在储能电站，视频监控系统每天产生海量数据。传统模式下，视频流全部回传至中心平台分析，带宽压力大、响应延迟高，大量无效数据淹没了真正的异常事件。如何在数据产生的源头就近完成AI分析，成为储能智能化运维亟待解决的问题。

 　　面向这一需求，中威电子推出储能电站AI超脑。该产品部署于站级机房，处于智能辅控系统的边缘处理层，对前端视频流进行实时AI智能分析，实现“数据不出站，告警即上传”，大幅降低带宽占用，提升响应速度；为储能电站智能辅控系统提供预警支撑，自动识别人员违规、火情烟雾、周界入侵、各类表计异常等风险并分级预警、联动处置。

智能分析预警：覆盖安全与运维

　　在安全监管方面，AI超脑支持区域入侵检测、烟火检测、人员合规检测、施工车辆检测等。以人员合规检测为例，系统可自动识别作业人员是否规范佩戴安全帽、穿戴工作服、遵守操作规范等，发现违规行为立即触发告警并联动音柱语音提醒，将报警信息推送至管理平台，形成记录便于后续追溯与考核。

　　在设备运维方面，AI超脑可识别LED数字、计数器数字、分合文字状态、指示灯亮灭、空气开关状态、油温表/油位表读数等多种设备状态，替代人工定期巡检，及时发现设备异常。

边缘计算：数据不出站，告警即上传

　　AI超脑通过边缘计算就近完成AI推理，仅将“告警图片+短视频切片+结构化事件数据”上传，既保障了告警秒级响应，也降低了上行带宽成本。同时，系统通过实时分析与存储回放相结合，形成站级视频数据闭环，满足事前预警与事后溯源的双重需求。

星鉴大模型：从“识别”到“理解”

　　AI超脑基于中威电子自研的星鉴大模型构建。此前，星鉴大模型已在交通出行业务领域实现规模化落地。作为星鉴大模型在储能业务场景落地的首个产品，AI超脑依托于星鉴大模型的多模态融合能力与解耦式视觉架构，突破传统小模型在视觉认知上的局限，具备更强的场景泛化能力，可在多维度、多目标的复杂储能电站环境中，精准识别更广泛、更细微的异常事件，配合多模态检索与智能体交互，实现从“智能识别”到“深度理解”的关键跃迁。

　　AI超脑支持多种算法定制，可根据不同电站的差异化需求灵活配置检测场景。目前，该产品已在储能电站现场投入运行，与储能智慧辅控平台一道，构成了中威电子储能解决方案的智能中枢层，为储能场站的安全高效运营提供完整的站级智能化支撑。