AI中台落地式能源业 打造出智能电网运用榜样

　　人工智能技术、云计算技术等技术性在能源业的产业化运用已经加快。伴随着电力网智能化和信息化管理技术性日渐完善，发、输、配、用各阶段数据信息均可完成合理收集。殊不知，猛增的数据信息怎样跟高效率的剖析、解决配对，并开展更深层次的发掘和造就新的使用价值呢？这种难题也变成了中国电科院人工智能技术所服务平台室主任王晓辉日常探寻的方位。

　　“机器设备运检、顾客服务、生产调度、生产安全、企业运营层面都是有典型性的AI应用领域，包含塔杆上面有一些监控摄像头对输配电安全通道安全巡检等，都归属于AI的典型性应用领域。可是运用干了一段时间后，新的难题又造成了。”

　　针对电力企业而言，通常组织结构巨大，子公司诸多，对于“聪慧化”“智能化系统”的基本建设，更必须从全局性来思索与布署。“最先，存有点射基本建设的难题，欠缺系统化；第二，有一些智能电网运用对基本AI能力的完成不足充足。例如不一样业务流程线在搭建AI能力的时候会购置一些硬件配置来完成，但事实上这种硬件配置不足灵便，在技术性方面上不能满足业务流程要求。第三，则是对标准规范不足统一。例如，智能巡检的全过程中，机器设备拍攝的方向、规格、侧重点很有可能也不同样，并且拍完的相片在标明方面有时候也没产生统一的标准。那样就造成 对于一样的情景，训炼出的实体模型不可以共享资源应用等难题。最终便是，由于电力企业或是归属于传统产业，对电子计算机或是人工智能技术这种技术专业技术人才实际上是欠缺的，而这一短时间也是无法更改的，因此 怎么让电力人低门坎的应用到AI也是一个必须关心处理的难题。”王晓辉在前不久的百度智能云2021云智技术交流AI开发设计盛典中共享强调。

　　2020年6月，国网与百度等企业达到战略合作协议，并已根据百度AI中台搭建了智能电网AI服务平台，不但搭建了AI基本能力，还完成了自动化技术、数据分析工具的打造出，能让有较少工作经验或是基本上没触碰过人工智能技术的工作员能充足的应用服务平台的能力；除此之外，更进一步沉积出了可以用的关联性实体模型服务项目，例如涉及到图像识别技术、面部识别、视频语音、文字、语义网等层面的通用性服务项目能力等。而下一步，王晓辉详细介绍说，她们內部也在再次沉积着智能电网的实体模型服务项目，而这必须一个不断提升、不断迭代更新的全过程，最后为顶层的业务流程运用打造出众多只必须启用的统一、完善的插口。

　　百度智能云打造出的AI中台包括AI能力模块、AI开发平台和管理系统。在AI能力模块层面，公司能够从百度现有的270多种完善AI能力中立即挑选运用；AI开发平台包含EasyDL零门坎AI开发平台、BML多功能AI开发平台和场景化订制服务平台UNIT(智能对话订制与综合服务平台)等，达到公司的多层面开发设计要求。百度智能云融合实际领域特性，现阶段早已打造出了电力能源、金融业、大城市、新闻媒体等好几个领域化AI中台落地式解决方法，为不一样领域的客户需求出示基本建设AI开发设计和运用的独立能力、集约化管理公司 AI能力和資源，统筹协调公司智能化系统升級板图的合理途径。

　　伴随着百度智能云最近公布“云智一体的AI开发设计全栈开发方式”，百度根据全世界领跑的AI技术性和绿色生态优点，将AI原生态的云基础设施建设与AI开发设计结合一体，为公司出示达到具体业务场景要求的、成本低效率高、全步骤AI开发设计适用的全栈开发解决方法，全方位加快产业链智能化系统“聚合”升級。

（文章内容来源于：中华网论坛）