6月20日，在中國電科院人工智能應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會上，來自科研院所、高等院校、企業(yè)的人工智能和電力領(lǐng)域的院士、專家齊聚一堂，面向人工智能技術(shù)前沿，際會思想、砥礪智慧，為國家電網(wǎng)公司人工智能技術(shù)發(fā)展建言獻(xiàn)策。

當(dāng)前，人工智能加速發(fā)展，已經(jīng)具備在各領(lǐng)域落地應(yīng)用的條件。黨中央、國務(wù)院高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，將其上升為國家戰(zhàn)略。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，國家科技部公布首批人工智能開放創(chuàng)新平臺，推進(jìn)人工智能創(chuàng)新和規(guī)模化應(yīng)用，促進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。人工智能技術(shù)作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，將帶動各行業(yè)形成智能化新需求，催生一大批智能化新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)，推動社會從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化飛躍。

智能電網(wǎng)的發(fā)展，也為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供了廣闊的平臺。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力人工智能技術(shù)將發(fā)揮越來越重要的作用，并將成為電網(wǎng)發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向和電網(wǎng)智能化發(fā)展的必然解決方案。

人工智能技術(shù)是助力新一代電力系統(tǒng)建設(shè)的重要支撐，是推動電網(wǎng)管理方式創(chuàng)新的重要引擎

人工智能技術(shù)在電網(wǎng)建設(shè)、經(jīng)營、決策、管理等領(lǐng)域中具有廣闊的應(yīng)用前景，將對提高大電網(wǎng)駕馭能力、保障能源安全，更好地服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展發(fā)揮積極的作用。

研討會上，國家電網(wǎng)公司副總經(jīng)理、黨組成員楊晉柏表示，公司全力推動人工智能與電網(wǎng)生產(chǎn)運(yùn)營的深度融合，形成了總部統(tǒng)一規(guī)劃、直屬科研產(chǎn)業(yè)單位提供技術(shù)和裝備支撐、省(市)電力公司落地應(yīng)用的人工智能創(chuàng)新體系布局，明確由中國電科院負(fù)責(zé)人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用技術(shù)研究。這是公司加強(qiáng)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域研發(fā)力量、完善人工智能創(chuàng)新體系布局的重要舉措，表明了公司支持人工智能技術(shù)發(fā)展的信心和決心。

中國電科院作為國家電網(wǎng)公司直屬科研單位，30多年來，持續(xù)開展電力領(lǐng)域人工智能應(yīng)用技術(shù)研究，在輸變電工程智能巡檢、電網(wǎng)運(yùn)行輔助決策、配用電數(shù)據(jù)智能挖掘與模式識別等方面取得了階段性成果。

中國電科院副總經(jīng)理(副院長)王繼業(yè)在題為《人工智能重點(diǎn)研發(fā)方向及發(fā)展規(guī)劃》的主旨報告中提出，與傳統(tǒng)電網(wǎng)相比，能源互聯(lián)網(wǎng)不再是源、網(wǎng)、荷構(gòu)成的工業(yè)系統(tǒng)，而是開放共享的，包含社會因素和人的意愿的互聯(lián)系統(tǒng)，具有廣泛互聯(lián)、平等接入的特點(diǎn)和互聯(lián)網(wǎng)的特征與效應(yīng)。而與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)相比，能源互聯(lián)網(wǎng)也有著本質(zhì)不同。傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)是模式驅(qū)動，而能源互聯(lián)網(wǎng)則是以技術(shù)為核心。采取數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)，是支撐新一代電力系統(tǒng)的重要手段。

主旨報告闡述了電力人工智能的七個核心技術(shù)方向的分層架構(gòu)。其中，智能傳感以構(gòu)建全業(yè)務(wù)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)為目標(biāo)，集成先進(jìn)技術(shù)、創(chuàng)新研究，突破先進(jìn)感知、邊緣智能、網(wǎng)絡(luò)連接、微源取能等核心技術(shù);人工智能平臺將提供豐富的算法和模型庫，并形成人工智能應(yīng)用研發(fā)的全流程一站式服務(wù);大數(shù)據(jù)將繼續(xù)研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究方法，重點(diǎn)開展大數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺、數(shù)據(jù)分析挖掘、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型等技術(shù)研究和應(yīng)用需求及業(yè)務(wù)模型研究;機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建面向電力系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫并研發(fā)針對特定電力業(yè)務(wù)場景的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用模型;計算機(jī)視覺將重點(diǎn)研發(fā)電力影像資源庫、電力影像智能輔助標(biāo)注技術(shù)、電力設(shè)備檢測與缺陷識別算法，形成設(shè)備級電力視覺模塊，實(shí)現(xiàn)實(shí)時設(shè)備識別和缺陷檢測;自然語言處理將構(gòu)建電力主題詞表，研究電力文本特征提取、本體建模、知識加工和推理等技術(shù)，構(gòu)建調(diào)控、運(yùn)檢和營銷等領(lǐng)域知識圖譜，并最終形成新一代電力智能搜索和問答解決方案;智能機(jī)器人將重點(diǎn)突破智能算法封裝、自主識別、自主行為、自主學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)作等核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電力機(jī)器人的自主和智能化。

研討會展望了電力人工智能技術(shù)在新能源消納、大電網(wǎng)安全和穩(wěn)定、新興負(fù)荷感知與預(yù)測、電力資產(chǎn)管理與智能化運(yùn)維等四大領(lǐng)域的應(yīng)用場景，提出打造能源電力系統(tǒng)的AlphaGo、實(shí)現(xiàn)能源電力系統(tǒng)的無人駕駛，最終形成電網(wǎng)的數(shù)字與物理雙平面的發(fā)展目標(biāo)。

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢表明，電力人工智能前景廣闊

研討會邀請了中國工程院院士譚建榮，介紹國內(nèi)外智能機(jī)器人的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。他提出，智能機(jī)器人的本質(zhì)是和人一起協(xié)同工作，提高機(jī)器人智能化程度的關(guān)鍵在于人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。制造業(yè)是支撐人類生存和發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，世界各國對制造業(yè)都是高度重視。而智能制造的核心在于提高機(jī)器的智能化程度，即人工智能技術(shù)的結(jié)合與應(yīng)用。人工智能應(yīng)該以知識庫和知識工程為基礎(chǔ)。“離開了知識，人工智能就空洞了，變成無源之水、無本之木。”譚建榮說，人之所以有智能，是因?yàn)槿耸怯兄R的，現(xiàn)在搞人工智能技術(shù)應(yīng)用的核心就是知識工程。

譚建榮認(rèn)為，過去，智能制造以機(jī)器為中心;現(xiàn)在，要強(qiáng)調(diào)人機(jī)和腦機(jī)交互。過去，強(qiáng)調(diào)個體智能，現(xiàn)在，要強(qiáng)調(diào)基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能。

此外，譚建榮還梳理了智能裝備與智能機(jī)器人的十大關(guān)鍵技術(shù)，一是基于視覺的環(huán)境三維感知識別技術(shù)，二是多源頭多數(shù)通道傳感異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，三是基于環(huán)境理解的全局精確定位技術(shù)，四是多機(jī)協(xié)同的集群華交互與控制技術(shù)，五是大數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷，六是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多模式融合學(xué)習(xí)，七是多約束下機(jī)器人運(yùn)動路徑規(guī)劃，八是多任務(wù)自適應(yīng)協(xié)同的群智決策技術(shù)，九是產(chǎn)品知識圖譜與知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，十是機(jī)電液一體化云平臺知識服務(wù)技術(shù)。

清華大學(xué)計算機(jī)系教授李涓子所作的《知識工程及其領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建》學(xué)術(shù)報告，闡述知識工程是人工智能非常重要的一個分支，是我們從看到數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化知識和形成智能的轉(zhuǎn)換過程，可以幫助我們做決策，讓我們有更好的生活或者生產(chǎn)的方式。她總結(jié)了知識工程的三個關(guān)鍵技術(shù)，一是知識引導(dǎo)和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的知識表示和計算;二是知識圖譜技術(shù)平臺化、建立知識引擎;三是知識圖譜應(yīng)用多樣化、創(chuàng)新知識應(yīng)用。

北京大學(xué)大數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心特聘研究員朱占星介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的流程，指出決定其學(xué)習(xí)效果的因素主要是目標(biāo)函數(shù)和訓(xùn)練方法。他展示了其研究團(tuán)隊近期在交通標(biāo)志識別中進(jìn)行穩(wěn)健學(xué)習(xí)的嘗試，并指出在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍沒有很好的數(shù)據(jù)工具能實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)函數(shù)的精細(xì)刻畫，后續(xù)深入的研究還需要數(shù)學(xué)分析、幾何、統(tǒng)計學(xué)、統(tǒng)計物理、博弈論等多學(xué)科的共同努力。

在本次研討會上，與會專家、學(xué)者從各自的研究領(lǐng)域深度解讀了人工智能的關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢，共同探討了人工智能支撐能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的難題。研討會向人們傳遞出一個信息——電力人工智能前景廣闊,在各方的共同努力下，一定會取得豐碩成果。