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人工智能、云計算等技術在能源行業的規模化應用正在加速。隨著電網數字化和信息化技術日漸成熟，發、輸、配、用各環節數據均可實現有效采集。然而，劇增的數據如何跟高效的分析、處理匹配，并進行更深入的挖掘和創造新的價值呢？這些問題也成為了中國電科院人工智能所平臺室主任王曉輝日常探索的方向。
“設備運檢、客戶服務、調度、安全生產、企業經營方面都有典型的AI應用場景，包括桿塔上有一些攝像頭對輸電通道巡檢等，都屬于AI的典型應用場景。但是應用做了一段時間后，新的問題又產生了。”
對于電力行業來講，往往組織架構龐大，分支機構眾多，針對“智慧化”“智能化”的建設，更需要從全局來思考與部署。“首先，存在單點建設的問題，缺乏體系化；第二，有些智能電網應用對基礎AI能力的實現不夠充分。比如不同業務線在構建AI能力時會采購一些硬件來實現，但實際上這些硬件不夠靈活，在技術層面上無法滿足業務需求。第三，則是對技術標準不夠統一。比如，智能巡檢的過程中，設備拍攝的方位、尺寸、關注點可能都不相同，而且拍完的照片在標注層面有時也沒形成統一的規范。這樣就導致針對同樣的場景，訓練出的模型不能共享使用等問題。最后就是，因為電力行業還是屬于傳統行業，對計算機或者人工智能這些專業技術人才其實是缺乏的，而這個短期內也是難以改變的，所以如何讓電力人低門檻的使用到AI也是一個需要關注解決的問題。”王曉輝在不久前的百度智能云2021云智技術論壇AI開發專場中分享指出。
2020年6月，國家電網與百度等公司達成戰略合作，并已基于百度AI中臺構建了智能電網AI平臺，不僅構建了AI基礎能力，還完成了自動化、可視化工具的打造，能讓有較少經驗或者基本沒接觸過人工智能的工作人員能充分的使用平臺的能力；此外，更進一步沉淀出了可用的共性模型服務，比如涉及圖像識別、人臉識別、語音、文本、知識圖譜等方面的通用服務能力等。而下一步，王曉輝介紹說，他們內部也在繼續沉淀著智能電網的模型服務，而這需要一個持續優化、持續迭代的過程，最終為上層的業務應用打造諸多只需要調用的統一、成熟的接口。
百度智能云打造的AI中臺包含AI能力引擎、AI開發平臺和管理平臺。在AI能力引擎方面，企業可以從百度已有的270多項成熟AI能力中直接選擇應用；AI開發平臺包括EasyDL零門檻AI開發平臺、BML全功能AI開發平臺和場景化定制平臺UNIT(智能對話定制與服務平臺)等，滿足企業的多層次開發需求。百度智能云結合具體行業特點，目前已經打造了能源、金融、城市、媒體等多個行業化AI中臺落地解決方案，為不同行業的企業客戶提供建設AI開發和應用的自主能力、集約化管理企業 AI能力和資源，統籌規劃企業智能化升級版圖的有效路徑。
隨著百度智能云近期發布“云智一體的AI開發全棧模式”，百度基于全球領先的AI技術和生態優勢，將AI原生的云基礎設施與AI開發融合一體，為企業提供滿足實際業務場景需求的、低成本高效率、全流程AI開發支持的全棧解決方案，全面加速產業智能化“集約”升級。

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