重力儲能裝備研發工業級AI數字工程師智能體。該系統以重力儲能領域知識庫、工程規則引擎、大語言模型多輪推理、工具調用與專利算法模塊為核心，將機械工程師在結構設計、大載荷傳動系統、工藝規劃和故障診斷中的經驗進行數字化重構，使智能體能夠理解工程需求、拆解設計任務、調用專用算法與工程工具，輔助完成機械結構演化設計、應力校核前置評估、工藝路線規劃、行吊調度控制和運行故障分析。

在具體技術方向上，AI應用圍繞三個層面展開。圍繞機械結構設計，可利用深度學習、拓撲優化和代理模型輔助核心部件的尺寸、形狀和材料方案優化。圍繞系統運行，智能調度算法可用于優化重物塊調度路徑，降低橫移和循環過程中的附加能耗。圍繞重載執行機構控制，機器視覺、多模態傳感和類具身智能控制算法可支持重物塊定位、識別、對接和精準放入傳動結構，提高閉環控制精度和復雜工況下的適應能力。

首期應用聚焦重力儲能場景落地，依托石岱重儲專利形成系統優化設計與多行吊協同調度的技術底座。后續方向包括結合知識圖譜、GNN、大模型微調、PINN數字孿生和智能調度算法，構建覆蓋裝備設計、建設調試、運行控制、故障預測和資產收益優化的重力儲能AI應用平臺。目前，石岱重儲已進入英偉達相關創新生態NVIDIA Inception項目，可圍繞AI模型開發、重載執行機構控制、智能調度算法和工程仿真等方向獲取外部技術資源支持。

從應用效果看，AI技術有助于將分散的工程師經驗轉化為可復用的數字化能力，縮短裝備研發周期，提升復雜工況下的調度控制精度，并為長期運維提供故障預測和優化決策支持。對于重力儲能這類涉及多學科協同、長周期運營的機械儲能系統而言，AI輔助研發與智能控制是提升產業化效率的重要技術路徑。