近日，由廣東省工業(yè)軟件學會主辦的“2024年工業(yè)軟件與新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展論壇”在廣州成功舉辦，中能拾貝聯(lián)合創(chuàng)始人、常務(wù)副總經(jīng)理劉勇應(yīng)邀出席，并作《“AI+”能源大模型賦能數(shù)字化電廠建設(shè)》主題演講。

本次論壇積極響應(yīng)國家將新質(zhì)生產(chǎn)力視為高質(zhì)量發(fā)展關(guān)鍵引擎的指導理念，緊密契合粵港澳大灣區(qū)的發(fā)展節(jié)奏，重點聚焦工業(yè)軟件在推進智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)演進過程中的關(guān)鍵作用，吸引了來自科研機構(gòu)、高校以及企業(yè)界的200多位專家、學者和行業(yè)代表踴躍參會。

作為一家專注于“工業(yè)Al+”的工業(yè)智能產(chǎn)品與解決方案提供商，中能拾貝聯(lián)合創(chuàng)始人、常務(wù)副總經(jīng)理劉勇在會上重點闡述了AI+能源大模型在數(shù)字化電廠建設(shè)中的重要性，分享了中能拾貝在電力等能源領(lǐng)域的數(shù)字化研究與創(chuàng)新成果，并為與會嘉賓帶來企業(yè)級能源大模型建設(shè)的核心方法及部署方案。

會上，劉勇表示，隨著AI技術(shù)的不斷創(chuàng)新，中能拾貝順勢推出拾貝云能源大模型（CyberwLLM），助力電力行業(yè)構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力，通過深度學習與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，拾貝云能源大模型為數(shù)字化電廠的建設(shè)與穩(wěn)定運行提供了前所未有的洞察與決策支持，確保了電力供應(yīng)的可靠性、安全性與可持續(xù)性，對于構(gòu)建智慧能源體系具有重大意義。

在企業(yè)級能源大模型建設(shè)方面，他指出核心方法在于降低語料處理門檻，讓數(shù)據(jù)準備不再是難題，并分享基于拾貝云能源大模型與知識庫結(jié)合的實現(xiàn)路徑，現(xiàn)場呈現(xiàn)了企業(yè)級能源大模型部署方案。

談及拾貝云能源大模型的具體應(yīng)用，他詳細展示了基于拾貝云能源大模型的電力知識服務(wù)引擎、巡檢智能交互問答、檢修作業(yè)增強、集控告警信號分析、電站設(shè)備信號建模、電站監(jiān)測預(yù)警處理、儲能電站故障信號處理、電站安全監(jiān)督管理、企業(yè)通用文檔助手、智能合同助手、職能培訓助手、會議紀要助手、設(shè)備技術(shù)監(jiān)督、生產(chǎn)指揮動態(tài)決策等應(yīng)用場景。

以巡檢智能交互問答場景為例，當巡檢發(fā)現(xiàn)異常，拾貝云能源大模型可以根據(jù)歷史經(jīng)驗和智能算法支撐，結(jié)合設(shè)備運行數(shù)據(jù)做出智能輔助決策建議，包括精密點檢建議、設(shè)備檢修決策建議、應(yīng)急處置建議、調(diào)整運行方式建議等。基于大語言模型的系統(tǒng)交互能力，通過與模型對話可以完成巡檢路線規(guī)劃、巡檢標準查詢、巡檢結(jié)果查詢、巡檢發(fā)現(xiàn)異常問題統(tǒng)計及檢索、統(tǒng)計圖表生成。

以技術(shù)監(jiān)督為例，因涉及多項監(jiān)督內(nèi)容，要求按照標準對設(shè)備和系統(tǒng)進行檢測評價并編制各類報、月報，工作量巨大。基于拾貝云能源大模型，通過自然語言大模型與知識庫協(xié)同驅(qū)動技術(shù)，可將技術(shù)監(jiān)督涉及的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為技術(shù)監(jiān)督所需的規(guī)則、模型，直接把業(yè)務(wù)活動產(chǎn)生的試驗報告及業(yè)務(wù)記錄數(shù)據(jù)自動理解、處理、生成報表、報告，大幅減輕業(yè)務(wù)人員工作量，提高工作效率。

目前，拾貝云能源大模型相關(guān)能力已在基建管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、電力生產(chǎn)管理、巡檢和維修管理、安全管理等多個數(shù)字化&智能電力業(yè)務(wù)場景落地應(yīng)用，具備企業(yè)知識問答、輔助文案生成、視頻/圖像感知分析、多模態(tài)圖文理解對話、風險發(fā)現(xiàn)等核心業(yè)務(wù)賦能能力，助力電力企業(yè)打造從感知、認知到分析、決策、執(zhí)行的完整業(yè)務(wù)賦能能力。

未來，中能拾貝將持續(xù)推動拾貝云能源大模型的迭代創(chuàng)新，在電力數(shù)字化應(yīng)用等更多領(lǐng)域探索大模型與業(yè)務(wù)場景的協(xié)同路徑，提高大模型的訓練和運行效率，積極助力數(shù)字化電廠建設(shè)，邁向可持續(xù)發(fā)展未來。

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