2026年中国风能新春茶话会“在不确定中寻找确定性”的提法，准确概括了中国风电近些年的市场发展逻辑。而作为风电开发的核心装备，风机的发展历程，何尝不是沿着这样的轨迹在行进。

回首数十年来，风电技术的演进始终围绕着效率、成本与安全三大核心展开，努力在风与环境的不确定中，寻找风电开发收益的确定性。

第一代风机的本质是自动化控制风机，在“风的不确定性”里做到“功率目标跟随”。系统能够做到的核心一是基于简单控制逻辑，实现功率目标跟随；二是在实时风况波动中，让风机“能稳定地按控制目标去发电”。它让风机从“可用”走到“可控”。但受限于工业PLC的算力水平，风的不确定性远远超过PLC+规则控制能覆盖的范围，因此存在大量典型限制，如复杂工况下的适应性不足、传感器能力和控制策略的复杂度受限等。

第二代风机，关键突破是把控制系统的表达方式从“堆规则”推进到“控制模型化”。这一步的标志性动作是：借鉴航空航天控制领域经验，把复杂控制的建模思想引入风电行业。其带来的是控制模型复杂度显著提升，推动代码规模从几十万行扩展到几百万行，并引入更复杂的算法如更精细的状态估计等，让功率跟随、控制稳定性更上一个台阶。但随着风机大型化，新的核心矛盾浮出水面：可靠性感知能力成为短板，尤其在复杂山地风场等场景，风的空间非均匀、湍流结构复杂、流动条件极端，模型再精细，也会被现实不断考验。

第2.5代风机，以远景能源推出的“智能风机”为代表，通过“整机系统载荷”为抓手，从样机推演走向“规模化载荷感知”，用真实数据重构设计边界。通过在风机上标配整机级载荷传感，利用风机边缘算力与场站边缘算力，构建“以载荷为核心”的载荷孪生。同时把仿真过程前移并下沉到风机侧/边缘侧，将超过两万台风机的真实载荷沉淀为设计阶段的案例集，用于新项目的载荷仿真与整机设计验证。由此解决了部分关键业务痛点，如大型化之后叶片因载荷超载导致的扫塔问题基本不再发生。

“但传统智能风机仍然是一个机器，缺乏泛化和自主学习能力。技术人员无法为它穷举每一个项目、每一个机位、每一天的风资源变化，这就是它的局限性。”当被问及智能风机与伽利略AI风机的区别时，远景能源风机与装备产品平台副总裁黄虎说。

随着AI技术在应用端的快速普及，2025年10月，远景能源发布了全球首款伽利略AI风机，将风机的智能化水平，提升到了一个新的高度，这意味着第三代风机已经诞生。

据黄虎介绍，伽利略AI风机与规则驱动的智能风机，核心差异在于泛化、自主学习与自适应优化能力，其控制逻辑不再依赖人工编写的场景化代码，而是通过人工智能算法构建奖励与惩罚机制，在物理规则约束下自主探索最优运行策略。

这意味着研发人员不再需要穷举各类人工识别的场景，只要风机在物理规则的约束下，设定发电量最优、设备损耗最低等核心目标，风机就能在数字世界试错、实践和提升，形成类似“肌肉记忆”的运行模式，最后再到物理世界来运行，持续优化控制策略。

“就像教育小朋友，先设置规则，告诉他什么是对、什么是错；再设置目标，学习走路、跑步、游泳。这样在小朋友的神经网络里，就形成了肌肉记忆，成为一个智能体。”黄虎进一步解释：“我们已经看到，伽利略AI风机在刚开始训练时，会比上一代的代码风机差很多，但它的学习速度很快，随着时间推移会越来越领先，没有上限。”

在黄虎看来，136号文下的大型化风机非常适合搭载AI技术。在原有的风的不确定性基础上，部件与系统的大型化不确定性同步叠加，而交易与电价的不确定性又引入新的优化维度。因此第三代的架构必须变成“感知—规划—控制”一体化升级。感知上要做到从“载荷中心”走向“多模态融合感知”，规划上要做到从“查表法”到AI规划，打通实时运行与中期策略，并把交易纳入最优，控制上要做到构建AI控制器体系，不再依赖传统规则控制的if-else边界。

“我们给风机装上了‘大脑’。以前的PLC控制没有算力，现在的伽利略AI风机要装GPU，有算力，支撑感知—规划—控制AI模型运行，这就是机端智能。”黄虎表示：“我们要让每一个智能体能够控制自己的行为。”

显然，伽利略AI风机的泛化、自主学习与控制能力，不仅仅是软件的升级，更是在硬件上感知系统与算力单元的全面革新。

据远景能源实测数据，自2024年部署以来，加装“天枢”能源大模型智能控制平台模块的AI风机，较同风场未加装AI的第2.5代智能风机，收益提升达20.9%。

风电技术的每一次迭代都源于对行业痛点的精准破解。“风电是一个前途无量的行业，短期内最重要的是如何成为稳定的、可以支持电力系统的能源，远景为这一目标做了很多尝试。”黄虎说。

AI风机正是远景能源的努力方向之一，它以物理人工智能的方式，重构了风机控制逻辑，通过感知、算力、算法的协同创新，打破传统技术的性能边界，为风电高比例发展提供了核心技术保障。

就在近日，该公司宣布其为澳大利亚Nullagine风电项目提供的首台AI风机样机并网发电。这个项目将通过安装17台EN182-7.8MW型伽利略AI风机，来应对澳大利亚矿区、沙漠极端环境、局地风况及严苛电网的环境需求与挑战。

来源：远景能源