管理高壓傳輸線路和變電站的電網運營商面臨緩慢、危險的檢查週期。Aerosophia 使用無人機捕獲的 RGB、熱和 LiDAR 資料來檢測導體損壞、腐蝕、絕緣體故障和植物侵入。AI 將每個發現結果連結到資產 ID，透過 GIS 匯出和 API 整合到現有的維護和管理系統中。
沿著傳輸走廊和變電站進行自動無人機飛行，捕獲高解析度 RGB、熱和 LiDAR 數據 — 比手動巡邏或直升機調查更快、更安全地覆蓋大型網絡。
使用經過訓練的 AI 模型自動識別導體損壞、腐蝕、絕緣體故障、遺失硬體和植物侵入 — 每個發現都會參考地理位置並連結到特定的塔、跨距或資產 ID。
從 LiDAR 和光度測量產生 3D 點雲，以建模塔、導體和線路曲線。計算間隙範圍、植物入侵距離和結構測量 —— 全部都在平台內。
比較隨時間的檢測資料集，以追蹤腐蝕進展、植物生長率和結構變化。AI 可量化惡化趨勢並突出優先區域，從而實現以風險為基礎的預測性維護計劃。
在私有雲或混合環境中部署內部部署。在 GeoJSON、SHP、GeoTIFF 和 LAS/LAZ 中匯出結果，並透過 REST API 連線到 GIS、EAM、SAP 或資產管理系統，並具有完整的可稽核性和角色型存取權。