中能拾贝：与AI大模型“交朋友”，加速打造新质生产力

由中国人工智能学会主办、社会计算与社会智能专委、哈尔滨工程大学共同承办的CAAI第九届全国大数据与社会计算学术会议(China National Conference on Big Data & Social Computing,简称BDSC2024)近日召开。

大会邀请人工智能、社会计算、信息科学、伦理学以及社会科学、系统科学、政策科学等交叉领域的重量级学者做大会报告,中能拾贝联合创始人、常务副总经理刘勇作为能源电力AI+大模型应用研究专家,受邀参会并做《大模型技术应用赋能能源电力新质生产力》报告。

不追求模型“大小”,拾贝云能源大模型更注重应用价值

大模型时代的到来极大提升了人工智能在自然语言处理、图像识别、声音分析等领域的性能,也为智能社会发展带来了一系列影响和机遇。在能源电力领域,AI大模型技术也获得大力推广,并涌现出一系列行业级应用。

作为一家专注于“工业AI+”的工业智能产品与服务提供商,中能拾贝通过自主研发的“拾贝云(CyberWing)”品牌系列产品,助力工业企业特别是能源电力企业数字化转型升级。面对落地成本高、无法自我“成长”等企业级大模型建设的核心痛点,刘勇通过丰富的行业成功实践,分享了企业级能源大模型搭建整体架构及部署方案。

他指出:“拾贝云能源大模型CyberwLLM在工业领域的应用,不追求模型的大小,而是注重模型的适用性和专业性。工业领域更倾向于使用小参数的大语言模型,针对特定场景进行训练和知识库加强。”他强调,大模型并非越大越好,而是要适当,同时要注重模型的颗粒度,既不能太粗也不能太细,以实现系统协同。

在讨论大模型的成本与收益时,他建议:“企业应合理控制成本,同时最大化大模型的价值。

作为一个深耕电力领域多年的工业智能产品与服务提供商,我们更希望从全局把控上帮助企业合理规划大模型的建设和应用,通过技术手段以最小的成本实现价值最大化。”

大模型产品是“得力助手”,让能源管理更智慧

谈及大模型技术带来的变化,刘勇指出:在能源电力领域,拾贝云能源大模型应用不会替代传统的知识和技能,而是作为智慧电厂的“得力助手”,可以更好地促进现有数字系统的升级和优化。他鼓励行业内外人士拥抱AI技术,大力推广大模型产品应用,让科技促进社会和工业的进一步发展。

比如,针对电力行业知识的多样化和专业化、知识的散乱存放、知识的传承效果欠佳、知识的缺失以及专业领域解决问题的宝贵知识和经验留存,基于CyberwLLM的电力知识服务引擎可以构建统一自然语言交互的知识载体,提供问答应用知识服务引擎,以大模型统一知识载体为内核,对知识进行充分的应用、共享和传递。

在巡检场景上,当巡检发现异常,基于CyberwLLM的巡检智能交互问答可根据历史经验和智能算法支撑,结合设备运行数据做出智能辅助决策建议,包括精密点检建议、设备检修决策建议、应急处置建议、调整运行方式建议等。基于大语言模型的系统交互能力,通过与模型对话可以完成巡检路线规划、巡检标准查询、巡检结果查询、巡检发现异常问题统计及检索、统计图表生成。

此外,拾贝云能源大模型的能力还在多个场景上发挥作用,包括基于CyberwLLM的检修作业增强、技术监督、生产指挥动态决策、集控告警信号分析、电站设备信号建模、Eventlog事件异常识别、电站监测预警处理、储能电站故障信号处理、电站安全监督管理、企业通用文档助手、智能合同助手、职能培训助手、会议纪要助手……

总的来看,拾贝云能源大模型助力企业通过智能化分析和预测,优化电网运行和能源管理,支持绿色能源的高效集成,推动行业向低碳、智能、高效的方向发展,同时为实现“双碳”目标提供了技术支撑和创新解决方案。

中能拾贝官网:https://www.cyberwing.com/