电力央企布局“数智化”转型，需要怎样的“大模型”？

在全球能源转型的浪潮中，我们深刻地经历了电力市场化变革和新能源的迅猛发展给电力系统带来的巨大冲击和改变。如果说我国在之前很长一段时间里都是在向数字化转型努力，那随着今年年初我国首次将“开展‘人工智能+’行动”写入政府工作报告，我国也步入了向数智化转型的时代。

根据北极星电力网对各大电力央企的2024年工作会议和2024年年中工作会议的梳理，作为数字化转型的“排头兵”，电力央企在继续提升数字化能力的同时，正积极向数智化转型布局。

此前，数字化转型时期所使用的“数字化手段”之所以被称之为“手段”，就是因为数字化时代运用的AI大多属于判定式AI，只能按照既定的规则“指哪打哪”，在主动性和能动性上存在缺陷。而向数智化迈进的时代，能被称之为“大脑”的大模型才是各行各业所需要的生成式AI。特别是在电力系统中，目前大量的系统应用是规则算法、对话树、模板化开发等传统方式，在面对复杂多样的场景和用户时，经常出现算法和模型并不知道用户的真实意图。“这些问题只有大模型可以解决。”南方电网曾公开传达过这一观点。

据公开数据显示，今年1-8月，国内大模型中标项目数量已经达到2023年全年数量的5倍，中标金额达到去年全年的2倍，大模型正在各行各业加速落地。其中以南方电网与国家电网大模型项目中标公告多达30余则，百度智能云拿下包括“南网总调电力系统AI基础训练设施关键技术项目-电力系统NLP大模型技术研究与应用”、“南网科研院2024年面向电力行业大模型的安全训练及推理功能集设计研究与组件开发”等在内的5个项目，在国内主流大模型厂商中排名第一。

在近期举办的2024百度云智大会期间，北极星电力网便与百度智能云能源电力行业总经理李超，就电力行业大模型落地进行了一次深度交流。

电力行业大模型率先落地知识管理、智能客服场景

大模型的“爆火”实则可以追溯到2022年ChatGPT的问世。随后，以百度自主研发的知识增强大语言模型“文心一言”的启动邀测为代表，国内各大科技公司纷纷跑步入场，开启了“百模大战”。知识管理、客服、营销三大场景，也被视为大模型成熟应用的“首发站”。

李超透露，百度文心大模型在去年IDC关于国内大模型的效果测评里是覆盖行业最广、整体效果最好的大模型，百度智能云是当时纳入评测范围所有大模型厂商中拿到满分项目最多的大模型厂商。IDC最新发布的中国大模型平台市场份额报告中，百度智能云也拿下了市场第一。

更直观可见的是，百度智能云携手电力企业开发的知识管理、智能客服大模型获得了广泛认可。

譬如，由南方电网公司输配电部牵头、南方电网科学研究院有限责任公司负责设计与研发、百度智能云提供支撑的AI原生应用“南方电网技术标准数字化应用”入选了中国信息通信研究院发布的《十大AI原生技术及应用优秀案例》。该案例基于百度智能云企业知识管理平台“甄知”，实现了国标、行标、企标、团标等标准文档的线上化沉淀与高效管理，不仅提升了查阅标准效率50%以上，还能辅助员工编写标准大纲、正文，提升标准编写效率2倍以上。

而基于大模型的“95598智能客服工单生成应用”已在广东电网客户服务中心成功上线。百度智能云基于自身自然语言处理、知识图谱、多轮对话等技术，为广东电网量身打造的智能客服系统正助力广东电网做到懂客户“所想”，答客户“所问”，做客户“所指”——自该系统上线以来，它每天帮助电话坐席完成约4800个工单，平均每个工单摘要的生成时间仅为5.86秒，比传统人工接单的效率提高了约8%。

电力行业大模型逐步向生产、经营和管理各环节渗透

据工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%。并且，这一比率正在飞速增长。截至今年上半年，由百度提供的数据显示，百度文心大模型的日均调用量已经突破了6亿次，比去年年底增长了10倍。

但是，经过一番大浪淘沙，行业企业对大模型的应用也有了些许实感，“办公、会议、日常工作助手等一些通用场景已不能满足电力企业对大模型的想象。”李超表示，“现在我们在帮助客户构建应用场景时，会特别投入精力来规划大模型这个‘大脑’要指挥的‘手’和‘脚’到底是什么？即专业领域需要的API到底是什么？”

当前，电力行业大模型正逐步由通用场景向生产、经营和管理各环节渗透。据北极星电力网了解，自2023年9月发布行业首个自主可控电力行业大模型大瓦特、模型即服务(MaaS)人工智能创新平台以来，南方电网已形成智能巡检、智能客服、负荷预测等多个核心产品，覆盖输电、变电、配电、调度、客服、规划等十余个领域百余个应用场景，大模型、小模型和智能体的大瓦特电力特色模型体系已见雏形。

“未来，只有将大模型的能力和专业领域的模型相结合才能产生更大的价值。”李超强调，“大模型本身并不直接产生价值，尤其是在行业中，它最终的价值还是会产生在应用场景上面。”

同样根据百度提供的数据显示，截至今年上半年，百度智能云千帆大模型平台累计服务15万家客户，帮助客户精调了2.1万个大模型、开发出了55万个AI原生应用。

场景、模型、数据和算力共同决定数智化的未来

今年7月，南方电网召开了高质量发展大会，对南方电网公司人工智能高质量发展路径作出部署。南方电网表示，将深入推进“4411”框架实施，以场景、模型、数据和算力等“4大要素”高质量发展为核心，以创新链、产业链、资金链、人才链“4链融合”建立长效机制，以“1个运营体系”为支撑，以“1个安全体系”为保障，计划到2025年重点打造出50个“AI+电力”示范场景，2026年生产AI巡视替代率不低于90%，人工智能融入公司生产、经营和管理各环节。

那么，该如何挖掘场景？如何开发模型？如何处理数据？又如何部署算力？李超从百度智能云的角度给了电力行业一些参考。

在挖掘场景方面，百度智能云会主动聚焦一些行业的关键应用场景，优先解决行业里紧要的、共性的问题，树立标杆。“比如在能源行业，我们首先聚焦在安全生产领域。一方面原因是，百度在过去几年时间里经历了安全生产从小模型到大模型应用的完整发展历程，积累了大量技术和实践经验；另一方面，安全生产无论是对能源行业，还是行业里头部央国企客户而言，都是极其重要的一个场景。”李超说道。

除了独立聚焦于安全生产等领域的开发外，其他应用场景百度则更偏向于以“百度+伙伴”的形式去进行探索。比如，百度通过开放仿真优化引擎、大模型等平台和能力，由“伙伴”去平台上进行专业知识和高质量数据的沉淀，从而打造出能够深入到行业核心业务场景中的各种小模型。“如今，百度仿真优化引擎平台已经在火电厂空冷岛优化和脱硫脱硝领域取得了成功案例，并且进行了模型沉淀，实现了模型可复制。”李超介绍道。

而在开发模型方面，李超则表示，“模型和应用开发的工具平台也是企业落地大模型的重要基础设施，这些工作不可能让每个企业都从头做一遍，成本太高了。”在这个过程中，百度智能云其实扮演的是一个造工具、搞基建的角色，将整个大模型全生命周期的工程化实践都开放出来，帮助大家把使用大模型的门槛降下来，“少踩坑”。

在数据处理方面，百度智能云也是和对开发模型的方式一样，在百度千帆大模型的平台上给到大家一个模块，能够告诉大家大模型下面数据要怎么样去收集，怎么样去治理，怎么样去应用。并且，百度云还沉淀了一套方法论，可以内化给客户。

在部署算力方面，今年，百度智能云还研发出了更高性能、更稳定的异构智能计算集群。这对电力行业来说是一个非常可喜的进步。由于电力行业的特殊属性——关系着国计民生，因此，电力行业企业也特别注重信息安全和供应链安全。“一方面，百度通过对异构智能计算集群的高效管理，帮助企业在训练大模型时，大幅减少算力资源的浪费；另一方面，更重要的是百度拥有的‘一云多芯’，即在同一智算中心集群中支持使用不同厂商芯片进行模型训练，可以帮助企业摆脱单一芯片带来的高溢价和供应链风险。”李超概括道。

在数字化转型时期，电力行业得以率先布局，大力推进数字技术与能源产业深度融合，提升了生产效率，降低了生产成本，能源安全保障能力增强。如今，新型能源体系的建设和新型电力系统的构建也将乘起数智化时代的东风，加快实现的步伐。