随着智能电网的快速发展，输电线路监控、设备巡检等场景产生的海量数据对存储、传输及实时分析提出了严峻挑战。传统的图像压缩技术因压缩率低、对电网设备与输电场景适应性差等问题难以满足需求，而基于人工智能的新型压缩方法正成为行业突破的关键。

电网监控设备每天产生大量图像数据，直接存储不仅占用空间，还会增加传输成本。而长期存储监控视频时，低效的存储方式还会产生高昂成本。与其在存储硬件上寻求突破，不如对需要存储的数据进行"瘦身"处理。当虹科技研发的电网图像压缩技术正是基于这一理念，通过智能优化算法，在保证人眼视觉无损的前提下，将文件体积压缩至原有规模的10%，使现有及未来的存储成本得到革命性控制。

随着科技发展，无人机巡检等智能化监测方式在电力场景中的应用日益普遍，但传输过程中的卡顿、丢包现象仍是技术难点。当虹科技通过硬件加速与高效编码技术，在不影响画质的前提下，将无人机回传视频码率降低80%以上。对于常规1080p视频，传输带宽需求从5Mpbs左右降低值1Mbps左右，显著提升了视频回传的实时性与稳定性。

通过将无人化、智能化技术与AI大模型融入电网巡检体系，该方案在提升能效、降低成本、保障安全等方面展现出巨大潜力。电网图像压缩技术作为数字化转型的核心支撑，正成为构建新型电力系统的重要基石。