能源是经济发展的基石，也是人类社会进步的动力源泉。AI大模型技术的出现，为能源行业的智能化发展和能源资源的合理利用提供了新的思路与方法。
人工智能技术发展多年，但一直并未出现“杀手级”的应用，直至2022年OpenAI公司发布ChatGPT，带来了震撼的产品体验，AI大模型开始正式闯入大众视野，成为引领生成式技术浪潮的“主角”，拉开了新一轮技术和产业革命的序幕。
在过去的短短两年时间里，我们已经见证了AI大模型在交通、金融、娱乐、制造、医疗等诸多行业成功应用，获得了不俗的表现。将视角聚焦到能源领域，我们也可以看见，从智能电网的优化调度到风电场的效率提升，从石油勘探的精准定位到能源消费的实时分析，AI大模型技术正逐步渗透到能源行业的每一个角落，并带来实质性的效益提升。
能源是经济发展的基石，也是人类社会进步的动力源泉。将AI大模型与能源行业融合，会碰撞出怎样的火花？产生什么样的创新效果？我们不妨随着智谱AI的脚步来一探究竟。
近日，以“智能驱动 创新未来：点燃人工智能+未来引擎”为主题的人工智能赋能新型工业化供需对接深度行暨未来产业创新任务“揭榜挂帅”活动在江苏省无锡市成功举办。活动期间，智谱首席解决方案架构师马晋辰为我们讲述了智谱AI大模型赋能能源行业的故事。
智谱AI成立于2019年6月，由清华大学的技术成果转化而来，专注于人工智能技术研发和应用，是国内最早入局大模型赛道的公司之一，也是目前国内头部大模型厂商代表之一。据马晋辰介绍，智谱AI在2020年底研发了GLM预训练架构，于2024年1月推出新一代基座大模型GLM-4，近期又迎来了基础模型的重大升级——在国际知识发现与数据挖掘大会KDD2024上发布了新一代基座大模型GLM-4-Plus，这是智谱AI全自研GLM大模型的最新版本，在语言理解、指令遵循、长文本处理等方面性能得到全面提升，保持了国际领先水平。
“拥有这样一个强大的基础模型，将为包括能源在内的各行业的AI创新应用带来无限的可能和无限的想象力，其应用场景可涵盖企业知识库构建、智能信息提取、业务数据分析、设备智能巡检、预测性养护报告生成、企业安全管理等。”马晋辰说，“除模型性能和能力开发与研究以外，我们还在算力支持方面做了非常多的工作，GLM系列模型目前支持40余种本土硬件生态，可在昇腾、神威超算、海光DCU、海飞科、沐曦曦云、算能科技、天数智芯、寒武纪、摩尔线程、百度昆仑芯、灵汐科技、长城超云等架构上进行大规模预训练和推理，保证AI模型的高可用和稳定性。”
作为能源行业的典型代表，电力行业需求规模大、产业配套全、应用场景多，在AI大模型应用创新中展现出了强大的生命力，这无疑也是智谱AI GLM大模型大展拳脚的领域。
在电力企业设备巡检方面，传统巡检过程依赖人工，缺乏智能手段，且流程与数据孤立割裂，导致巡检效率极其低下。而据马晋辰介绍，电力企业应用智谱AI GLM大模型沉淀建设运维领域知识模型，结合作业票等生产流程系统，可以形成设备故障发现、作业票下发、故障处理及知识沉淀的设备运维闭环管理，大大提高设备巡检的效率。
在电力企业的安全管理方面，虽然此前的监测手段已经引入了视觉模型辅助进行安全监管，但这些传统的小模型不支持基于场景的语义理解和推理，仅聚集画面主体的某一项具体行为，很容易产生安全误报，如某个电力作业工人在休息时手持搭电杆出现在视觉模型捕捉到的图像范围内，若未佩戴安全手套很可能会被误判为操作违规。“现在基于智谱AI GLM大模型，电力企业可以极大降低安全事件误报的概率。如上同样的场景，智谱AI大模型会根据捕捉图像中作业工人所处的环境综合判定当前是否正在进行搭电作业，若仅是休息，则未未佩戴安全手套不属于违规范畴，也不会触发安全报警。”马晋辰补充道。
我们相信，技术创新和应用永无止境。面对未来，我们需要更加深入地探索AI大模型技术与能源行业深度融合的可能性，助力能源行业发展迈入智能化的新阶段。
