2024年兩會正在進行時，人工智能（AI）成為最熱話題之一。3月5日，總理首次在2024年政府工作報告中提出，要深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動。

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，各行各業(yè)都在加快擁抱人工智能。來自全國各界的至少20位全國人大代表和全國政協(xié)委員也紛紛圍繞“人工智能+”建言獻策。

全國政協(xié)委員周鴻祎表示，2024年或?qū)⒊蔀橹袊贏I領(lǐng)域的“應(yīng)用之年”，相信今年大模型將在許多企業(yè)的垂直領(lǐng)域大有可為。建議政府、央國企率先提供更多應(yīng)用場景，聚焦“小切口，大縱深”，推動大模型垂直化、產(chǎn)業(yè)化落地。

全國人大代表，小米集團創(chuàng)始人雷軍支持打造以大模型為代表的人工智能與制造業(yè)深度融合的應(yīng)用場景。

全國政協(xié)委員賀晗的提案也集中在加快拓展人工智能大模型技術(shù)應(yīng)用場景領(lǐng)域，在全國范圍實施大模型賦能千行百業(yè)示范應(yīng)用推進計劃。

在電力行業(yè)，電網(wǎng)、發(fā)電（包括火電、核電、風(fēng)電）等領(lǐng)域已經(jīng)逐步展開關(guān)于大模型的研究與應(yīng)用。

電 網(wǎng)

1、國網(wǎng)公司：“大模型+知識圖譜”助推電力行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

大模型技術(shù)泛化能力強，但缺乏穩(wěn)定性，無法直接賦能企業(yè)數(shù)智化發(fā)展。而基于三元組構(gòu)建的知識圖譜可解釋性強，但邏輯推理能力較弱，無法回答圖譜中不存在的知識問題。因此，在電網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的過程中，厘清知識圖譜和大模型之間的關(guān)系，融合兩者優(yōu)勢，是電力行業(yè)知識應(yīng)用落地、提升電力行業(yè)數(shù)智化水平的關(guān)鍵。

知識圖譜可以參與大模型的訓(xùn)練過程，在大模型推理過程中提供結(jié)構(gòu)化的先驗信息，減少大模型的事實性錯誤；大模型可以生成標注數(shù)據(jù)來輔助構(gòu)建知識圖譜，顯著降低人力成本，解決知識圖譜應(yīng)用端鏈路較長和面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建成本較高等問題。

大模型在電力行業(yè)可用于故障預(yù)測、發(fā)電預(yù)測、故障檢修、知識快速檢索、報告文案快速生成等領(lǐng)域。知識圖譜在電力行業(yè)可用于知識成果匯總、專業(yè)知識關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)、崗位培訓(xùn)等領(lǐng)域。知識圖譜和大模型的融合應(yīng)用可以提升電力行業(yè)的智能化水平，優(yōu)化能源資源利用，提高知識服務(wù)的安全性和可靠性，助力電力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2、百度、國網(wǎng)聯(lián)合研發(fā)——國網(wǎng)-百度·文心大模型

早在2022年5月20日舉辦的“深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會”上，百度與國家電網(wǎng)就聯(lián)合研發(fā)了行業(yè)大模型——國網(wǎng)-百度·文心大模型。

基于通用文心大模型，在海量數(shù)據(jù)中挖掘了電力行業(yè)數(shù)據(jù)，百度與國網(wǎng)專家們一起，引入電力業(yè)務(wù)積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識，并且在訓(xùn)練中，結(jié)合雙方在預(yù)訓(xùn)練算法和電力領(lǐng)域業(yè)務(wù)與算法的經(jīng)驗，設(shè)計電力領(lǐng)域?qū)嶓w判別、電力領(lǐng)域文檔判別等算法作為預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，讓文心大模型深入學(xué)習(xí)電力專業(yè)知識，在國網(wǎng)場景任務(wù)應(yīng)用效果提升。

來源：新京報

3、南網(wǎng)電力大模型——大瓦特

2023年9月26日，南方電網(wǎng)人工智能公司正式發(fā)布了電力行業(yè)人工智能創(chuàng)新平臺及自主可控電力大模型，并命名為“大瓦特”。

它是電力行業(yè)首個跨NLP/CV模態(tài)大模型產(chǎn)品，實現(xiàn)了算力、算法、應(yīng)用全過程的自主可控。這意味著“大瓦特”不僅在技術(shù)上具有先進性，而且在應(yīng)用上也更加靈活和自主。

“大瓦特”還具備多種能力，如意圖識別、多輪對話、總結(jié)提煉、自動生成巡檢報告、可視化數(shù)據(jù)服務(wù)、知識增強以及跨模態(tài)交互等。這些能力使得“大瓦特”在智能客服、輸變配、電力調(diào)度和安監(jiān)等垂直領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，成為業(yè)務(wù)人員的重要助手。

值得注意的是，“大瓦特”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自于電力行業(yè)基礎(chǔ)知識、電力業(yè)務(wù)制度規(guī)范以及電力行業(yè)研究報告等，參數(shù)量達百億。這使得“大瓦特”具備電力系統(tǒng)內(nèi)多專業(yè)領(lǐng)域工程師的知識和經(jīng)驗，從而能夠更好地服務(wù)于電力行業(yè)。

來源：南方電網(wǎng)

4、全國首個電力生產(chǎn)應(yīng)用場景大模型“大瓦特CV”

基于南方電網(wǎng)“大瓦特”底座，日前，南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司在南寧發(fā)布廣西輸電人工智能大模型——大瓦特CV。這標志著全國首個全棧自主可控電力生產(chǎn)應(yīng)用場景大模型在廣西落地，它是國內(nèi)電力行業(yè)生產(chǎn)域首個在生產(chǎn)環(huán)境上線的應(yīng)用大模型。

和傳統(tǒng)小模型相比，輸電人工智能大模型在準確率、泛化能力、識別效率等方面表現(xiàn)優(yōu)越。首先是參數(shù)量從百萬級提升到億級；其次是缺陷隱患識別效率提升了5倍，準確率提升15%，能夠更加精準地表述缺陷隱患類型和位置，解決模型碎片化問題，更好地處理未見過的電力業(yè)務(wù)場景缺陷。

在新的電力生產(chǎn)場景下，輸電人工智能大模型對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度，基本實現(xiàn)了對人工的替代。目前，廣西電網(wǎng)機巡管理平臺和輸電運行支持系統(tǒng)已實現(xiàn)與輸電大模型的對接調(diào)用，平均缺陷識別率為91.24%，達到電力行業(yè)領(lǐng)先水平。

來源：廣西電網(wǎng)

5、電力行業(yè)首個多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型“祝融2.0”

2023年9月，深圳供電局電力行業(yè)首個多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型——“祝融2.0”上線，它讓傳統(tǒng)的電網(wǎng)AI技術(shù)擁有了類似ChatGPT的邏輯推理能力、文字表達能力，電力巡檢系統(tǒng)不僅會看、會記錄分析、會預(yù)警，更能看得懂、會推理、會表達，電網(wǎng)安全隱患告警有效率提升了6倍。

基于該技術(shù)，深圳供電局已完成輸電山火煙霧、外破隱患、安監(jiān)違章行為等大模型研發(fā)，預(yù)計每年可減少無效告警30萬條，節(jié)省125人天。深圳供電局還與云南電網(wǎng)信息中心、昆明供電局聯(lián)合開展輸電山火煙霧模型驗證工作，并初步將該技術(shù)用于兩地輸變電山火煙霧、外破隱患等巡檢任務(wù)，識別準確率高達98%。

深圳供電局與云南電網(wǎng)還建立了聯(lián)合攻關(guān)合作機制，跨區(qū)域組建創(chuàng)新聯(lián)合體，加快“祝融2.0”在輸變配、安監(jiān)、營銷等領(lǐng)域的有效落地，并計劃研發(fā)能辨別聲音的“祝融”，為外力破壞等隱患的排查工作增添新的助力，推動電網(wǎng)戶外復(fù)雜環(huán)境下數(shù)字化巡檢效率的提升。

來源：羊城晚報

6、國網(wǎng)信通繼遠軟件：電力安監(jiān)知識增強大模型上線運行

2023年10月11日，國網(wǎng)信通股份繼遠軟件自主研發(fā)的電力安監(jiān)知識增強大模型正式上線運行。

大模型涵蓋了電力生產(chǎn)中的規(guī)章制度、行業(yè)標準、技術(shù)方案、綜合案例等海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，實現(xiàn)為企業(yè)提供實時、準確的安全生產(chǎn)決策輔助分析與風(fēng)險預(yù)警。目前，大模型提供了現(xiàn)場勘察報告輔助編制、工作票質(zhì)量規(guī)范校驗、違章行為智能分析、安規(guī)交互問答等十余項智能微應(yīng)用。

模型中的違章屬性智能分析助手已在國網(wǎng)安徽電力風(fēng)控系統(tǒng)綜合風(fēng)險督查、違章查處等功能模塊中應(yīng)用，可有效提升違章行為判定的效率、正確性與覆蓋率。

7、國網(wǎng)首個“大模型”技術(shù)領(lǐng)域發(fā)明專利授權(quán)

2024年2月18日，信通公司快速預(yù)審發(fā)明專利“一種知識大模型預(yù)測用戶側(cè)負荷方法、裝置及設(shè)備”成功獲得國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán)，僅用時59個工作日，成為國家電網(wǎng)公司首個“大模型”技術(shù)領(lǐng)域發(fā)明專利授權(quán)。

該專利依據(jù)天氣的綜合變量及多個時間尺度的用戶側(cè)儲能負荷數(shù)據(jù)，建立用戶側(cè)負荷預(yù)測知識“大模型”。利用這一“大模型”技術(shù)，改進了窗口神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行用戶側(cè)負荷預(yù)測，大幅提升了預(yù)測算法的精度、穩(wěn)定性和適用范圍，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法有效應(yīng)對用戶側(cè)儲能負荷變化不確定性因素及深度學(xué)習(xí)算法適用范圍受限的問題。

來源：國家電網(wǎng)

8、國網(wǎng)山東常見缺陷智能識別模型

近年來，無人機廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)巡檢，而大量飛行照片仍需要人工逐一驗看，影響了故障排查效率。國網(wǎng)山東電力組織由業(yè)務(wù)骨干和業(yè)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)專家構(gòu)成的科研團隊，探索人工智能大模型技術(shù)在無人機巡檢缺陷排查方向的多層次應(yīng)用，現(xiàn)已開發(fā)出桿塔異物、絕緣子破裂等10個常見缺陷的智能識別模型。

這一系列模型在一線班組試點應(yīng)用后，設(shè)備缺陷識別準確率由原來的85%上升到92%，照片誤檢情況大幅減少。

來源：齊魯網(wǎng)

9、國網(wǎng)聊城：將人工智能大語言模型應(yīng)用于供電服務(wù)指揮

“110千伏開發(fā)區(qū)站全站失電如何處置？”2023年8月17日，國網(wǎng)聊城供電公司供電服務(wù)指揮中心的工作人員孫凱通過提問的方式向人工智能ChatSGM（電網(wǎng)大語言模型）詢問事故處理方案。

“事故影響：開發(fā)站全站失電，造成xx條10千伏線路停電。其中xx個二級用戶xx、xx…停電。負荷恢復(fù)按以下方式處理：開發(fā)區(qū)站10千伏聊城I線倒至110千伏聊城站10千伏聊城II線……”按下回車，ChatSGM立即輸出了開發(fā)區(qū)站全站失電后的故障處置方案。孫凱和同事經(jīng)過仔細比對，發(fā)現(xiàn)輸出方案和他們預(yù)想的一樣，證明ChatSGM已成功部署并可完美應(yīng)用于供電服務(wù)指揮工作。

聊城公司借鑒ChatGPT的實現(xiàn)模式，利用上萬條電網(wǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)，對國產(chǎn)開源大語言模型進行“投喂”訓(xùn)練，創(chuàng)新性采用“離線式、本地化”部署方式，既避免了因違規(guī)外聯(lián)導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全問題，同時強化了大語言模型對電力相關(guān)數(shù)據(jù)的理解、總結(jié)、歸納和推理能力，最終打造出適用于電網(wǎng)，尤其是供電指揮領(lǐng)域應(yīng)用的ChatSGM。

ChatSGM的部署實施，不僅提高了配網(wǎng)調(diào)度員的工作效率，也改變了傳統(tǒng)意義上的調(diào)度方式。以往需要幾個小時甚至幾天時間，還需查詢不同系統(tǒng)才可制定的方案，現(xiàn)在可以“毫秒級”輸出，從根本上提高了配網(wǎng)調(diào)控的智能化水平。

發(fā) 電

1、火電領(lǐng)域首個電廠AI助手

2024年1月29日，國家能源集團國電電力應(yīng)用國產(chǎn)開源大模型技術(shù)進行電廠智能化系統(tǒng)升級，依托上海廟公司構(gòu)建了火電領(lǐng)域首個燃煤電廠專屬的“智能大腦”——AI助手，為電廠智能化發(fā)展提供了全新的解決方案。

“智能大腦”與現(xiàn)有智慧管理平臺體系及歷史知識數(shù)據(jù)對接，在實踐過程中實現(xiàn)了AI助手智能問答、智能檢索、知識生成等功能應(yīng)用，輔助生產(chǎn)和管理人員科學(xué)決策。通過對消缺記錄、缺陷分析、檢修記錄等多方面數(shù)據(jù)的全面利用，在消缺決策建議、安措危險提示、設(shè)備智能檢索等多個業(yè)務(wù)中為員工提供直接幫助，也使員工能夠方便、快捷地獲得所需知識和答案。

來源：中國能源新聞網(wǎng)

2、國內(nèi)首個風(fēng)電機組功率曲線圖像識別AI模型

2023年8月7日，國家能源集團龍源電力工程技術(shù)公司上線國內(nèi)首個風(fēng)電機組功率曲線圖像識別AI模型，率先實現(xiàn)風(fēng)電機組功率曲線特性分析篩查的自動化和智能化，填補了行業(yè)空白。

風(fēng)電機組功率曲線是考核風(fēng)電機組性能、評估機組發(fā)電能力的一項重要指標，功率曲線異常不僅會導(dǎo)致電量損失，也會降低設(shè)備發(fā)電效率、縮短部件運行周期。功率曲線篩查的常規(guī)方法依賴專業(yè)人員個人經(jīng)驗，容易效率不足、準確度參差不齊。

圖：訓(xùn)練風(fēng)電機組功率曲線AI模型

為解決上述問題，龍源電力收集標注上萬張典型功率曲線異常圖片，依托主流圖像識別模型自主訓(xùn)練AI模型，通過不斷優(yōu)化模型算法，使模型的正樣本分配策略達到最優(yōu)，實現(xiàn)了針對不同機型風(fēng)電機組功率曲線8類典型問題的識別。經(jīng)過場站3個月運行數(shù)據(jù)的實驗驗證，該模型在近14000臺風(fēng)電機組中檢測出異常機組數(shù)量1860臺，準確率超過80%，工作效率提升3倍以上。

來源：龍源電力

3、中核集團核工業(yè)“龍吟”大模型2.0

2023年9月7日，中核八所自主研發(fā)的中核集團核工業(yè)“龍吟”大模型2.0版正式亮相。

得益于模型參數(shù)和訓(xùn)練方式的提升，“龍吟”2.0在核工業(yè)公共知識和特有知識領(lǐng)域的表現(xiàn)上，相較1.0版提升了1.7倍，語言能力提升了1.2倍，不僅在業(yè)內(nèi)主流benchmark(C-EVAL/CMMLU/SUPERCLUE)表現(xiàn)優(yōu)異，更是在核工業(yè)領(lǐng)域benchmark Nu-EVAL上取得最佳成績！

中核八所與秦山核電合作研發(fā)的核反應(yīng)堆控制保護數(shù)字工程師在“龍吟”2.0的基礎(chǔ)上同樣進行了升級。在自助式知識庫的加持下，數(shù)字工程師能夠更加準確地輔助現(xiàn)場工程師，讓問答有理有據(jù)，解決大模型幻覺問題，讓大模型的能力與核安全文化落在實處。

來源：中核八所

4、我國核能領(lǐng)域首個大模型智能審查系統(tǒng)

近日，上海核工院自主研發(fā)的我國核能領(lǐng)域首個大模型智能審查系統(tǒng)上線。

智能審查系統(tǒng)采用了國際先進的大模型人工智能技術(shù)，參數(shù)規(guī)模超過130億，具備自主學(xué)習(xí)能力，并能理解核電設(shè)計領(lǐng)域的法律法規(guī)。在多專業(yè)、多學(xué)科的智能審查庫構(gòu)建基礎(chǔ)上，能夠快速、準確地識別設(shè)計文件中的潛在錯誤和瑕疵，同時還能有效解決設(shè)計文件審查過程中高度依賴資深工程師經(jīng)驗、設(shè)計文件復(fù)雜、安全要求高等問題。

值得注意的是，相較于傳統(tǒng)的人工審核模式，智能審查系統(tǒng)審核速度可提高約百倍，單項目可節(jié)約成本超過1000萬元。

來源：上海核工程研究設(shè)計院

2023年，百度文心一言、阿里通義千問、華為盤古大模型、騰訊混元大模型、科大訊飛的星火認知大模型等各顯神通。現(xiàn)在，大模型的市場競爭更加白熱化，競賽已從通用大模型轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型：

1、上文中提到的南網(wǎng)電力大模型——大瓦特，其電力調(diào)度場景功能正是通過百度智能云千帆大模型平臺，基于文心大模型打造。

2、華為云基于盤古電力大模型，針對無人機電力巡檢細分場景，通過一次預(yù)訓(xùn)練+下游任務(wù)的微調(diào)，推出盤古電力巡檢大模型。

3、商湯科技在其通用大模型基礎(chǔ)上，基于電力行業(yè)需求，快速推出電力系統(tǒng)大模型解決方案，以創(chuàng)新AI技術(shù)全面賦能電力的“輸、發(fā)、配、變、用、調(diào)”，助力能源電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型……

從通用到行業(yè)，大模型之戰(zhàn)正垂直扎根，基于通用大模型的行業(yè)應(yīng)用將是成功與否的關(guān)鍵。