可以說，不管怎樣，主動或者被動，電力能源行業(yè)的AI中臺時代已經(jīng)到來。

　　作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，電力能源行業(yè)的智能化和數(shù)字化變革尤為重要和迫切。隨著“新基建”熱潮和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，智慧能源時代正加速到來，特別在人工智能加持之下，其又將迎來新一輪的加速升級。

　　數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)斷點，如何依靠AI探索新模式、讓數(shù)據(jù)變成個性化服務(wù)?豎井式AI建設(shè)，如何整合現(xiàn)有AI應(yīng)用，規(guī)劃和建設(shè)統(tǒng)一的AI平臺?智能化轉(zhuǎn)型不是一蹴而就，如何全方位打造自主可控的AI技術(shù)能力，使AI真正成為企業(yè)大腦?電力能源企業(yè)只有正確回答這“三道試題”，才能順利地進(jìn)入智能化發(fā)展軌道。

　　電力能源領(lǐng)域的一系列需求和痛點

　　“電力能源行業(yè)當(dāng)前正在面臨一個關(guān)鍵節(jié)點，”百度智能云電力能源行業(yè)銷售總監(jiān)王磊表示，200年來，電力技術(shù)的發(fā)展讓各行各業(yè)的生產(chǎn)力發(fā)生翻天覆地的改變。目前我們?nèi)嬗瓉淼谒拇喂I(yè)革命，人工智能成為核心技術(shù)，充當(dāng)推動者的角色，將傳統(tǒng)能源帶到一個新的階段。

　　目前，傳統(tǒng)能源已經(jīng)不再適應(yīng)整個經(jīng)濟發(fā)展要求，特別是在環(huán)保和排放方面。國家新基建中對于智慧能源的要求也越來越明確，“從這個角度來看，必然會助推能源智能化的到來。”王磊表示。當(dāng)然，能源智能化會涉及到行業(yè)的方方面面，王磊具體分析了電力能源核心價值鏈的四個環(huán)節(jié)中所面臨的一系列需求和痛點。

　　第一，能源勘探開發(fā)與生產(chǎn)。電力能源行業(yè)是典型的資產(chǎn)密集性行業(yè)，積累了大量的資產(chǎn)，如何有效提升設(shè)備資產(chǎn)的可靠性，提高資產(chǎn)的回報率，是最核心的需求。第二，智慧能源供應(yīng)鏈與能源互聯(lián)網(wǎng)。這個環(huán)節(jié)管控力度不夠，透明度不高，實現(xiàn)可視化管理尤為迫切;第三，智慧能源營銷與客戶服務(wù)，像現(xiàn)在的三桶油、兩張網(wǎng)、五大四小電力公司，都面臨著在能源管理基礎(chǔ)之上如何形成綜合能源的服務(wù)能力更好地服務(wù)用戶。第四，能源工程、裝備與服務(wù)。目前工程增多，但EPC行業(yè)利潤率下降，裝備受到泛在物聯(lián)網(wǎng)、超/特高壓影響，需求正在拉動。在這樣的趨勢之下，就需要提升工程數(shù)據(jù)數(shù)字化、自主化與服務(wù)運營的效率。

　　針對以上各個環(huán)節(jié)面臨的問題，王磊分析，從根本上來說，需要智能化的方案和底層AI基礎(chǔ)能力，同時，不同的業(yè)務(wù)部門各自為戰(zhàn)，孤島式的數(shù)據(jù)隔離，加上缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)接口，基礎(chǔ)資源被分散管理并且不易集成等等?，F(xiàn)在很多企業(yè)經(jīng)歷過數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的周期，但企業(yè)積累的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，這時候就需要做整個的數(shù)據(jù)治理工作。

　　想破解難題，AI中臺是關(guān)鍵

　　由此，百度智能云針對“三道試題”均給出了清晰地解題思路。王磊表示，做好智慧能源的核心關(guān)鍵，是將AI技術(shù)和傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)實現(xiàn)緊密的融合，才能有效地實現(xiàn)智慧能源的目標(biāo)。

　　具體而言，根據(jù) AI 應(yīng)用的目前情況和國內(nèi)外建設(shè)的實例，分成分散應(yīng)用、垂直深化、企業(yè)AI中臺、企業(yè)AI大腦四個階段。目前，多數(shù)電力能源企業(yè)處于第二階段，即垂直深化AI應(yīng)用階段，企業(yè)開始探索更多場景，并將AI應(yīng)用擴大到更多業(yè)務(wù)。例如能源巡檢和生產(chǎn)管理部門已經(jīng)開始考慮嘗試在線性資產(chǎn)當(dāng)中使用無人機、專業(yè)機器人做電力巡檢、能源管道巡檢等工作。

　　但是，硬件的變化遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)智能化建設(shè)的需求，企業(yè)集中建設(shè)AI中臺的時代即將到來。對此，百度智能云的經(jīng)驗是，要從方法論到實踐落地全面幫助企業(yè)進(jìn)行智能化建設(shè)，并形成自主可控的AI技術(shù)能力與保障體系。這些前提，是必須要構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、模塊化的智能服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施。

　　基于此，百度智能云推出AI中臺，從模型管理、樣本管理、到模型開發(fā)和標(biāo)注，構(gòu)建一體化的 AI 中臺方案，全面支撐能源巡檢、綜合能源、智能調(diào)度、智能營銷等核心業(yè)務(wù)。如果說，我們把數(shù)據(jù)中臺比喻成“中央廚房”，從數(shù)據(jù)選擇、清洗，到數(shù)據(jù)標(biāo)記、管理、存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的管理。那么，AI中臺則更進(jìn)一步，是升級版的“智能廚房”，即在數(shù)據(jù)中臺基礎(chǔ)之上，融合算法模型、機器學(xué)習(xí)、監(jiān)控服務(wù)等與 AI 緊耦合的能力，和業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度融合，構(gòu)建涵蓋業(yè)務(wù)理解、模型學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理和運行監(jiān)控的全生命周期管理的服務(wù)。

　　“以百度智能云為代表的公司提供的AI整體解決方案，將改變整個電力能源行業(yè)的生產(chǎn)和管控的模式，”王磊表示。舉例來看，當(dāng)前電力能源企業(yè)大多擁有萬億價值的資產(chǎn)，如何高效管理好是關(guān)鍵，例如輸電線路、輸油管道、專有設(shè)備等等。傳統(tǒng)巡檢方法，是依靠巡檢工程師巡線查找缺陷，靠的是專家意見;現(xiàn)在使用人工智能的辦法自動識別和事故判定，依靠百度250項成熟AI能力模型對圖片和數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，可以大大節(jié)省一線巡檢工程師工作量，達(dá)到基層減負(fù)的目標(biāo)。

　　AI中臺賦能行業(yè)客戶

　　據(jù)了解，百度智能云AI中臺目前已經(jīng)在國內(nèi)的電網(wǎng)、發(fā)電、能源類客戶得到了成功應(yīng)用。其中，智能語音技術(shù)、圖像識別技術(shù)、模型開發(fā)模型庫、數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)全面在電力能源行業(yè)和細(xì)分行業(yè)中當(dāng)中得到了很多央企客戶的青睞。

　　例如，國家電網(wǎng)山東電力，受理超過一億居民用戶的用電服務(wù)業(yè)務(wù)，已經(jīng)使用百度人工智能技術(shù)構(gòu)建了AI中臺，并且在核心業(yè)務(wù)中進(jìn)行了應(yīng)用。百度AI中臺，總共管理了28類人工智能的模型，支撐著包括電力營銷、電力運行監(jiān)控、電力巡檢、電力調(diào)度、智能辦公等等企業(yè)方方面面的核心業(yè)務(wù)。

　　在這個過程中，AI中臺整體納管了三類業(yè)務(wù)模型。根據(jù)王磊介紹，一類是基于百度AI中臺訓(xùn)練和管理出來的電力能源行業(yè)特有的AI模型;第二類是第三方模型，包括國內(nèi)很多AI廠家所提供的一些垂直類應(yīng)用模型;第三類，是用開源技術(shù)開發(fā)出來的AI模型。與此同時，百度AI中臺也支撐了通用的能力模型的建設(shè)，如語音技術(shù)、人臉模型等等。其中人臉模型已經(jīng)支持全省17家地市供電公司的刷臉辦電業(yè)務(wù);同時在智慧營銷環(huán)節(jié)過程中，該企業(yè)也全面推進(jìn)智慧營業(yè)廳的建設(shè)，推行刷臉辦電、無人辦電的業(yè)務(wù)。

　　從這個角度來講，百度AI中臺助力了企業(yè)客戶的智能化變革，可以說是名副其實的智能化基礎(chǔ)設(shè)施。

　　AI中臺建設(shè)和使用過程中要遵循一定的原則

　　當(dāng)然，智能化轉(zhuǎn)型不是一蹴而就，正如前文所言，企業(yè)AI建設(shè)有明顯的階段性。無論在哪一個階段，都要有一定的建設(shè)周期和建設(shè)方法，要遵循科學(xué)的方法論。那么具體需要關(guān)注哪些要點?

　　王磊表示，百度AI中臺為企業(yè)智能化提供從方法論到系統(tǒng)的全套工具，從生產(chǎn)到端云服務(wù)的全面管理。具體來看，他認(rèn)為，在AI中臺的建設(shè)和使用過程中，需要重點關(guān)注以下四點：

　　首先，考慮復(fù)雜性管理。通常而言，企業(yè)在建設(shè)AI中臺過程中，面臨AI平臺、數(shù)據(jù)平臺、云平臺等多平臺，復(fù)雜多樣的硬件環(huán)境、機房和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等等。那么第一步，就是要把AI中臺架構(gòu)和現(xiàn)有架構(gòu)實現(xiàn)融合，做整個架構(gòu)的梳理。目前百度智能云在國內(nèi)外主流的云和數(shù)據(jù)平臺當(dāng)中都做了適配，在技術(shù)層面上幫助企業(yè)解決了問題。

　　其次，注意AI管控體系建設(shè)。企業(yè)要重視自身AI人才建設(shè)和運營團隊建設(shè)，重視AI能力和實施效果的量化評估。王磊建議，把AI中臺放在總部或者區(qū)域的管控中心當(dāng)中，將所有AI能力模型統(tǒng)一納管起來，和前文提到的“納管三類業(yè)務(wù)模型”理念類似。

　　第三，聚焦多元化及自主可控。AI技術(shù)和生態(tài)還在發(fā)展，企業(yè)要允許技術(shù)、框架多元化，在視覺、語音、文本等多方向?qū)崿F(xiàn)資產(chǎn)儲備，同時重視核心平臺、核心框架、核心能力的自主可控。王磊推薦的組合，是將具有國內(nèi)自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能的核心與國內(nèi)安全可控芯片適配，把整個國產(chǎn)服務(wù)器、操作系統(tǒng)甚至應(yīng)用系統(tǒng)實現(xiàn)適配，真正做到自主可控。

　　最后，持續(xù)升級發(fā)展，長期迭代。企業(yè)的AI中臺建設(shè)是長期迭代過程，不是一蹴而就也不是原地踏步，他表示百度智能云希望借用AI中臺技術(shù)和服務(wù)能力，助力電力能源企業(yè)實現(xiàn)模型和能力不斷迭代和開發(fā)的發(fā)展。

　　結(jié)語

　　智慧能源未來的趨勢和走向是什么?恐怕誰也不能給出一個確切答案。對此，王磊說，“今年，是‘十四五規(guī)劃’的關(guān)鍵一年，也是‘十三五建設(shè)’的最后一年，我們認(rèn)為這個階段承上啟下，進(jìn)一步展望未來智慧能源的發(fā)展場景，我們有很強的信心。”

　　其實，觀察近幾年百度智能云對人工智能建設(shè)的思路，我們已經(jīng)有了大致的方向。現(xiàn)在，百度已經(jīng)匯集了194萬開發(fā)者開發(fā)的生態(tài)，23.3萬多個人工智能的模型，一套以飛槳為核心的深度學(xué)習(xí)開源框架和技術(shù)。圍繞著人工智能的生態(tài)和技術(shù)能力，百度AI中臺的解決方案，正在賦能到電力能源行業(yè)的核心業(yè)務(wù)當(dāng)中，包括電力經(jīng)營的管理、電力生產(chǎn)的管理，電力的智慧營銷建設(shè)，運行檢控、安監(jiān)，調(diào)度等等方面。百度智能云以其擅長的AI能力，正為企業(yè)創(chuàng)造業(yè)務(wù)的新動能。

　　上述即是，百度智能云回答的智慧能源“三道試題”。可以說，不管怎樣，主動或者被動，電力能源行業(yè)的AI中臺時代已經(jīng)到來。