用愛發電只是個梗,用AI使能電力卻是無邊未來

還記得那個“用愛發電”的老梗嗎?

2014年的時候,臺灣一些環保團體因為反核電訴求提出了這個神奇的口號,被二次元世界的朋友們各種引申,變成了一句網紅流行語。

結果后來AI技術真的跟電力結合了。我和我的媒體同行們,大概都想過借用這個諧音梗,寫寫“用AI發電”的故事。但是謹慎來說AI并不能直接參與發電,亂用諧音梗不僅很破,還有標題黨的嫌疑。

那就換個說法吧,雖然“用AI發電”不行,但AI技術與電力產業的結合卻在真實發生。經歷了數年的發展,AI技術已經發展出了相對完善的產業體系,在電力行業各領域中大展身手。隨之而來的,是AI+電力產業開始釋放出更多紅利,面向更多創業者和從業者打開機遇窗口。

在疫情尚未過去,復工已經陸續開始的特殊時期,“新基建”話題登上了各種熱搜榜單。在“新基建”的范疇里,各行業的數字化和智能化絕對是重中之重。從這個角度看,電力產業的智能化也將在接下來很長時間內釋放政策、資本與產業鏈紅利。

而對于我們大多數人來說,AI和電力行業的交叉,是一個相對陌生的知識體系。一方面這涉及相對工程化的AI應用,另一方面電力系統是高度精密的工業體系,產業科普渠道并不多。但在這段特殊日子里,我們卻可以從華為打造的昇騰系列直播里,了解這個獨特且重要領域的真實情況。

在新ICT基礎設施,以及AI技術體系的成熟下,電力產業正在迎來高速的智能化發展期。在這個趨勢里尋找機會,說不定可以讓AI給你的人生發個電。

AI使能電力

說起來AI與電力的結合,頗有點王要見王的感覺。

一百年前,電力開始駛入各行各業,成為人類社會新的通用技術底座,你很難想象今天有哪個行業,甚至哪個家庭居然是可以不用電的。而產學各界對AI技術也抱有同樣的期許,AI可以使能千行百業,解放各個領域的生產關系。

事實上,這次AI技術崛起的第一站就關乎電。2016年,剛剛被谷歌收購不久的DeepMind還沒有派出名揚天下的阿爾法狗,就先在谷歌數據中心里玩起了AI節電計劃。基于DeepMind的平衡算法,谷歌數據中心成功將用電量縮減了15%。后來這一項目還被谷歌打入了市場,希望能夠幫助電力運營商節省用電量。

事實上,AI與電的邂逅絕不僅僅是智能節電這么簡單。在電力產業漫長的產業鏈中,從發電、輸電、配電、售電,到用電,所有環節都被認為可以引入AI技術的參與,從而達成提高效率、節約成本、降低人工勞動量的目標。AI無人巡檢、AI輸電線路可視化、AI配電方案,以及AI+大數據節電系統,是目前AI+電力產業先行落地的幾個關鍵領域。

總體來說,電力產業是在各行業中,尤其適合AI技術進行加持的。因為它有這樣幾個特點,非常適合機器視覺與智能數據、深度學習技術來完成提質增效:

1、電網的產業特點是運營周期長,人工成本大。AI能夠取代部分人力成本,就將帶來巨大價值。

2、電力系統是一個標準的木桶模型,絕不能出現任何短板。所以智能識別、智能巡檢等AI解決方案的凈值大,需求強烈。當然對AI技術的合規與精度要求也同樣高企。

3、電力行業的數據標準化程度高、數據規模巨大,非常適合AI進行重新配比,AI軟件與硬件都能與電力產業進行深度融合。

早在2009年,國家電網就制定了智能電網發展規劃,從而將電網優化配置資源能力、自動化水平和環保水平大幅提升。

而在這場曠日持久的史詩邂逅之下,一家家科技公司都瞄準了這個新興市場,一個個AI體系與電力產業的真實協作方案正在成型。而這些通道,也隨之通過初步形成的產業生態向普普羅大眾打開了智能時代的大門。

基于昇騰AI計算平臺的Atlas與電力產業的真實碰撞

AI+電力的蛋糕很大,如果想要把其中的邏輯說得更明白一些,我們可能要先切下來其中的一角。

疫情期間,安全復工和產業無人化變成了全社會的熱議。但如果我們到電力行業里看看,很多崗位早就已經開始了無人化。

比如說電路巡檢,這個在電網體系中格外重要,但又異常艱苦的崗位。由于電網鋪設范圍廣,橫跨各種地形環境,巡檢員必須在杳無人跡之處用雙腳丈量線路,風餐露宿晝夜兼程。而去年9月,華為與深圳供電局合作,發布了用AIoT視頻巡檢解決方案,改變傳統人工巡檢的新能力。在大量集成了華為Atlas 200 AI加速模塊的視頻在線監測攝像頭,以及搭載Atlas 200 AI加速模塊的無人機幫助下,過去20天才能完成的巡檢工作,視頻巡檢只需要兩小時。尤其這一解決方案降低了巡檢員繁重的勞動,提高了工作安全系數,可謂功莫大焉。

事實上,各家科技公司正在從不同的角度切入AI+電力的產業圖譜,華為也早在2018年就與深圳供電局聯合成立了ICT實驗室,聚焦能源互聯網和人工智能的合作創新。

而與科技公司普遍依托AI算法走入電力行業不同,昇騰AI計算平臺是基于華為全棧全場景AI的技術能力,從計算產品填補產業空白。

那么這位同學可能會問了:就算昇騰與電力行業的接觸方式很特別,那這個跟我有什么關系呢?

這位同學,你的問題非常好。讓我們再稍微繞遠一點,看看昇騰AI計算平臺,為電力行業貢獻了哪些獨特價值:

1、基于昇騰AI計算平臺的Altas系列產品,能夠滿足電力場景端側AI算力的關鍵空白。

由于能源AI是高精密行業,端側實時化計算能力至關重要,這也讓硬件AI算力和工程化成為了行業的最大挑戰。Altas恰好化解了這個尷尬。

2、全場景AI,能夠融入電力產業的體系化AI需求。

昇騰AI計算平臺提供的全棧AI架構,以及不同智能計算產品組成的產品序列,可以排列組合成各種場景解決方案,滿足特定的場景需求、體系化需求。

3、昇騰AI計算平臺的廣泛生態性。

鯤鵬與昇騰生態,從誕生之日起就以開放作為目標,執行軟件開源、硬件開放的戰略。各類型的生態合作伙伴和開發者,都可以利用昇騰,找到自身與電力行業融合的方案,解決長尾問題。

有沒有明白那個問題的答案?打個比方,昇騰AI計算平臺,就像華為為生態合作伙伴與開發者打造的一系列“AI樂高”。面對電力行業無窮無盡的長尾市場、本地化市場、產業鏈市場,這些樂高的搭建者將是華為以外的你、我、他。

如果說,AI與電力的邂逅,是兩個地殼板塊相撞,拱起了一座巍峨高山;那么旅行者想要登上這座山,就必須要有一條山路——昇騰恰好就是一條安全可靠且風景獨特的路。

如果你是主角,如何打開AI與電的大冒險?

工業AI被產業界認為是“AI+千行萬業”中的王座;而作為精密度最高、場景最復雜、全國體系化最完善的工業領域,電力行業又可以說是工業AI王座上最耀眼的寶石。

當互聯網紅利和人口紅利趨于耗盡,越來越多的開發者、創業者,以及在校學生開始把目光投向AI+電力,這個全新的產業智能化機遇窗口。

對于科技產業的創業者而言,變化就是機遇,機遇就是一切。但就AI+電力產業這個新的機遇大門而言,了解一定先于行動。如果你也想來到這個充滿未知的領域探險,一定要先做好盡可能詳盡的AI+電力產業地圖。

AI使能電力,這個萬億級別的產業需求,今天已經開始向外界釋放機遇。而其中的主要產業機會,在產業細節中,在垂直化、本地化、產業鏈重構的長尾市場里。

上文討論了這樣一個觀點:華為的昇騰AI計算平臺就像是帶給產業開發者的“AI樂高”,可以借此完成不同需求與場景屬性的產業AI目標。那么在昇騰的生態合作里,也就自然而然孕育了先行者在“AI+電力”領域中繪制的“產業藏寶圖”。

比如說,智洋創新就與華為合作,依托昇騰系列產品,構筑了構建輸電設備物聯網解決方案。在輸電線路的AI檢測實踐中,智洋創新發現了實時性不足、監控空白期長、前端算法精度過低等問題。遇上基于華為Atlas 200 AI加速模塊,智洋創新將Atlas200 AI加速模塊嵌入到可視化裝置中,使得前端設備具備AI分析能力,大幅提升前端監測設備的智能水平,有效縮短監控空白期;同時,他們在監控中心新增Atlas深度學習解決方案,不斷對AI算法模型進行訓練優化,從而實時動態提升系統的智能效率。

而另一家合作伙伴,亞聯發展則基于昇騰AI計算平臺,與華為聯合推出了變電站智能運檢解決方案。這一方案將傳統的人工監測變成機器自動識別,實現了對變電站設備狀態、人員行為、區域安全等全場景的智能化監控,幫助電力客戶提高運檢效率,有效保障電網的安全穩定運行。

從這兩家公司的實際經驗,可以發現想要挖掘”用AI助電”的產業機遇,今天必須重視這樣幾個問題:

1、在理解技術基礎,尤其是產業基礎的前提下進行創新,避免自己發明輪子。比如昇騰AI計算平臺已經做了大量前導工作,為開發者和從業者提供了產業跳板。

2、基于成熟案例,理解電力行業與智能計算產業兩方面的接駁點。在實踐案例中總結真實的產業經驗和產業智慧,避免盲目進入未知領域。

3、查探一線產業細節,往往一個細節就是一個機會。昇騰生態不僅是一個產業形態,更是一種產業邏輯。在其中找到發現問題和實現創新的機會,是今天走入AI電力產業的可靠方案。

而即將上線直播的“昇騰大家說——AI賦能電力行業智能升級專場”,則將展示華為昇騰AI計算平臺針對保障輸電電路安全運行、提高運檢效率等問題,如何與行業結合并提出自己的解決方案。對想要了解AI電力,乃至于產業智能化整體趨勢的用戶來說,這一直播將會很合適;尤其對于創業者、工程師、AI技術人員、學生來說,也是非常好的實踐學習機遇。

在特殊的時期,我們展望“AI助電”,也是讓華為的AI技術,幫助我們自己的人生發電。

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