博鱼随着人工智能技术的深入发展，大模型已成为推动各行各业转型升级的关键力量。电力行业作为国民经济的重要支柱，正面临着从传统运营向数智化管理的转变。
眼下，生成式AI成为数智化转型的新驱动力。据记者不完全统计，目前国内针对电力行业场景的大模型已经超过10个。
在这一大背景下，南方电网作为中国电力行业的重要代表，是AI大模型探索和应用上的先行者。2023年，南方电网就发布了电力行业人工智能创新平台博鱼中国体育官网登录，并推出了专为电力系统设计的大模型“大瓦特”，两者均由南方电网人工智能公司自主研发。
近日在华为分析师大会期间，南方电网人工智能公司副总经理、南方电网公司高级技术专家梁寿愚告诉21世纪经济报道记者：“我们一开始就在寻找新型电力系统的解决方案，早期是采用传统的机器学习技术，后来引入了深度学习博鱼中国体育官网登录、再后来有强化学习。但是这些技术只能抓单个场景，我们隐隐约约感觉应该要有通用的人工智能。随后生成式AI爆发，在GPT3.0的时候，我们就已经进行关注，并认为通用人工智能可能要来了。”
因此，南方电网很早就在内部研究生成式AI，并在去年发布了大模型和人工智能平台。而这一过程不仅涉及技术的选择和优化，还包括与华为等科技企业的深度合作，共同推进电力行业的智能化进程。
谈及业务规划，梁寿愚表示：“今年我们有很多计划，一方面要训练多模态大模型、推出千亿量级的大模型、推进人形机器人应用博鱼中国体育官网登录。另一方面，也要继续探索算力交易的平台和算力服务。”
目前生成式AI已经在电力行业施展身手，应用方向包括故障检测与预防、设备维护与优化、电网优化与管理、自动化报告与文档生成、虚拟助手和客户服务等等。
南方电网的电力行业人工智能创新平台和“大瓦特”大模型，首先在南方电网系统内部得到应用，随后逐步向外扩展，提供包括训练、微调和部署在内的一系列服务。
据悉，在人工智能平台里，用户既可以使用已经调好参数的模型，也可以根据需求自主创建自己的模型。电力大模型可为行业提供电力系统的思维链能力，通过与业务系统打通，已具备意图识别、多轮对话、总结提炼、自动生成巡检报告、可视化数据服务等能力。
梁寿愚表示：“NLP大模型方面，能够完成会议纪要、语音转录等办公场景功能。巡检类的应用主要是基于CV大模型去做，同时NLP大模型可以生成巡检报告博鱼中国体育官网登录。此外，值班时候的应急处置告警、故障维修推送、智能客服都是应用场景。”
梁寿愚进一步透露：“巡检现在大概能替代80%左右人工，然后智能客服的机器代人的比例也是80%左右。”
事实上，“大瓦特”大模型在设计之初，就充分考虑到了电力行业的特殊需求和复杂性，融合了电力业务的制度规范、基础知识以及相关行业报告等，模型的参数量高达数百亿。这种庞大的数据基础，使得“大瓦特”不仅能够精准地检索电力专业知识，还能应用于多轮对话、专业数据加工、智能辅助写作等多个场景。
在应用实践中，“大瓦特”已在南方电网覆盖的广东、广西、云南、贵州和海南等地区的发电、输电、变电、配电及用电各环节中得到应用。
而南方电网的电力行业人工智能平台和大模型背后，很重要的一点是基于华为算力平台服务解决方案，实现了平台快速上线、模型高效迁移调优，同时平台集成了华为等企业提供的国产算力资源博鱼中国体育官网登录，能够支撑算力资源的灵活调度。
包括梁寿愚在内的多位业内人士都向记者指出，目前算力方面依然感到紧缺，对于国产算力而言，还需要进一步适配和生态协助，需要联动上下游去共同构建电力行业人工智能技术生态圈。
电力行业的大模型开发与应用已成为未来发展的一大趋势，除了南方电网，国家电网、乃至区域供电局等都在发力，眼下电力行业也进入了大模型时代。
比如，2023年，国家电网所属的国网数科在大模型的应用与探索中，特别强调了模型服务化和工程化能力的提升，以及生态的构建。通过构建基于“大模型+小模型”的电力大模型引擎，国网数科不仅提供了平台化的模型服务，还有效减少了重复训练和创新的需求，实现了不同场景下业务知识和需求的有效串联。
2023年，深圳供电局完成输电山火烟雾、外破隐患、安监违章行为等大模型研发，预计每年可减少无效告警30万条。
尽管电力行业和生成式AI的结合是大势所趋，但在推动大模型发展的过程中仍然面临诸多挑战，梁寿愚向记者提到了三方面的挑战。
首先，他认为最大的挑战之一是全栈国产化，在这个过程中，模型的开发需与国产算力卡密切配合，这不仅涉及硬件的性能和生态的构建，还需要行业上下游的广泛支持和协作；
其二是跨部门合作的挑战，要真正发挥大模型的潜力，需要各业务领域的专家参与，提供高质量的业务知识和数据支持；
事实上，今年在产业大模型的趋势下，如何在产业应用上做更多落地探索、上下游如何更好地紧密联动，都是AI业界重点关注的课题。
面对挑战，南方电网等电力企业正在联合科技企业，通过各种方式加速AI技术的应用。从加强国产算力的支持，到推动行业生态的建设，再到提高模型的应用效率，每一个步骤都是向着提高生产效率和业务自动化迈进的重要一环。
未来，随着技术进步和行业认知提升，预计电力行业的大模型应用将更加广泛，从而推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。
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