AI在电缆工程中的应用

20XX/XX/XXAI在电缆工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

电缆工程智能化发展背景02

AI在电缆健康监测与评估中的应用03

AI在电缆缺陷检测与识别中的应用04

AI在电缆故障定位与诊断中的应用CONTENTS目录05

AI在电缆智能制造中的应用06

AI在电缆运维与管理中的应用07

典型案例与应用成效分析电缆工程智能化发展背景01传统电缆工程面临的挑战

数据采集与标注挑战电缆缺陷类型多样，涉及划痕、断裂、变形等，需要大量高分辨率图像和缺陷标注数据；电缆长度大，卷绕方式复杂，获取全面覆盖的图像困难，标注过程繁琐且耗时；获取真实场景下的缺陷数据困难，需要在不同的环境和照明条件下采集图像。

缺陷特征提取挑战电缆缺陷的类型多种多样，包括绝缘损坏、导体断裂、屏蔽层损伤和绝缘老化，其复杂性和多变性使得检测过程极具挑战性；不同的电缆类型、尺寸和结构会影响缺陷检测的有效性，材料、制造工艺和使用环境也会影响缺陷的性质和外观。

检测环境的限制电缆通常安装在难以进入或狭窄的空间中，照明不足、空间狭小和安全隐患都可能阻碍检测过程；地下电缆还面临施工、地下水渗透等风险，外力对电缆的损害不会马上显现，但长远会增加电缆的运营风险。

传统检测方法的局限性传统的手动检测方法，如目视检查和电气测试，在检测精度、效率和可靠性方面存在局限性，容易受到主观因素、人员疲劳和环境限制的影响；传统目视检查的缺陷检测精度约为60-80%，而电气测试的精度约为70-90%。

运维效率与成本问题现代电缆系统通常包括大量电缆，处理、分析和解释庞大的数据量是艰巨任务；传统人工巡检耗费大量人力、时间成本，维修需“顺藤摸瓜”掘出整段电缆逐步检查，效率低下；电缆行业年检测成本估计为数十亿美元，电缆缺陷导致的故障每年造成数百万美元损失。AI技术赋能电缆工程的价值提升检测效率与精准度AI技术显著提升电缆缺陷检测效率，如港灯公司引入AI分析后，工程团队能更快寻找潜在漏洞，减少传统“顺藤摸瓜”式挖掘检查，维修效率得到提升；AI视觉检测系统可实现毫秒级检测速度，缺陷检出率超99%，误报率低于3%，远超人工检测水平。优化预测与维护能力AI结合历史检测数据，能评估电缆及接驳箱异常可能性，助力制定适时检测维修方案。港灯公司应用AI后，高风险电缆降至5%，电缆异常宗数从2019年235宗减至2022年140宗，减少约4成；AI预测性维护系统可提前识别设备早期退化迹象，降低非计划停机时间，提升设备综合效率。降低运营成本与资源消耗武汉“AI智慧哨兵”技术复用现有通信光纤构建感知网络，节省改造成本，每年降低运维人工成本约150万元，已避免5次重大外破事故，为企业挽回潜在损失超340万元；AI在生产环节动态调整工艺参数，如绝缘层厚度偏差缩小，废品率降低，材料损耗减少，同时能耗分析模型助力节能降耗。推动行业智能化转型与创新AI技术推动电缆行业从传统制造向“数据驱动型智造”跨越，如程析智能AI大模型使销售报价效率提升50倍，CX-LIMS系统让检测报告生成效率提升超70%；东方电缆、远东控股等企业通过AI应用入选行业典型案例，验证了AI对产业升级的推动作用，为行业树立智能化转型标杆。行业智能化转型政策支持

国家级战略引导国家将人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，强调加快发展新一代人工智能是抓住科技革命和产业变革机遇的战略问题，为线缆行业智能化转型提供顶层设计支持。

地方政府推动实践地方积极响应，如浙江省经济和信息化厅公布人工智能赋能制造业典型案例，宜兴市发布人工智能赋能线缆企业十大典型场景，引导行业企业加速智能化改造与升级。

行业组织促进交流中国电器工业协会电线电缆分会组织《2025线缆企业数字化转型实践优秀案例》评选，挖掘AI智能报价等典型应用场景，促进先行者经验标准化输出，推动大中小企业数字化建设平衡发展。

具体项目政策激励固达电线电缆集团打造的国内首个5G+AI大模型数字工厂项目入选工信部"人工智能赋能新型工业化典型应用案例"，验证了技术融合路径与投资回报模型，为行业提供了可推广的政策激励示范。AI在电缆健康监测与评估中的应用02电缆健康指数与三高指数体系电缆健康管理指数的建立与演进

港灯自2010年起利用“极低频电缆测试”逐步建立“电缆健康管理指数”，初期将电缆运营风险分为5个等级（1级最健康）。该指数为电缆健康评估提供了基础框架，但在实际操作中发现其对电缆损耗情况的预测能力有限。三高指数的创新与应用

港灯工程师参考国际研究并结合本地电缆实际情况，发展出“三高指数”，对电缆绝缘损耗情况及电力表现进行进一步细分。目前已将健康等级扩展为1至10级进行评估，实现了更精细化的电缆健康状态描述。双指数协同提升检测精准度

工程人员同时参考“健康指数”和“三高指数”，针对较高风险的电缆进行检修及更换。应用成效显著，高风险电缆占比已降至5%，电缆异常宗数从2019年的235宗逐年下跌至2022年140宗，减少约4成。AI预测高风险电缆位置技术

多维度健康指数构建港灯公司结合“健康指数”与“三高指数”，将电缆健康等级细分为1至10级，综合评估绝缘损耗、电力表现及运营风险，突破单一指标局限性。

历史数据驱动风险预测AI模型整合过往检测数据，分析电缆老化、施工干扰、地下水渗透等因素，预测异常状况可能性，协助制定适时检修方案，减少被动维修。

显著提升运维效率与安全性应用AI技术后，港灯高风险电缆占比降至5%，2019至2022年电缆异常宗数从235宗减少至140宗，降幅约40%，避免“顺藤摸瓜”式掘地检查，提升维修精准度。项目背景与挑战港灯公司拥有7000公里电缆，其中高压电缆占半数且埋于地下，面临老化、施工、地下水渗透等复杂风险，传统以电缆年龄为检修指标的被动方式效率低下。健康评估指数体系港灯自2010年起建立“电缆健康管理指数”，后结合国际研究与本地实际发展出“三高指数”，将健康等级细分为1至10级，实现对电缆绝缘损耗及电力表现的精准评估。AI技术应用与成效2022年港灯与本地大学合作开发AI数据分析系统，结合历史检测数据预测高风险电缆及接驳箱位置，减少“顺藤摸瓜”式掘地检查，高风险电缆降至5%，2019至2022年电缆异常宗数从235宗减至140宗，降幅约40%。港灯AI电缆体检实践案例健康监测数据驱动维修决策

多维度健康指数体系构建港灯公司从2010年开始利用“极低频电缆测试”建立“电缆健康管理指数”，后又发展出“三高指数”，将健康等级细分为1至10级，综合评估电缆绝缘损耗及电力表现。

AI预测高风险电缆位置港灯团队与本地大学合作开发AI数据分析系统，结合过往检测数据评估电缆及接驳箱异常可能性，2022年投入使用后帮助更快寻找潜在漏洞，减少盲目掘地检查。

维修效率与异常率显著改善通过AI辅助决策，港灯高风险电缆占比降至5%，电缆异常宗数从2019年的235宗逐年减少至2022年的140宗，降幅约40%，维修效率得到提升。AI在电缆缺陷检测与识别中的应用03数据采集与标注挑战电缆缺陷类型多样，涉及划痕、断裂、变形等，需要大量高分辨率图像和缺陷标注数据；电缆长度大，卷绕方式复杂，获取全面覆盖的图像困难，标注过程繁琐且耗时；获取真实场景下的缺陷数据困难，需在不同环境和照明条件下采集。缺陷特征提取挑战电缆缺陷的复杂性和多变性，如绝缘损坏、导体断裂、屏蔽层损伤和绝缘老化等，使得检测极具挑战性；不同电缆类型、尺寸、结构、材料、制造工艺和使用环境会影响缺陷的性质和外观，增加特征提取难度。检测环境的限制电缆通常安装在难以进入或狭窄的空间中，照明不足、空间狭小和安全隐患都可能阻碍检测过程；例如地下高压电缆除老化外，还面临施工、地下水渗透等风险，外力损害可能不会马上显现但会增加运营风险。传统检测方法的局限性传统手动检测方法如目视检查和电气测试，在检测精度（目视约60-80%，电气测试约70-90%）、效率和可靠性方面存在局限，易受主观因素、人员疲劳和环境限制影响；数据量大、实时性要求高、成本和效率问题以及技术障碍（如早期缺陷检测难）也制约传统方法。电缆缺陷检测面临的挑战深度学习模型在缺陷检测中的应用01传统YOLO算法的局限性传统YOLO算法在处理电缆护套微小故障、低对比度故障及遮挡故障时，存在检测精度不足、误检率高的问题，其简单的特征提取和融合方式难以有效区分故障特征与背景干扰。02YOLO11-AIFI改进模型AIFI（Attention-basedImprovedFeatureIntegration）模块通过引入注意力机制和多尺度特征融合策略，提升模型对电缆护套故障特征的感知能力，优化检测精度和鲁棒性。03典型缺陷检测应用基于深度学习模型（如YOLO系列、FasterR-CNN）可识别电缆绝缘破损、导体断裂、屏蔽层损伤、接头松动、雷击损伤等多种缺陷类型，实现自动化、高效、准确的检测。04检测性能提升AI视觉检测系统检测速度可达毫秒级，如中超电缆AI质检一体机缺陷检出率超99%，误报率低于3%；浪潮软件集团线缆AI智能检测产品准确率≥99%，大幅优于传统人工检测。YOLO11-AIFI电缆护套故障检测技术传统YOLO算法在电缆护套检测中的局限性传统YOLO算法在处理电缆护套微小故障（如细微裂纹、轻微变形）时，因对比度低易被背景噪声淹没；表面纹理、污渍等干扰易致误检；光照条件多变进一步增加检测难度。其特征提取能力有限，融合方式简单，难以有效区分故障特征与背景干扰。AIFI模块的核心原理与实现步骤AIFI（Attention-basedImprovedFeatureIntegration）模块通过多尺度特征提取捕获不同尺度故障特征，自注意力机制计算特征图中每个位置的重要性并重点关注故障区域，最后根据注意力权重对不同尺度特征进行加权融合，提升对故障特征的感知能力。YOLO11-AIFI技术的应用价值与优势将AIFI模块与YOLOv11算法结合，能有效解决传统算法在电缆护套故障检测中的局限性，提高检测精度和鲁棒性。该技术为工业设备故障检测提供技术支持，推动工业视觉检测技术发展，对提高工业生产安全水平具有重要意义。数据集核心构成与类别划分聚焦电力系统电缆损伤检测，包含1318张标注图像，核心识别“断裂（break）”与“雷击（thunderbolt）”两类故障场景，按训练、验证、测试集标准化划分，标注信息适配主流目标检测算法输入需求。数据支撑与模型适配价值配套2个数据集文件及1个适配模型，关联多维度相似项目（如1317张电缆教程数据集、172张损伤分类数据集），无需额外大量补充数据即可用于算法训练与验证，降低技术应用门槛。行业应用场景与标准化推动助力电力运维自动化巡检，减少人工排查成本与漏检率；作为算法研发基准数据支撑模型泛化能力测试；为电缆故障检测提供统一数据参考，推动电力设备健康管理领域形成标准化检测流程。电缆损坏目标检测数据集应用AI视觉检测系统提升缺陷检出率

毫秒级检测速度与超高准确率宜兴中超电缆部署的AI质检一体机，以毫秒级检测速度精准捕捉线缆表面细微瑕疵，缺陷检出率超99%，误报率低于3%。

多光谱成像与深度学习模型应用基于YOLOv5等算法的机器视觉检测系统，采用多光谱成像技术构建包含20万张样本的缺陷图像数据库，检测准确率达98.5%，漏检率低于0.3%。

替代人工并形成质量管控闭环AI视觉检测系统可替代80%的人工目检岗位，检测效率提升10倍以上；通过建立质量预警模型，当检测数据超阈值时自动触发工艺参数调整指令。AI在电缆故障定位与诊断中的应用04基于AI技术的电缆故障测试定位系统

01系统核心构成单元该系统整合高频高压电源单元、多次脉冲产生单元、绝缘测试单元、故障测试单元、路径测试单元、波形转换单元、自动故障定位单元、数据采集板、显示单元、电缆测试APP单元及云服务平台，形成完整的故障检测与定位体系。

02AI驱动的自动故障定位机制自动故障定位单元利用AI算法分析波形数据，根据低阻、高阻及开路故障的测试原理，通过计算电波传播时间与速度，自动锁定故障距离，并在界面显示定位结果，减少人工分析误差。

03声磁同步定点技术应用采用声磁同步定点技术，通过检测磁场信号与声音信号的时间差（Δt），结合声音在固体中的传播速率（V），计算故障点距离（S=V·Δt），实现故障点的精准定位，当时间差最小时，检测仪器位于故障点正上方。

04智能APP与云平台协同电缆测试APP单元基于Qt开发架构，依据故障类型智能选取低压脉冲法、多次脉冲法或冲闪电流法，通过4G/5G网络与云服务平台连接，实现检测数据的实时上传与远程分析，提升故障处理效率。声磁同步定点与波形分析技术声磁同步定点技术原理基于磁场信号与声音信号传播速度差异，通过计算两者到达检测仪器的时间差Δt，结合冲击放电声传播速率V，精准定位故障点距离S=V·Δt，当时间差最小时检测仪器位于故障点正上方。多参数波形转换与分析将采集到的电缆故障信号通过波形转换单元进行处理，结合低压脉冲法、多次脉冲法和冲闪电流法等不同定位方法，由自动故障定位单元利用波形数据差值计算传播时间，实现故障距离精确计算。AI增强型故障定位系统架构系统整合高频高压电源、多次脉冲产生、绝缘测试等单元，通过数据采集板与AI算法联动，自动识别故障类型并匹配最优定位方法，显示单元以柱状图、模拟指针及数字方式实时呈现声磁信号强度。AI驱动的故障类型智能识别

基于深度学习的图像分类与分析利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对电缆图像进行分类，可识别绝缘破损、线芯断裂、接头松动等多种缺陷类型。模型经大量标注图像训练后，检测效率和准确性较传统方法显著提升。

YOLO系列算法的优化与应用改进YOLO系列算法（如YOLO11-AIFI），通过引入注意力机制和特征增强策略，提升对电缆护套微小裂纹、低对比度故障及遮挡故障的检测精度，解决复杂工业场景下的检测难题。

特定故障场景的精准识别针对电缆“断裂（break）”与“雷击（thunderbolt）”两类高频故障场景，构建专用目标检测数据集（如含1318张标注图像的数据集），实现对典型故障的精准识别与分类，支撑电力运维自动化。

多模态数据融合的异常检测结合图像、声波、震动、温度等多模态数据，通过AI算法进行综合分析，实现对电缆异常状况的智能识别。例如，武汉地下电缆AI光纤系统通过分析多维度数据，异常识别准确率达95%。故障定位效率提升案例分析港灯AI数据分析预测高风险位置港灯公司开发AI数据分析，结合过往检测数据评估电缆及接驳箱异常可能性，帮助工程团队更快寻找潜在漏洞，减少整段挖掘检查，提升维修效率。基于AI技术的电缆故障测试定位系统该系统包括自动故障定位单元，利用波形数据计算故障距离，结合声磁同步定点技术，实现电缆故障快速定位，提高故障检测能力。武汉AI光纤系统实时监测与预警武汉供电公司为地下电缆植入AI光纤系统，实时监测声波、震动、温度等数据，AI判断风险隐患并第一时间发现问题，结合无人机巡检形成“空地一体化”模式，提升运维效率。AI在电缆智能制造中的应用05AI优化电缆设计与参数调控基于深度学习的结构参数优化构建以卷积神经网络（CNN）为基础的电缆结构优化模型，输入导体绞合节距、绝缘层厚度等20余项参数，输出传输损耗等12项性能指标。某企业利用该模型将新产品研发周期从8-12周缩短至3-4周，研发成本降低40%，开发的Cat8.2数据电缆在100m传输距离下实现40GHz带宽传输，性能提升18%。材料配方智能优化系统开发基于强化学习的材料配方优化系统，建立材料配方-工艺参数-性能指标三维关联模型。在双螺杆挤出工艺中，动态调整聚乙烯、添加剂配比方案，将绝缘材料介电常数波动范围从±0.03缩小至±0.01，介质损耗角正切值降低12%，提升电缆高频传输性能。生产过程智能调控技术针对绝缘层挤出过程中的厚度不均、偏心问题，研发基于模糊PID控制的智能调控系统。实时采集线速度、熔体压力等18项参数，通过模糊逻辑算法动态调整挤出机螺杆转速等控制参数，使绝缘层厚度偏差从±0.05mm缩小至±0.015mm，偏心度控制在3%以内，废品率降低至0.7%，生产效率提升28%。生产过程智能监控与质量管控

AI视觉表面缺陷检测中超电缆部署AI质检一体机，以毫秒级检测速度捕捉线缆表面细微瑕疵，缺陷检出率超99%，误报率低于3%，实现严苛质量守护。

生产参数智能调控系统某企业利用AI对挤塑等工序参数建模，实时采集18项参数并动态调整，使绝缘层厚度偏差从±0.05mm缩小至±0.015mm，废品率降至0.7%，生产效率提升28%。

AI预测性维护体系通过AI分析设备运行数据，预测关键生产环节故障风险，如某企业部署的系统使设备非计划停机时间减少42%，维护成本降低35%，设备综合效率提升至92%。

全流程质量追溯与预警AI低代码MES系统构建产品全生命周期数字化档案，实现从原材料到成品的全流程正反向追溯，结合质量预警模型，当检测数据超阈值时自动触发工艺调整指令，形成管控闭环。设备预测性维护与效率提升

基于LSTM的设备健康状态评估模型在关键设备安装振动、温度、电流传感器，以每秒100次频率采集数据，通过LSTM神经网络分析振动频谱、轴承温度变化等特征，建立健康状态评估模型，提前72小时预警潜在故障。

AI预测性维护系统成效应用AI预测性维护系统后，设备非计划停机时间减少42%，维护成本降低35%，设备综合效率（OEE）提升至92%，避免因突发故障导致的生产中断。

生产过程智能调控与参数优化实时采集线速度、熔体压力等18项过程参数，利用模糊PID控制算法动态调整挤出机螺杆转速、牵引速度，使绝缘层厚度偏差从±0.05mm缩小至±0.015mm，生产效率提升28%。

设备互联与数据驱动决策通过“万马千军生态链”平台实现1500台设备互联、超1万个数据采集点，构建应用层、平台层、基础设施层、边缘层四层架构，推动生产效率提升25%，运营成本降低30%。5G+AI大模型数字工厂实践

AI智能监控体系构建基于边缘计算技术部署多路AI摄像头，实现工装规范识别（改进型YOLOv7算法，准确率99.6%，响应时间100ms内）、安全隐患检测（热成像与深度学习，烟火识别F1值0.983）及工艺合规监控（时空特征融合网络，实时校验127项工艺参数，异常预警效率提升80%）。

5G+AI安全防护架构采用三层立体防护：5G网络切片实现生产网与办公网物理隔离（时延稳定在8ms以内）；基于Transformer架构的威胁检测模型（APT攻击识别率99.99%）；零信任动态身份认证系统（API调用风险降低92%）。

数字孪生系统应用构建毫米级精度虚拟工厂，采用点云扫描与神经辐射场（NeRF）技术（几何误差<0.05%），通过OPCUA协议实现物理设备与数字模型亚秒级同步，全局看板集成设备OEE（92%）、订单周期（缩短35%）、能耗（0.85kW·h/吨）等132项KPI。

智能物流系统优化AGV集群协同算法优化路径规划（改进型A*结合强化学习，冲突率降低67%）、空间利用（三维仓储建模提升空间利用率40%，库存周转率提高2.3倍）及盘具管理（RFID+计算机视觉，周转效率提升45%，年节省耗材成本320万元）。智能物流与仓储管理优化AGV集群协同与路径优化采用改进型A*算法结合强化学习，降低AGV路径冲突率67%；通过三维仓储建模提升空间利用率40%，库存周转率提高2.3倍。盘具智能管理系统运用RFID+计算机视觉技术，实现盘具周转效率提升45%，年节省耗材成本320万元，解决传统盘具管理混乱、查找困难问题。数字孪生驱动的仓储决策构建毫米级精度虚拟工厂，通过OPCUA协议实现物理设备与数字模型亚秒级同步，集成132项KPI数据，支持全局库存优化与智能调度。AI在电缆运维与管理中的应用06AI光纤系统实时监测与预警多维度数据实时采集AI光纤系统复用现有通信光纤，实现温度、振动、声频等数据信息独立采集，数据延迟可控制在200ms以内，构建地下电缆多维感知网络。深度学习智能风险识别系统为电缆重建"AI大脑"，通过深度学习的AI识别算法对异常事件进行智能分析，识别准确率达95%，可有效判断风险隐患类型与等级。空地一体化巡检模式结合"AI光纤"技术和无人机自主巡航，形成"空地一体化"巡检模式，无需开启地下电缆管道即可进行日常巡检，提升运维效率和准确性。显著的经济效益与安全价值武汉试点以来，已累计避免5次重大外破事故，向67家电力客户推送信息，避免停电对企业正常生产造成影响，为企业挽回潜在损失超过340万元，每年可降低运维人工成本约150万元。空地一体化智能巡检模式地下AI光纤监测系统国网武汉供电公司在东湖高新区部署AI光纤系统，实时监测电缆通道声波、震动、温度等数据，数据延迟控制在200ms以内，AI识别准确率达95%，已累计避免5次重大外破事故。无人机自主巡航协同结合AI光纤系统预警信息，派出无人机进行后续精准巡检，形成“空地一体化”巡检模式，试点覆盖20公里地下电缆，每年可降低运维人工成本约150万元，提升运维效率和准确性。现有通信光纤复用方案新技术直接复用城市已有的自动化通信光纤构建感知网络，避免新增光缆敷设，大大节省改造成本，同时向67家电力客户推送信息，避免停电对企业正常生产造成影响，挽回潜在损失超340万元。电缆全生命周期数据管理

设计阶段数据智能建模基于深度学习构建电缆结构优化模型，输入导体绞合节距、绝缘层厚度等20余项参数，输出传输损耗等12项性能指标，模型预测精度达92%以上，缩短研发周期60%。生产过程数据实时采集与分析通过AI低代码MES系统，实时采集拉丝、挤塑等工序的温度、压力、速度等参数，结合AI算法动态调整工艺，如绝缘层厚度偏差从±0.05mm缩小至±0.015mm，废品率降低至0.7%。运维阶段数据驱动健康评估港灯公司开发电缆健康管理指数与“三高指数”，结合AI分析历史检测数据，评估电缆及接驳箱异常可能性，高风险电缆占比降至5%，电缆异常宗数三年减少约40%。全链路数据追溯与质量管控为电缆赋予唯一身份标识，记录生产人员、设备、物料批次、检测结果等全流程信息，实现从原料到成品的正反向追溯，如CX-LIMS系统使检测报告生成效率提升超70%。AI驱动的健康评估与风险预警港灯公司开发电缆健康管理指数及“三高指数”，结合AI分析历史检测数据，预测高风险电缆位置，使高风险电缆占比降至5%，电缆异常宗数三年减少约40%。智能故障定位与检修方案优化基于AI技术的电缆故障测试定位系统，结合声磁同步定点等技术，实现故障快速定位；AI帮助工程团队更快寻找潜在漏洞，减少“顺藤摸瓜”式掘出检查，提升维修效率。空地一体化智能巡检模式国网武汉供电公司为地下电缆植入AI光纤系统，实时监测声波、震动、温度等数据，结合无人机自主巡航，形成“空地一体化”巡检，每年降低运维人工成本约150万元，已累计避免5次重大外破事故。AI辅助决策与运维效率提升典型案例与应用成效分析07东方电缆AI表面缺陷检测系统

系统应用背景与行业意义东方电缆作为国内陆地及海底电缆核心供应商，为应对线缆行业研发与创新挑战，积极推进AI技术落地，其《AI表面缺陷检测系统在线缆行业的大规模应用》成功入选2025年首批浙江省人工智能赋能制造业典型应用实践案例，彰显了AI在提升电缆质量管控中的重要作用。

系统核心技术与检测能力该系统采用工业视觉与人工智能算法，针对电缆生产过程中的表面缺陷进行检测。结合东方电缆引进的德国Troester等先进生产线，实现了对电缆表面细微瑕疵的精准识别，检测效率与准确性较传统人工检测有显著提升，有力保障了交直流1000kV等高端电缆产品的质量。

系统部署与未来工厂协同该AI表面缺陷检测系统是东方电缆打造的浙江省首批数字化“未来工厂”的重要组成部分。未来工厂通过柔性产线布局、智能装备应用及信息系统集成，实现数字化设计与智能化生产，AI检测系统与工厂整体智能化体系协同，进一步提升了生产效率与产品质量稳定性。AI光纤监测系统部署国网武汉供电公司在东湖高新技术区为20公里地下电缆植入AI光纤系统