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人工智能、云计算等技术在能源行业的规模化利用正在减速。随着电网数字化和信息化技术日渐成熟，发、输、配、用各环节数据均可实现无效采集。然而，剧增的数据如何跟高效的剖析、解决匹配，并进行更深刻的开掘和发明新的价值呢？这些问题也成为了中国电科院人工智能所平台室主任王晓辉日常摸索的方向。
“设施运检、客户服务、调度、平安生产、企业经营方面都有典型的 AI 利用场景，包含杆塔上有一些摄像头对输电通道巡检等，都属于 AI 的典型利用场景。然而利用做了一段时间后，新的问题又产生了。”
▲ AI 在智能巡检中的利用
对于电力行业来讲，往往组织架构宏大，分支机构泛滥，针对“智慧化”“智能化”的建设，更须要从全局来思考与部署。“首先，存在单点建设的问题，不足体系化；第二，有些智能电网利用对根底 AI 能力的实现不够充沛。比方不同业务线在构建 AI 能力时会洽购一些硬件来实现，但实际上这些硬件不够灵便，在技术层面上无奈满足业务需要。第三，则是对技术标准不够对立。比方，智能巡检的过程中，设施拍摄的方位、尺寸、关注点可能都不雷同，而且拍完的照片在标注层面有时也没造成对立的标准。这样就导致针对同样的场景，训练出的模型不能共享应用等问题。最初就是，因为电力行业还是属于传统行业，对计算机或者人工智能这些业余技术人才其实是不足的，而这个短期内也是难以扭转的，所以如何让电力人低门槛的应用到 AI 也是一个须要关注解决的问题。”王晓辉在不久前的百度智能云 2021 云智技术论坛 AI 开发专场中分享指出。
2020 年 6 月，国家电网与百度等公司达成策略单干，并已基于百度 AI 平台在多家省电力公司构建了电网 AI 平台，不仅构建了 AI 根底能力，还实现了自动化、可视化工具的打造，能让有较少教训或者根本没接触过人工智能的工作人员能充沛的应用平台的能力；此外，更进一步积淀出了可用的共性模型服务，比方波及图像识别、人脸识别、语音、文本、常识图谱等方面的通用服务能力等。而下一步，王晓辉介绍说，他们外部也在持续积淀着智能电网的模型服务，而这须要一个继续优化、继续迭代的过程，最终为下层的业务利用打造诸多只须要调用的对立、成熟的接口。
▲ 人工智能两库一平台
百度智能云打造的 AI 中台蕴含 AI 能力引擎、AI 开发平台和治理平台。在 AI 能力引擎方面，企业能够从百度已有的 270 多项成熟 AI 能力中间接抉择利用；AI 开发平台包含 EasyDL 零门槛 AI 开发平台、BML 全功能 AI 开发平台和场景化定制平台 UNIT（智能对话定制与服务平台）等，满足企业的多层次开发需要。百度智能云联合具体行业特点，目前曾经打造了能源、金融、城市、媒体等多个行业化 AI 中台落地解决方案，为不同行业的企业客户提供建设 AI 开发和利用的自主能力、集约化治理企业 AI 能力和资源, 统筹规划企业智能化降级幅员的无效门路。
随着百度智能云近期重磅公布“云智一体的 AI 开发全栈模式”，百度基于寰球当先的 AI 技术和生态劣势，将 AI 原生的云基础设施与 AI 开发交融一体，为企业提供满足理论业务场景需要的、低成本高效率、全流程 AI 开发反对的全栈解决方案，全面减速产业智能化“粗放”降级。
