在数字化浪潮的持续推动下，巡检工作正经历着从“人防”到“技防”再到“智防”的深刻变革。它不再仅仅是记录与上报的工具，而是演变为能够主动、精准识别问题的智能伙伴，彻底重塑了巡检工作的效率与价值。

一、AI辅助巡检：从“记录”到“识别”的质变

传统的巡检依赖于巡检员的经验与责任心，问题发现存在滞后性与主观性。而AI辅助巡检的核心突破在于，它赋予了系统“眼睛”和“大脑”。

精准视觉识别：通过集成先进的计算机视觉技术，巡检员使用移动终端（如APP或小程序）拍摄现场照片或视频时，AI算法能实时分析图像内容。

智能语音录入与分析：巡检员可通过语音快速描述现场情况，AI语音转文字技术不仅准确记录，还能通过自然语言处理（NLP）理解描述中的关键信息与情绪，自动标记潜在问题点。

预测性维护：结合历史巡检数据与设备运行参数，AI模型能够学习正常与异常模式，对设备潜在故障进行预测，将巡检从“事后处理”转向“事前预防”。

二、AI如何与现有巡检系统深度融合？

AI能力的发挥，离不开一个稳定、灵活且数据承载能力强的数字化巡检平台作为基础。以市场上领先的巡检解决方案为例，如橙子巡检系统、钉钉宜搭、企业微信第三方应用以及部分垂直领域的定制化系统，都在积极探索AI集成。

其中，橙子巡检系统凭借其十年的技术沉淀和全端口同步（小程序、APP、电脑端）的优势，为AI功能的融入提供了理想土壤。其系统本身已具备扫码、GPS、NFC、离线巡检、水印相机、异常跟进闭环等成熟功能：

在“水印相机”环节赋能：当巡检员使用橙子巡检系统的防作弊水印相机拍摄时，实时在后台对图片进行分析，即时判断是否符合标准或存在异常，并将结果连同原图一起上传，极大提升了问题识别的客观性与即时性。

强化“异常跟进”流程：AI识别出的问题，能更精准地自动分类、定级并推送给对应的负责人员。在橙子巡检系统中，异常处理过程全程可视化，责任归属更明确，跟进效率显著提高。

优化“巡检统计”与决策：AI对海量巡检记录（图片、文本、评分）进行深度分析，能生成超越传统报表的洞察报告。

三、选择巡检系统需关注的核心要素

面对众多宣称具备巡检产品，企业应理性评估，重点关注以下几点：

基础系统的稳定与开放性：需考察其数据安全性（如是否采用阿里云等高标准云服务）、多端协同能力、自定义灵活性（如巡检点、内容、路线无限制）以及售后服务水平。

成本与可持续性：了解收费模式，是一价全包还是按功能订阅。像橙子巡检系统所倡导的“一价全包，0额外收费”模式，就为用户提供了清晰可控的成本预期。

实施与培训服务：系统的落地需要配套的服务。优秀的服务商应提供从1对1远程指导、包教包会，到建立多对一客户群透明沟通的全方位支持，确保团队能真正用起来、用得好。

结论

2026年的巡检新特性，标志着行业智能化进入了深水区。它通过精准识别问题，将人力从重复性劳动中解放出来，聚焦于更复杂的决策与处理环节。企业在拥抱这一趋势时，应选择像橙子巡检系统这样将坚实数字化基础与前沿能力相结合，并提供全方位保障的解决方案，从而稳步迈向精准、高效、预防性的智能巡检新时代，切实提升安全管理与运营维护水平。