西安交通大学教授揭示电力人工智能多模态大模型创新技术及应用
时间：2025-02-22 19:50
小编：小世评选
在当前技术迅猛发展的背景下，人工智能（AI）已成为诸多领域的核心推动力，而电力行业则是其中之一。近日，西安交通大学王小华教授针对电力人工智能多模态大模型的创新技术以及实际应用进行了深刻的剖析，提出了该领域未来的发展方向和战略思路。
报告分为多个部分，共计35页，系统性地介绍了电力人工智能的发展背景、现状以及未来的前景。王教授指出，人工智能技术经历了多个阶段的发展，而的大型模型（大模型）作为研究的焦点，不可避免地成为了变革的核心。数据、算力与算法被认为是大模型发展的三大基石。在电力行业，由于传统系统对人工的高度依赖，导致了效率低下和故障响应不及时的问题。因此，借助人工智能赋能新型电力系统，实现智能调度、精准检修和科学用电管理，已经成为行业迫切的需求。
王教授强调，自研电力大模型的重要性，尤其是在数据和模型的通用性不足以及电力安全的技术自主可控性方面。为了实现这一目标，报告提出了一整套关键技术体系，以支持大模型的构建和实际应用。在数据生成环节，王教授介绍了如何制作纯文本和多模态数据的管道，以确保所用数据的高质量。同时，通过多模态编码器，能够将不同模态的数据映射到同一特征空间，为模型的进一步构建打下良好的基础。
在模型构建阶段，王教授提出采用多模态的预训练、指令微调、强化学习以及混合立体并行训练等方案，以提升模型的性能和适应性。这些方法的结合使得开发出更符合电力行业需求的通用模型成为可能。在部署应用方面，采用轻量化技术与云边协同的机制，使得电力人工智能的模型能够在真实场景中高效落地。
从实际应用来看，电力人工智能多模态大模型展现出了显著的成果。王教授指出，电力专家与客服系统的结合，实现了全天候的专业服务，提升了用户体验和服务质量。而多模态运维安全助手的应用，则能够提前预警故障，并有效规划运维路径，降低了系统的风险。同时，多模态电力设备状态感知助手也展现了强大的多模态数据状态感知与交互能力，让设备维护变得更加智能和高效。
在新能源领域，电力时序数据分析监测模型能够对时序数据进行深度分析和推理，为电力企业提供智能决策支持。新能源发电功率预测、智能调度和评估等功能也使得发电过程中的数据预测与调度更为精准，提升了整体效率。边侧模型的引入，使得电力设备运维助手不仅保持了高精度，还能实现快速的推理过程，极大地加速了技术应用的落地。
展望未来，王小华教授指出，电力人工智能多模态大模型将会更加聚焦于以典型场景为导向的优化工作。他呼吁加强企业与高校的合作，整合各方资源优势，共同推进电力领域的数据规范建设。同时，他建议建立行业合作联盟，以促进电力行业的有序、健康发展。
王小华教授的报告为电力行业人工智能的应用与技术创新提供了全面的视角和深刻的见解。他的研究不仅揭示了电力人工智能多模态大模型的技术前沿，更为推动行业发展提出了切实可行的方案。在数字化转型的浪潮下，电力行业朝着智能化、数字化的未来不断迈进，实现更高效、更安全的电力服务将指日可待。
