为深入贯彻国家“人工智能+”战略，引领能源行业数字化转型，本成果立足公司业务智能化需求，采用全栈自主可控技术路线，成功构建了电力行业首个领先的人工智能平台。该成果以“算力－模型－数据－平台”四位一体的技术体系为核心，系统攻克了异构算力协同、领域算法创新、海量数据治理等关键难题，为电网全域智能化管理与业务创新提供了坚实的技术底座，形成了具有行业引领性的核心技术优势。在技术创新层面，本成果实现了三大核心突破。在算力方面，首创基于NPU+CPU的自主可控异构计算架构，研发算力一体化调度引擎，首次实现了对昆仑、昇腾、寒武纪三大国产算力的统一调度与高效协同，并通过构建云边端三级推理集群，使推理时延降低40%。在算法方面，深度集成PaddlePaddle、SenseParrots、MindSpore等自主可控AI计算框架，完成Deepseek、Qwq等大模型及295个算法组件部署，并在CV、NLP及边端智能领域取得显著创新，研发的设备缺陷检测模型平均精度达92%，轻量化模型压缩技术使无人机模型体积缩小80%而精度损失小于3%。在数据方面，创新提出“预标注+人工校验”的智能标注范式，建成PB级电力样本库，并首创基于GAN的小样本增强技术，有效解决了稀缺故障场景数据不足的难题，2025年8月，《电力作业安全管控图像高质量数据集》入选国家数据局高质量数据集典型案例（案例五十一），为AI应用提供了高质量的数据支撑。在应用成效层面，本成果已全面赋能电网核心业务，创造了显著的经济与社会价值。基于平台构建的智能化辅助评标体系，实现评标效率提升50%，客观评标项自动计算准确率达95%；构建的全国首个电力智能客服多模态大模型，使机器代人率高达86.8%；开发的86个安监领域智能识别模型，实现年违章识别从0到2000起的突破，相当于增配1250名安全员。该成果不仅推动了企业内部的数字化、智能化建设，更通过凝聚上下游合作伙伴，加速了自主可控AI生态的形成，有力引领了能源行业的技术创新与产业升级。

（1）异构算力智能调度技术随着人工智能在电力行业的深度应用，算力需求呈现爆发式增长，传统单一算力架构已无法满足复杂场景下的高性能计算需求。为此，首创“昇腾NPU+鲲鹏CPU”动态资源池化算法，通过智能调度技术实现CPU、GPU、NPU等异构计算资源的统一管理与高效协同。动态资源池化：基于负载预测和任务优先级，算力利用率提升40%以上。能效优化：结合电力业务特点，针对巡检图像识别、语音指令处理等高并发场景，单任务响应时间缩短30%。跨平台兼容：适配国产化硬件生态（如昇腾910B、寒武纪MLU），打破算力孤岛，为“东数西算”等战略提供底层支持。（2）多模态数据融合引擎电力业务涉及文本报告、设备图像、语音工单等多模态数据，传统单模态分析难以挖掘数据关联价值。我们构建了电力行业首个AI标注基地，并研发多模态融合引擎，实现跨域数据的统一治理与智能分析。数据治理、知识图谱构建、样本库规模，累计标注数据数十万条，涵盖输电、变电、配电等20余类场景，为AI模型训练提供高质量燃料。（3）打通了“国产硬件-国产框架-行业算法”的全链路自主可控应用实现了自主可控深度学习框架与自主可控异构算力的高效协同。通过跨硬件平台的算子适配研发，确保了国产AI生态在电力复杂场景下的稳定运行与高性能表现。基于此技术链，研发的CV、NLP等算法在真实业务中取得显著成效（如将无效告警降低至30%，整体识别准确率保持在90%以上），并支撑了十亿级次的服务调用，证明了自主可控技术路线在关键行业大规模应用的可行性与优越性。

经济效益方面，通过全面应用自主可控的人工智能技术，为电力企业的数字化转型注入了强劲的智慧动能。本次成果的核心价值，在于成功将前沿科技转化为驱动企业降本增效、优化运营的直接生产力，具体体现在运营效率、成本结构及战略竞争力的全方位提升。首先，在运营效率与资源优化方面通过构建的自主可控人工智能平台，对电力业务全流程算力资源、模型资源、数据资源进行了深度赋能，实现资源精准监控与智能优。其中，算力利用率指标提升尤为明显，整体利用率提升了40%，解决了长期以来企业算力资源“空转”或“忙闲不均”的痛点，为大规模、复杂的AI模型训练与推理提供了经济高效的底层支撑。其次，在数据要素价值与模型效能层面通过建设行业级的高质量电力样本库，将经过严格清洗、标注和治理的数据，直接作用于算法模型的训练过程，使得模型在电力特定场景下的识别准确率、预测精度提升了35%。在客户服务中，语音交互的理解更加精准；在调度指挥中，决策依据更为可靠。更为直观的成效体现在“数字员工”的大规模应用上。在安全生产监督领域，由计算机视觉、物联网分析等技术构成的“数字安监员”，能够7x24小时不间断地进行风险识别与预警，其处理标准化、重复性任务的效能，相当于替代了约1179名人工。在生产技术领域，负责设备智能巡检、故障智能诊断的“数字工程师”，则等效替代了约1443名员工。这些数字员工并非简单的替代，而是在提升工作质量与一致性的同时，将人类员工从繁琐、危险的工作中解放出来，转向更具创造性和战略性的岗位，从而实现了人力资源的结构性优化与价值重塑，直接带来了人力成本与运营成本的大幅降低。社会效益方面，有利于推动实体经济与数字经济的深度融合，高质量赋能电力行业发电、输电、变电、配电、用电、调度等各业务领域，合理平衡企业规模增长与人力资源短缺的矛盾，优化客户服务，提升客户体验，加快实现从“用上电”向“用好电”的转变，更好满足人民追求美好生活的力培育具有产业链上下游辐射效应的电力人工智能新业态，推动电力需求；同时，该应用助力电力行业的数字化转型，构建以数据为核心、智能化为支撑的新型电力系统，推动能源结构清洁转型和能源消费革命，服务国家碳达峰碳中和战略目标。

林嘉鑫：负责本成果相关项目的管理和技术研究工作。杨永娇：高级工程师，负责整体项目统筹协调，技术路线及架构设计黄月天：负责模型方案设计，指导模型训练调优李瑞淇：负责本项目数据采集清洗工作管理，沉淀领域内高质量数据集。严宇平：负责本成果相关项目的管理和技术路线研究工作彭泽武：负责本成果的技术架构与平台架构研究工作姚潮生：负责本项目功能应用成效测试验证，模型性能、安全、应用测试工作秦强：负责项目云边协同及智能算法技术路线研究黄汉业：负责指导模型训练调优，边端设备接入等相关工作

电力行业AI技术应用在基层减负、服务优化、绿色低碳和安全提升等方面取得显著成效。在基层减负方面，通过部署智能巡检系统，输电巡检人力需求减少60%，高危高空作业频次降低90%；配电房采用机器人巡检后，人工巡检工作量下降66%，故障停电时间缩短70%，大幅减轻了一线员工的工作负担和安全风险。在服务优化方面，95598热线应用智能客服系统后，客户服务响应时间从3分钟缩短至15秒，客户满意度提升至98%；公文处理引入智能审批系统，处理时间从3天压缩至1小时，行政效率显著提升。在绿色低碳方面，基于AI的精准运维策略延长设备使用寿命；异构算力集群通过智能调度算法，提升能效比，有力支撑场景构建实现。在安全提升方面，输电缺陷智能识别准确率达到96%，漏检率控制在3%以内，为电网安全运行提供了坚实保障。这些成果充分展现了AI技术在推动电力行业数字化转型中的关键作用。  

本项目构建了电力行业首个全栈国产化人工智能平台，形成了“算力-模型-数据-平台”四位一体的技术体系。在技术合作方面，本项目深度适配了昇腾、寒武纪等国产芯片，集成了PaddlePaddle、MindSpore等主流框架，建成PB级电力样本库。我们可以提供整套国产化适配方案以及技术支持。未来成果转化希望重点解决极端天气下算法鲁棒性不足、边缘侧算力利用率波动等问题，同时致力于打破数据壁垒，建立统一的AI评价标准，将成熟的AI应用范式向更广泛的基层单位推广，以应对人才短缺和数字化能力不均的挑战。