人工智能框架讓電力大模型藍圖變藍海

　　作為數字技術發展的高級形態，人工智能正在改變電力生產、運行、服務全鏈條，創造新的行業發展生態，成為以數字化智能化為重要特征的新型電力系統的新型技術支撐。8月19日，2024年電力行業人工智能聯盟年度會議在京召開。中國南方電網有限責任公司(以下簡稱“南方電網公司”)、華為等聯盟單位集中展示了電力行業人工智能領域系列前沿技術和最新成果。

　　當前，電力人工智能產業鏈條已較為完整。以南方電網“大瓦特”大模型體系為先驅的電力人工智能探索正在加速深入推進。然而，總體來看，人工智能在電力行業的應用仍處于初試階段。如何讓人工智能技術在電力行業進行產業化落地、實現規模化應用供給，讓星星之火成為燎原之勢，各方力量在共同探索中已找到了方向。

　　人工智能進入大模型發展窗口期

　　電力大模型體系旺盛生長

　　依托龐大參數規模、海量訓練數據、強大算力資源，大模型成為人工智能領域最熱門的技術分支，并進入垂直領域，從應用層中尋求創新和價值。能源電力行業以需求規模大、產業配套全、應用場景多的優勢，在大模型應用創新中展現出強大的生命力。

　　2023年9月26日，南方電網公司發布電力行業首個自主創新電力大模型“大瓦特”，為電力行業人工智能的自主創新發展邁出了探索性的第一步。同時，電力行業人工智能創新平臺上線，向社會各方開放共享南方電網公司的數據、算力和模型資源。

　　南方電網公司數字化部總經理龍云在會上介紹，經過近一年的發展，“大瓦特”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。“大瓦特”有效應用華為開源的昇思MindSpore AI框架，將南方電網公司的場景建設優勢、專業知識積累和電網專有數據，與華為行業領先的算力硬件、持續迭代升級的AI框架、豐富的大模型訓練經驗相結合，形成了“人工智能+行業”的示范性應用場景。

　　在“大瓦特”模型中，普通電力用戶可以咨詢電力相關知識，向大模型了解電費電量、故障報修、電費扣款信息，幫助家庭節能診斷;專業電力用戶可以咨詢電力專業知識，獲取電力安全、保護、節能建議，聽取電力設施維護和故障排除的指導;電網工作人員可進行故障檢測和快速調度，每分鐘可處理100張問題圖，同時識別20類缺陷，識別效率提升10倍，電力調度實現秒級響應，協助調度部門針對電網異常秒級自動化生成預案，達到人類調度員水平。

　　更為意義重大的是行業生態的培育。以“大瓦特”為首個產品和良好開端，南方電網電力行業人工智能創新平臺應用火熱。以昇思MindSpore等開源性AI框架為技術支撐，創新平臺為電力大模型研發提供全流程支持服務。

　　目前，創新平臺的運營平臺面向人工智能產品買賣雙方提供靈活、易用的一站式服務，實現行業算力交易、數據交易、算法交易;開發平臺作為算法模型的訓練工廠，提供從樣本標注到組件封裝的全流程研發支持服務，推動電力大模型應用落地，為AI+電力的技術和生態發展發揮長效支撐作用。

　　大模型技術快速迭代

　　算力及開發迎來新挑戰

　　新技術的產業化落地、與垂直行業的深度融合，從來都是讓新技術產生革命性影響最難邁過的關口。而大模型技術因其快速迭代的特性，其產業化落地面臨著更大的挑戰。

　　華為昇思MindSpore業務副總經理孫賓認為，大模型技術已進入快速迭代演進期，其演進特征是從數據驅動走向算力驅動，大模型超長序列和多模態成為主流標配，大模型開發難度大，常穩高效訓練挑戰大，推理部署成本高，算力及開發迎來挑戰。

　　隨著能源電力行業數字技術架構日趨復雜，信息系統穩定安全運行風險更加集中。人工智能的產業化落地尤其強調自主創新，著力促進自主創新算力芯片、算法框架的研發建設，加速自主大模型研發和應用。

　　“面對上述挑戰，以技術發展為驅動，技術架構持續升級演進的AI框架是各行業亟需的大模型創新基礎底座。”孫賓介紹，回應大模型演進的呼喚，昇思MindSpore AI框架不斷創新，從2020年開源至今，已歷經昇思1.0、1.5、2.0、2.2、2.3版本的多輪迭代，從支持端、邊、云，全場景，到原生支持大模型分布式訓練，到部署的全流程，并成為業界首個原生支持科學智能與大模型的人工智能融合框架，截至2023年底在中國新增算力AI框架中的份額占比已達20%，適配50余種大模型，認證企業1400家，累計下載量達775萬。

　　全新昇思MindSpore2.3版本進一步探索前沿技術，支撐大模型原生訓練與硬件算力釋放，有效提升了極簡易用的特性，幫助各行業開發者開箱即用，更靈活地實現大模型創新。為降低開發門檻，昇思MindSpore提供開源開放的訓推全流程的開發者套件，集成全流程工具，全流程開箱即用，一周即可完成典型大模型全流程的開發。在提高部署效率方面，打造訓推一體架構，訓練到推理平滑轉換，開發效率提升數十倍。通過并行推理，針對大模型的創新壓縮算法等技術，深度挖掘硬件算力，實現極致性能，幫助用戶降低業務成本。

　　大模型橫空出世剛一年，就以觸手可及的方式影響著電力系統工作方式和業務模式，成為電力行業企業爭相布局的方向。大模型產業化落地的挑戰是擺在電力行業與人工智能行業面前的共同課題。共享共贏是框架開源的初衷。走向人工智能更廣闊的未來，需要各方攜手同行。

　　中國電力報 作者 徐想