01
电力能源 AI 应用
预知需求，先于高峰。
基于历史负荷、电价与天气数据，构建站点级需求预测模型，为调度与定价提供依据。
- 智能调度
- 负荷预测
- 动态定价
AI 模型平台
需求、负荷、价格、设备健康与用户行为，在同一智能层中实时融合。每项能力都可以单独接入，也可以与其他能力协同运行。
HQZN 智能核心
预测。优化。自主执行。
模型在 DGX Spark 上训练，在 Jetson Thor 上推理，在 Omniverse 中验证。
面向企业运营构建
- OCPP
- Jetson
- Omniverse
- OpenUSD
- RK3568
02 / 核心能力
不是通用聊天机器人，而是一组面向充电运营场景训练、部署并持续优化的专业模型。
02
边缘 AI 应用
毫秒级识别，就在站点端。
Jetson Thor 与 RK3568 在站点本地完成视觉推理，实现毫秒级识别、安全检测与异常预警。
- Jetson Thor
- RK3568
- 毫秒级识别
- 安全检测
- 异常预警
03
数字孪生平台
先在孪生里推演，再在现场执行。
基于 NVIDIA Omniverse 构建充电站数字孪生，支持 3D 可视化、仿真推演与远程运维。
- Omniverse
- 3D 可视化
- 仿真推演
04
边缘智能互动
让终端听得懂、看得见。
基于 RK3568 的站点互动终端，提供语音交互、手势识别与智能引导，降低用户使用门槛。
- RK3568
- 语音交互
- 手势识别
- 智能引导
05
充电场景 AI 应用
从车牌到电池，全流程理解。
车牌识别、充电行为分析与电池健康诊断，让每一次充电会话都可度量、可优化。
- 车牌识别
- 充电行为分析
- 电池健康诊断
06
智能运维管理
在故障发生之前修复。
多源时序异常检测与预测性维护，提前生成工单，降低运维成本 40% 以上。
- 预测性维护
- 工单自动化
- 运维成本降低 40%+
数据到决策的闭环
01
采集
终端遥测、视觉与电价数据
02
预测
需求、故障与电池健康模型
03
决策
调度、定价与维护建议
04
执行
授权范围内自动执行并回传结果
技术矩阵
平台在训练、边缘推理、仿真与数据互操作环节采用的软硬件产品技术。
COMPUTE01
DGX Spark
桌面级 AI 超算中心
本地训练与微调充电场景模型，无需将运营数据送出园区。
EDGE02
Jetson Thor
边缘端实时 AI 推理
在站点端运行视觉与时序模型，毫秒级响应安全事件。
SIMULATE03
Omniverse
物理级仿真与数字孪生
构建可交互的充电站孪生，在虚拟环境中推演调度策略。
INTEROP04
OpenUSD
开放场景描述标准
让设备、BIM 与仿真数据以统一格式流动。