當(dāng)AI邂逅電能：與圖知科技一起探索工業(yè)AI王座

AI與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，近年來已經(jīng)深入到了大眾生活的方方面面。在往期白洞計(jì)劃中，我們也與大家探討了許多AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的垂直場(chǎng)景與無限細(xì)節(jié)。但我們也發(fā)現(xiàn)，在AI向產(chǎn)業(yè)奔涌灌溉的浪潮中，有一塊領(lǐng)地尚未進(jìn)入大眾眼簾，那就是電力。

在這個(gè)年輕人動(dòng)輒說“我的命都是WiFi/空調(diào)/互聯(lián)網(wǎng)給的”時(shí)代，電力就像現(xiàn)代生活的一座燈塔——靜默而有力地照耀著千行萬業(yè)與蕓蕓眾生行色匆匆的前路。那么它自己，又將被時(shí)代塑造成何種模樣呢？

在最新一期的《白洞計(jì)劃》中，我們將與AI企業(yè)圖知科技一起，見證電力行業(yè)里在技術(shù)進(jìn)化的能量席卷之下，將會(huì)讓我們的生活以怎樣的姿勢(shì)向未來前進(jìn)。

AI助力電力革新：中國工業(yè)的彎道超車之路

電力行業(yè)需要AI嗎？答案已經(jīng)毋庸置疑。

在交流過程中，資深電力專家孟煒闡述了產(chǎn)業(yè)端對(duì)智能技術(shù)的渴求：

首先，設(shè)備診斷的安全饑渴癥。電力行業(yè)是一個(gè)產(chǎn)供銷高度流程化、對(duì)安全性要求比較高的領(lǐng)域，這對(duì)設(shè)備診斷提出了比較緊迫的需求。但以目前村村通的服務(wù)輻射量級(jí)，依靠當(dāng)前人工結(jié)合圖像參數(shù)判斷來檢測(cè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。諸如惡劣天氣等環(huán)境因素，瞬息萬變的內(nèi)部工況都需要超前預(yù)控。

同時(shí)，枯燥重復(fù)的工作內(nèi)容正在勸退年輕勞動(dòng)力。絕大多數(shù)情況下，電力巡檢、問題篩查都是預(yù)防型的重復(fù)勞動(dòng)，在沒有故障征兆情況下，工程師很難從工作中獲得成就感，痛苦的重復(fù)枯燥勞動(dòng)讓越來越多年輕人不愿進(jìn)入工業(yè)一線工作，求助于產(chǎn)業(yè)智能化就成了唯一的出路。

放在更大的國際競(jìng)爭(zhēng)背景下，目前中國電力領(lǐng)域無論是工程和制造體系化、技術(shù)服務(wù)和管理的方法論等方面都與發(fā)展較快的西方先進(jìn)制造商有差距，AI與電力產(chǎn)業(yè)模型的嫁接，有助于中國工業(yè)走出一條快速發(fā)展、追趕發(fā)達(dá)國家的彎道超車之路。

當(dāng)然，在引入AI之前，電力行業(yè)有著一些得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，比如作為一個(gè)知識(shí)密集型行業(yè)，電力領(lǐng)域本身就有較為成熟的信息化建設(shè)基礎(chǔ)，能夠產(chǎn)生大量供給智能算法的數(shù)據(jù)養(yǎng)料；再比如人才認(rèn)知，許多諸如孟總一樣熟知行業(yè)痛點(diǎn)的專家，正在以超前的眼光推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)邊界與技術(shù)邊界的融合……這些，都成為AI得以灌溉進(jìn)產(chǎn)業(yè)根須的前提條件。

總的來說，提升產(chǎn)業(yè)效率、提高運(yùn)行可靠性、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的跨越式升級(jí)，這些正是電力行業(yè)迫切希望利用AI技術(shù)解決的難題，也正是AI產(chǎn)業(yè)化的典型價(jià)值。

拿起AI武器：技術(shù)如何改變工業(yè)常識(shí)？

從孟總的講述中，我們得以觸碰了AI+電力遠(yuǎn)大前程的一角。但客觀來說，打造產(chǎn)業(yè)理想AI的現(xiàn)實(shí)之路并非坦途。

工業(yè)AI之所以一直都被看做是最難的、也最復(fù)雜的應(yīng)用領(lǐng)域，原因就在于，一方面行業(yè)外延十分廣泛，細(xì)分領(lǐng)域很多，要求的專業(yè)知識(shí)也很廣泛，因此一直沒能誕生能夠吃透整條產(chǎn)業(yè)鏈的巨頭玩家，AI技術(shù)企業(yè)想要深入進(jìn)去會(huì)遇到各種各樣意想不到的難題；

同時(shí)，電力行業(yè)關(guān)系到國計(jì)民生，解決問題大多采用傳統(tǒng)方式。對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全也有比較高的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有的AI技術(shù)目前尚處于初始探索階段，在產(chǎn)業(yè)端的認(rèn)可和信任程度還不高，所以AI技術(shù)目前只能在一些相對(duì)垂直、細(xì)分的領(lǐng)域切入，這也在一定程度上限制了技術(shù)的發(fā)揮空間。

對(duì)此，圖知科技聯(lián)合創(chuàng)始人嚴(yán)超的感觸就極為深刻。在交談中，他分享了一個(gè)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的有趣故事。

在做變電領(lǐng)域的時(shí)候，圖知科技只能根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)工程師的反饋來進(jìn)行處理，對(duì)變壓器和開關(guān)柜進(jìn)行故障檢測(cè)。但與孟總交談后他們了解到，業(yè)內(nèi)已經(jīng)有了很成熟的國家規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，雙方一碰即合，一條條進(jìn)行篩選，將重要性高、技術(shù)可實(shí)現(xiàn)的一些條目摘出來，比較難的標(biāo)準(zhǔn)往后放一下。再將這樣一個(gè)優(yōu)先級(jí)排序的規(guī)范轉(zhuǎn)換成AI技術(shù)語言，大大加速了圖知跟行業(yè)之間的結(jié)合。

換句話說，AI想要深入電力行業(yè)，也必須從產(chǎn)業(yè)端需求中進(jìn)行挖掘，去明確自己要做什么，不做什么。

所以，經(jīng)過了一系列的蓄力之后，圖知科技也不斷淬煉除了對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的深度感知，并打造除了改變行業(yè)現(xiàn)狀的技術(shù)武器。通過嘉賓的分享，我們可以大致將AI與電力行業(yè)的觸碰總結(jié)為是三個(gè)方面：

第一，基于AI算法的電力全流程故障識(shí)別。

比如在發(fā)電、變電、輸電這三個(gè)核心環(huán)節(jié)上，圖知科技就與合作伙伴打造了覆蓋全流程的故障檢測(cè)系統(tǒng)。

在發(fā)電領(lǐng)域，圖知與神華集團(tuán)旗下的一家公司合作，開發(fā)了能夠識(shí)別煤堆管道、大型設(shè)備缺陷等在內(nèi)的算法平臺(tái)，從而規(guī)避部件脫落松動(dòng)、設(shè)備腐蝕、內(nèi)部自燃、密封點(diǎn)泄露等潛在問題。

在變電領(lǐng)域，圖知與陜西山東遼寧等地的電力企業(yè)一起，打造了智能變壓器和開關(guān)柜，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)部故障的自動(dòng)檢測(cè)工作。

輸電方面，圖知在在山西江蘇江西山東等地，引入無人機(jī)的機(jī)載AI對(duì)輸電線路進(jìn)行巡回拍攝，工程師可以有重點(diǎn)地檢查AI傳回的影像，實(shí)現(xiàn)人機(jī)結(jié)合巡檢。由此降低工程師圖像檢測(cè)數(shù)量，帶來的產(chǎn)業(yè)效率提升，正在改變傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)故障檢測(cè)的常規(guī)認(rèn)知。

第二，依靠智能決策的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

僅僅依靠計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)替代人工進(jìn)行感知，顯然是不夠的。圖知科技的另一個(gè)技術(shù)布局，就是向深度決策挺進(jìn)，利用算法和后臺(tái)大數(shù)據(jù)結(jié)合，對(duì)故障成因?qū)崿F(xiàn)預(yù)判與決策。比如通過無人機(jī)巡檢，預(yù)測(cè)哪些位置有可能會(huì)出現(xiàn)故障，從而做一個(gè)提前的預(yù)判，在事故發(fā)生之前，就完成風(fēng)險(xiǎn)控制，防患于未然。

第三，智能軟硬件協(xié)同的互聯(lián)互通。

完成了現(xiàn)有AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的融合之后，圖知科技還計(jì)劃將觸角深入到行業(yè)全數(shù)據(jù)建設(shè)上去。利用多種多樣的傳感器，比如測(cè)量dian'q電壓、電流、溫度、濕度、煤炭含硫量與灰分和揮發(fā)分等數(shù)據(jù)，搭建一個(gè)統(tǒng)一的智能框架入口，實(shí)現(xiàn)全局、全維度的數(shù)據(jù)交叉分析，再結(jié)合機(jī)械臂等硬件，替代高風(fēng)險(xiǎn)、重復(fù)枯燥的人力勞動(dòng)，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)從執(zhí)行端向自動(dòng)化、智能化進(jìn)階。

目前來看，從感知端到分析端，再到行動(dòng)端，圖知科技在努力讓AI在電力的各個(gè)專業(yè)場(chǎng)景去發(fā)揮作用，實(shí)現(xiàn)高效率、低成本的“產(chǎn)業(yè)折疊”。

重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條，AI+電力的機(jī)遇與隱憂

AI+電力，是一個(gè)全新的場(chǎng)景和市場(chǎng)，在技術(shù)深入的過程中，面對(duì)糾纏交錯(cuò)的產(chǎn)業(yè)關(guān)系聯(lián)動(dòng)，想交付符合產(chǎn)業(yè)預(yù)期的產(chǎn)品，自然也會(huì)面臨許多全新的問題。

通過兩位嘉賓在節(jié)目中的分享，我們發(fā)現(xiàn)最大的挑戰(zhàn)主要集中在三個(gè)矛盾上：

1.迫切的產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求，與不切實(shí)際的技術(shù)預(yù)期。

國家政策號(hào)召與巨頭的鼓與吹，往往會(huì)讓AI在深入產(chǎn)業(yè)的過程中，被鍍上一層“救世主”的光環(huán)。但實(shí)際上，過度的預(yù)期和宣傳反而會(huì)損傷AI在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的積極性。

孟總反映到，許多產(chǎn)業(yè)人員會(huì)對(duì)AI報(bào)以過分的強(qiáng)調(diào)和預(yù)期，覺得AI是萬能的，能幫助他們解決一切問題。在他看來，技術(shù)企業(yè)需要管理好客戶的預(yù)期，進(jìn)行合理的目標(biāo)導(dǎo)向。在哪些痛點(diǎn)去替代勞動(dòng)力，哪些地方提升決策效率。從而避免一兩次失落之后，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈喪失信心。

2.AI公司的技術(shù)賦能渴望，與電力行業(yè)的真實(shí)痛點(diǎn)。

兩位嘉賓分享了一個(gè)非常有意思的故事，那就是在業(yè)務(wù)溝通的過程中，圖知經(jīng)常和合作方嚴(yán)肅地“吵架”。原因正是源自AI技術(shù)與電力需求的兩種視角，背后往往不是技術(shù)的問題，而是組織架構(gòu)、溝通文化，甚至工作習(xí)慣上的差異。

比如科技企業(yè)總是急于了解技術(shù)如何下沉，實(shí)現(xiàn)路徑是怎么樣的，容易忽略業(yè)務(wù)本身的需求，到底需要提供哪些服務(wù)。而業(yè)務(wù)方往往對(duì)技術(shù)邊界了解的不準(zhǔn)確，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生對(duì)方認(rèn)為技術(shù)難度不大，實(shí)際上無法實(shí)現(xiàn)；或是認(rèn)為一些東西完全做不了，但在技術(shù)人員眼中其實(shí)很簡(jiǎn)單之類的認(rèn)知誤差。對(duì)此，圖知科技的看法是，技術(shù)是要服務(wù)于業(yè)務(wù)，想要解決問題，一定是努力去把行業(yè)專家的思路AI化。

3.嚴(yán)苛的產(chǎn)業(yè)安全訴求，與中國企業(yè)的品牌塑造。

我們知道，涉及到國計(jì)民生的電力行業(yè)，在生產(chǎn)中的第一準(zhǔn)則就是安全，不能出偏差自然必須引入成熟的產(chǎn)品與系統(tǒng)，這種情況下，歐美、日本等工業(yè)相對(duì)成熟的市場(chǎng)就成為了優(yōu)先選擇。國內(nèi)的技術(shù)公司想要得到認(rèn)可和信賴就比較難。

這會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)問題，一是國外供應(yīng)鏈巨頭的利潤(rùn)很高，售價(jià)千萬的機(jī)器往往成本只有一百多萬，某種程度上加重了電力企業(yè)的經(jīng)營壓力；另外，目前智能計(jì)算大多需要上傳到公有云端進(jìn)行規(guī)模化處理，但關(guān)鍵的電力數(shù)據(jù)一旦被上交到西方企業(yè)手中，一旦被用來判斷中國的產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)乃至社會(huì)狀況，裹挾的安全風(fēng)險(xiǎn)是難以估量的。

對(duì)此，中國技術(shù)企業(yè)除了不斷加深在安全、質(zhì)量領(lǐng)域的品牌建設(shè)之外，發(fā)展軟硬件結(jié)合的邊緣計(jì)算等差異化服務(wù)，率先建立起品牌標(biāo)識(shí)與技術(shù)模板，才有可能成為行業(yè)伙伴眼中可信賴的安全保障。

從圖知科技的故事中，我們可以看到，AI融入產(chǎn)業(yè)，從來不是某一個(gè)技術(shù)公司與一個(gè)行業(yè)客戶就能完成的工作。它需要解決的是產(chǎn)業(yè)生態(tài)內(nèi)部一系列連鎖反應(yīng)，才能將傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)化為新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。而幸運(yùn)的是，AI書寫的新故事，正在無數(shù)電力人的翹首期盼中等待著。只要能夠尊重行業(yè)規(guī)律，尊重技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界，AI一定不是空中樓閣。

恰恰相反，它終將摘下工業(yè)這頂“王冠”，引領(lǐng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鵬霄萬里。

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