專訪丨訪百度智能云能源電力行業總經理李超
來源：中國能源新聞網 時間：2024-09-24 15:18
大模型賦能電力行業數字化
——訪百度智能云能源電力行業總經理李超
楊娜
截至9月，電力行業首個自主創新電力大模型“大瓦特”正式發布一年來，已納入模型281個，涵蓋電網生產運行、客戶服務、安全監管、調度指揮、供應鏈等十余個領域、百余個應用場景，累計調用23.4億次，初步形成了運用場景豐富、應用成效顯著的良好局面。
“大瓦特”的孵化和發展是電力企業與人工智能技術供應企業優勢放大、能力互補的成功范式。作為該行業大模型的重要技術服務方之一，百度智能云又有哪些新成果？記者在2024百度云智大會期間采訪了百度智能云能源電力行業總經理李超。
中國能源新聞網：目前大模型在國內的產業落地進展如何？
李超：如果我們把2023年看作大模型元年的話，那么2024年就是大模型真正走向產業化落地的元年。從公開數據來看，國內市場今年1月~8月的大模型中標項目數量已經達到了2023年全年總數的5倍，中標金額是去年全年的2倍。
目前，百度拿到了四項第一：大模型中標項目數量最多、中標金額最多、覆蓋行業最多、覆蓋央國企數量最多。百度文心大模型已經在能源、電力、制造、金融、交通、政務等幾十個行業、上百個場景中落地。
中國能源新聞網：您如何看待中國在發展新質生產力、新型工業化，促進實體經濟發展方面的進展？
李超：“發展新質生產力”“推進新型工業化”的核心關鍵詞是“創新”，AI和大模型都是創新最前沿的領域之一。
過去一年，大模型已經被企業真正用起來了。從趨勢上看，大模型的產業落地正在加速。從百度的數據來看，截至2024年上半年，百度文心大模型的日均調用量已經突破了6億次，比去年年底增長了10倍；百度智能云千帆大模型平臺累計服務15萬家客戶，幫助客戶精調了2.1萬個大模型、開發出了55萬個AI原生應用。
作為一家AI公司，百度將繼續通過創新技術幫助實體經濟實現數字化、智能化升級，提升（比如智能算力等方面的）產業鏈、供應鏈韌性。這既是我們的特長，也是我們的使命。
中國能源新聞網：今天，百度AI創新發展的成效怎么樣？與最初的融合有哪些不同？
李超：人工智能時代，IT技術棧已經發生了根本性的改變，從過去的芯片、操作系統、應用轉向如今的芯片、框架、模型和應用的四層架構。
百度在人工智能領域的強研發投入已經持續超過10年，也是全球為數不多的、進行了全棧布局的人工智能公司，在各個層面都擁有關鍵自研技術。每一層之間通過不斷獲得反饋，實現端到端的優化，大幅提升效率。
中國能源新聞網：參與大模型在能源電力行業的落地實踐，您最大的感受是什么？
李超：我認為，電力行業專家無需自行研發基礎大模型和工具平臺，完全可以基于IT公司提供的更好用的基礎大模型和更高效的工具平臺專注訓練自己的專屬行業大模型并開發場景應用。
比如，南方電網自身沉淀了非常多的行業知識和專家經驗，加上百度在大模型工程化方面的積累，如大模型的數據工程、預訓練、微調、大模型評估、prompt 工程、應用開發等，已經覆蓋大模型全生命周期的工具鏈，可以做到完美的適配和互補，從而實現電力專業知識轉化為生產力。
其實，模型本身它并不直接產生價值。尤其是在行業里，最終的價值還是會產生在應用場景中。
以百度智能云的項目為例。在南網，電力大模型覆蓋智能創作、設備巡檢、電力調度等七大應用場景。其中，電力調度場景功能就是通過百度智能云千帆大模型平臺打造的。此外，我們還幫南方電網實現了技術標準數字化應用，助力廣東電網使用智能客服。
在國網，國家電網山東電力率先建立起自己的“AI中臺”，打造“刷臉辦電”、智能巡檢、智能營銷與客服等智能應用，有效提升了營商環境和生產管理水平。國網山東棗莊供電公司將人工智能技術應用在母線負荷預測的業務場景中。從2021年10月開始，該系統已經覆蓋棗莊電網34條母線，整體預測準確率98.2%，并且一直在持續地優化和提升。
在發電領域，龍源電力聯合百度智能云，結合新能源場站生產實際需求，在原有視頻監控系統的基礎上，建設“龍源電力本部—省級監控中心—新能源場站”三級管理架構的視頻智能識別系統。其部署人員安全識別和設備狀態識別兩大類智能分析算法，實現安全隱患的智能分析、及時發現、自動上報、處理和統計，全面提升生產和監管效率。如今，龍源電力工作人員坐在北京的監控中心，就能輕松管理分布在全國的12000多臺風機和200多個風電場。而AI風機巡檢不僅有效減少了巡檢工人高空作業的風險，而且分析模型準確率達95%以上，系統響應效率從小時級提升到分鐘級，巡檢整體效率提升6倍~10倍。
在山西國峰煤電有限責任公司，通過智能算法實現機組冷端經濟運行與脫硫運行優化，供電煤耗綜合降低可達2.9克/千瓦時，折算減少超過10600噸二氧化碳排放，降低電廠運行成本600萬/年。
在國電電力綏中公司，發電設備故障知識庫解決方案打通發電設備管理各環節數據，并通過進行語義化理解，沉淀大量設備專業知識。該知識庫已覆蓋電廠3大主機、10余個系統以及上百個輔機設備，并圍繞工單、臺賬以及規程等數據，構建了完備的電廠設備畫像，提升檢修人員的知識查找速度、設備檢修效率，推動設備管理流程優化，降低事故處置成本，提升設備精細化管理水平。
中國能源新聞網：百度AI創新，未來方向是什么？
李超：我們將繼續圍繞人工智能技術棧的四層架構，不斷提升模型效果、降低模型使用成本，讓更多的企業用得起AI、用得好AI。
在模型效果上，中國最領先的自研大模型已經接近GPT4的水平。但是國外的大模型技術發展很快，我們還要持續研發、迭代，尤其是在多模態融合、知識增強這些前沿技術，上還要不斷探索，改善人機交互體驗，核心技術不能落后。
在模型使用成本上，2024年中國大模型的價格對比2023年降低了80%~90%。百度云的主力模型已經全部免費開放給企業。我們希望把企業使用大模型的試錯成本降到最低，讓企業可以通過AI和大模型找到新的增長點。但算力成本依然很高，如何繼續降低這些成本，是我們要重點解決的問題。我們正在把百度智能云為行業做AI落地的經驗形成行業解決方案，讓更多的企業低成本、低門檻地用上大模型。
責任編輯：余璇
