电力行业首个自主可控的大模型发布 百度文心大模型提供支持

电力行业首个自主可控的大模型来了！9月26日，南方电网人工智能科技有限公司负责研发的电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型正式公开发布。

(南方电网举办电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型发布会)

电力行业人工智能创新平台提供模型即服务（MaaS），支持模型快速迭代开发，并支撑电力人工智能资源面向全社会开放共享。百度提供了昆仑芯AI芯片、飞桨框架、开发套件等技术产品支持。

（百度飞桨为南方电网电力行业人工智能创新平台提供支持）  

（百度的自研芯片昆仑芯为南方电网电力行业人工智能创新平台提供支持）

电力大模型是电力行业人工智能创新平台首个产品，覆盖智能创作、设备巡检、电力调度等七大应用场景，也可应用于特定业务场景。其中，电力调度场景功能通过百度智能云千帆大模型平台，基于文心大模型打造。

本场发布会堪称年内电力行业最重要盛会之一，参加者涵盖产、学、研等各界专家和企业家，包括有华能、华电、国家电投等电力央企，曙光信息、新华三、东方电气等人工智能及设备制造企业，还有清华、浙大、上海交通等知名高等院校。

南方电网人工智能公司表示，将深度挖掘电网企业在电力人工智能领域的数据、场景、专业优势，同时将携手各方共同推进人工智能与能源电力行业深度融合，为数字时代经济体系优化升级和满足人民美好生活的电力需要做出更大贡献。本次发布会由南方电网人工智能公司副总经理、南方电网公司高级技术专家梁寿愚做了系统演示。

智能调度保障电网稳定运行，值班助手数秒生成故障处置方案

“系统出现故障预警”， 系统浮窗弹出告警信息。

“请帮忙生成故障处置方案”，值班人员对调度助手发出指令。

几秒钟之后，大模型生成好了故障处置方案。

这是在发布会现场演示的“南网调度值班助手”，基于百度文心大模型打造的AI原生应用。

  （南方电网发布会现场演示“南网调度值班助手”）

过去，调度值班员在发生故障后，排查和解决故障周期较长，需要翻阅调度运行规程，故障处置案例等文档材料，知识沉淀、规整的效率比较低，定位问题及处置对策的理解、转化起来很困难，日均交接还需要梳理规整生成日度故障报告，工作较为繁重。

现在，电力调度值班助手遇到问题第一时间就能给出高质量解答，让员工不再需要投入大量时间去死记硬背常规内容。面对紧急情况，它可以秒级生成处置方案，及时响应15分钟电力市场调节要求。而且，员工只需要说一句话，电力调度值班助手就可以把各种安全预警归类总结，整理地清清楚楚，自动生成工单和交接班日报，让管理和调度人员，能快速知晓全局态势。电力调度值班助手增强了应急响应能力，在应对突发事件的紧急情况时，可以快速响应，制定合理的调度策略，保障电力供应的稳定和安全。

共享共建 共同构筑协同创新的人工智能应用生态

当前，电力行业正在加快构建新型电力系统，建设新型能源体系。人工智能、大模型将发生重要作用。但大模型的门槛高，成本高等难题，同样也困扰着企业。

南方电网人工智能科技有限公司研发的电力行业人工智能创新平台，可面向内外部用户提供训练、微调、部署等服务，是算法模型的训练工厂，将有效降低电力企业获取大模型能力的门槛。

大模型正在与各行各业加速融合，但产业场景复杂且多样化，需要更多生态伙伴一起合作，打造“行业样板间”，让大模型的技术能力深入更多产业。当前，在南方电网人工智能科技有限公司的组织下，百度已通过飞桨生态，在AI Studio星河社区与南方电网积极开展联合共建电力人工智能专区，联合开展技术与应用培训、深度学习人才培养认证。以电力场景应用与生态形成拉动效应，赋能更多技术生态伙伴积极参与南网AI算法比赛，共同促进电力行业产学研一体生态与应用建设。据南方电网数字集团副总经理胡荣介绍，第四届AI算法比赛中，18家参赛队伍中15家选择了百度飞桨框架。

关于百度人工智能四层架构整体解决方案

百度提供的昆仑芯片、飞桨框架、文心大模型及开发套件、业务算法模型等全栈自研自主可控的人工智能四层架构整体解决方案，可以使企业的人工智能平台拥有端到端的优化能力，高效实现业务算法模型的国产化适配，而且通过层与层之间的适配和优化，进一步降低算力成本和时间成本，加速大模型的迭代和性能提升。

关于百度智能云千帆大模型平台

百度智能云千帆大模型平台是百度智能云推出的全球首个一站式的企业级大模型生产平台，不仅提供基于文心一言或者第三方开源大模型的大模型服务，还提供全套工具链和开发环境，帮助企业开发自己的专属大模型。目前，百度智能云千帆纳管的国内外主流大模型达到42个，预置了41个高质量有行业特色的数据集，预装了知识问答、客服对话、代码助手等10个精选应用范式。工具链里内置了103套高质量的Prompt模版，还有自动化Prompt工程能力，用户做起来会更方便、更轻松。丰富和全面的工具链，贯穿大模型完整的生命周期。过去客户验证大模型的效果至少需要一周时间，现在基于一站式的工具链，只需一天就可以跑通一个模型并看到效果。