南方電網廣西電網公司輸電人工智能大模型（大瓦特CV）發布會近日在南寧舉行，這標志著全國首個全棧自主可控電力生產應用場景大模型在廣西落地。

　　據了解，廣西輸電人工智能大模型基于南網“大瓦特”底座，由廣西電網公司聯合南方電網人工智能科技有限公司共同研發，是國內電力行業生產域首個生產環境上線應用大模型，是繼2023年9月26日南方電網公司電力行業人工智能創新平臺及自主可控電力大模型發布后的又一重要里程碑。

　　電力是關系國計民生的重要行業之一，隨著大容量、長距離高壓輸電等工程的發展，以及新型電力系統和新型能源體系建設加快推進，電力系統的復雜性越來越高，人工智能應用需求也快速增長。其中，輸電線路的運維管理是保障電力可靠供應，維護國家能源安全的重要一環。截至2023年底，廣西電網35千伏及以上架空線路有6.72萬公里，其中220千伏線路1.87萬公里，500千伏輸電線路2400多公里。這些線路75%分布在崇山峻嶺之中，跨越江河湖海，每個月都需要進行巡視維護。

　　自廣西電網縱深推進數字化轉型以來，在輸電線路運行維護方面，無人機和可視化設備逐步規?；瘧茫瑱C巡日益廣泛替代人巡，“跋山涉水、披荊斬棘”式的電力巡線成為歷史。同時，人工智能在巡檢數據分析工作中的應用也不斷深化，有效提高了輸電線路巡視工作質量和效率。2023年，廣西電網無人機巡檢圖片超1400萬張，通過調用小模型算法識別缺陷數量達到9.7萬個。

　　但問題也隨之而來。南方電網廣西電網公司機巡與不停電作業中心副總經理朱時陽分析，在“機巡為主、人巡為輔”的新運維模式下，依靠無人機、攝像頭等數字終端，采集數據不成問題，但海量圖片數據的分析卻成為一道新的難題——輸電領域缺陷隱患超過100類，而30%的缺陷隱患樣本極少，傳統小模型難以識別；且平均識別準確率低于80%，無法做到智能輔助、精確分析。

　　“以往依靠小模型對線路巡檢圖像查缺，可能會把鐵塔上的樹木誤檢為鳥巢，把云朵誤檢為煙霧等等。”朱時陽說，“班組員工要一張張人工復查，特別是在查看一些小金具時，需要不停放大縮小圖像來詳細檢查，并手動標注缺陷框，兩小時大概只能審核一百張左右，不但費時、費力，有時還會遺漏。”

　　“以GPT為代表的一系列大模型發布，讓我們看到了使用大模型強大的學習能力、泛化能力來解決生產難題的可能性。”南方電網廣西電網公司數字化部副總經理劉瑩介紹說，廣西電網公司深度挖掘電網企業在人工智能領域的場景優勢，聯合南方電網人工智能科技有限公司結合實際業務場景，以算力為心臟，算法為大腦，數據為血液，突破國產化軟硬件適配、預訓練、模型微調等多個技術門檻，構建了算力、框架、算法全棧國產化適配的廣西輸電人工智能大模型，在輸電線路運維數字化轉型方面取得了突破性進展。

　　廣西壯族自治區大數據發展局黨組成員段菲認為，廣西電網公司發布的輸電人工智能大模型，基于自主可控技術實現，在促進自主可控生態繁榮方面樹立了標桿。

　　大模型是基于深度學習算法，通過海量數據的訓練學習，擁有大量參數和泛化能力的神經網絡模型。據南方電網廣西電網公司生產技術部總經理禤亮介紹，相比傳統小模型，輸電人工智能大模型在準確率、泛化能力、識別效率等方面都有更優越的表現。首先是參數量從百萬級達到億級；其次是缺陷隱患識別效率提升5倍，準確率提升15%，能夠更加精準地表述缺陷隱患類型和位置，解決模型碎片化問題，更好地處理未見過的電力業務場景缺陷。

　　南方電網廣西電網公司信息中心副總經理黃漢華介紹說，輸電人工智能大模型對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度基本實現了對人工的替代。目前，廣西電網機巡管理平臺和輸電運行支持系統已實現與輸電大模型的對接調用，平均缺陷識別率為91.24%，達到電力行業領先水平。

　　禤亮說：“下一步，廣西電網公司將持續開展輸電大模型缺陷隱患算法開發，豐富輸電缺陷隱患樣本庫，總結輸電大模型建設經驗，推進變電、配電等領域的大模型建設，實現更高水平的數智賦能。”

　　“全國首個電力生產應用場景大模型在廣西落地，標志著廣西工業邁向智能化、高效化的新階段。”廣西產研院人工智能與大數據應用研究所所長葉波認為，未來廣西在城市規劃、交通管理、智能安防、農業、旅游業等領域都可以借鑒廣西電網的人工智能建設經驗，打造典型應用場景，打造數字經濟發展新優勢，滿足人民日益增長的美好生活需要，為建設壯美廣西提供有力支持。