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　　凯发k8国际★ღ★！ChatGPT★ღ★，凯发k8国际首页登录★ღ★，智慧生活凯发k8娱乐官网app下载★ღ★。当前★ღ★，电力行业已由高速增长阶段转向高质量发展阶段★ღ★，在能源变革的新时代★ღ★，运用行业先进技术与科学管理手段实现转型升级★ღ★，进一步提升电力企业效率与效益★ღ★，成为行业高质量发展的必然要求★ღ★。

　　近日★ღ★，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能赋能电力行业标准化研究报告（2025版）》（以下简称《报告》）明确指出凯发手机娱乐app凯发手机娱乐app★ღ★，凭借在文字★ღ★、语音★ღ★、图像★ღ★、视频等各类信息的自动挖掘★ღ★、提取与处理方面的突出能力★ღ★，人工智能（AI）技术已成为推动电力智能化发展★ღ★、加速数字化转型的关键力量★ღ★。

　　在人工智能技术的驱动下青沼知朝★ღ★，新型电力系统呈现出数字与物理深度融合的鲜明特征★ღ★，并以数据流引领并优化能量流★ღ★、业务流★ღ★，让电网逐步具备超强感知★ღ★、智慧决策★ღ★、快速执行的核心能力青沼知朝★ღ★。与此同时★ღ★，《报告》也指出★ღ★，当前人工智能赋能电力行业仍面临差异化需求瓶颈★ღ★，主要表现为应用场景挖掘不足★ღ★、数据共享与安全机制不完善★ღ★、系统稳定性与可靠性有待提升凯发手机娱乐app★ღ★。针对这些突出问题★ღ★，《报告》从数据★ღ★、算力★ღ★、模型★ღ★、场景四大核心要素出发★ღ★，明确了人工智能赋能电力行业的全新技术要求★ღ★。

　　首先是高质量数据★ღ★。数据作为人工智能模型训练的核心输入★ღ★，如同行业发展的“血液”★ღ★，其数量与质量直接决定模型性能的强弱★ღ★。作为构建电力大模型核心竞争力的关键★ღ★，高质量电力行业数据目前仍较为稀缺★ღ★，企业从外部采购数据成本偏高★ღ★，因此★ღ★，打造自有数据集★ღ★、做好海量数据的采集与管理★ღ★，成为支撑电力行业数智化转型的基础★ღ★。

　　电力行业高质量数据的构建青沼知朝★ღ★，需统筹推进感知★ღ★、存储★ღ★、网络★ღ★、数据治理★ღ★、数据安全五大技术需求★ღ★：一是全面完善电力感知层建设★ღ★，实现数据全面采集与任务命令高效接收★ღ★；二是搭建大容量★ღ★、多协议兼容的电力存储体系★ღ★，满足海量数据存储需求★ღ★；三是构建扁平化网络架构青沼知朝★ღ★，真正实现“数据上得来★ღ★、算力下得去凯发手机娱乐app★ღ★、上下游贯通”★ღ★；四是强化数据治理★ღ★，从源头制定统一数据标准★ღ★，规范数据应用全流程★ღ★，保障数据“优生”★ღ★，同时推动数据外溢和延展★ღ★，实现省际电力企业间的协同★ღ★、流通★ღ★、共享与交易★ღ★，培育行业数据经济与数据市场★ღ★；五是筑牢数据安全防线★ღ★，构建事前预防★ღ★、事中预警★ღ★、事后追溯的全流程安全体系★ღ★，确保数据合规使用★ღ★。

　　其次是高性能算力★ღ★。作为人工智能技术发展的“心脏”★ღ★，算力是支撑模型训练与场景应用的核心动力★ღ★。电力行业构建模型训练与推理资源池★ღ★，离不开大规模AI算力支撑★ღ★，而单卡性能提升有限★ღ★，集群模式成为满足大算力需求的关键路径★ღ★。AI集群建设需兼顾计算★ღ★、网络★ღ★、存储三大技术需求★ღ★：在计算层面★ღ★，需具备大规模集群能力与弹性扩展特性★ღ★，适配不同参数规模的高阶模型★ღ★，其中百亿★ღ★、千亿★ღ★、万亿参数模型分别需百张★ღ★、千张★ღ★、万张卡支撑★ღ★；在网络层面★ღ★，需构建高质量无损★ღ★、大带宽★ღ★、高可靠的网络底座青沼知朝★ღ★，零丢包是基础要求★ღ★，同时应对大参数模型训练中百GB量级的梯度同步通信需求★ღ★，破解传统低速网络带宽瓶颈★ღ★；在存储层面★ღ★，需满足大容量★ღ★、高带宽★ღ★、高IOPS★ღ★、高可靠要求★ღ★，适配参数规模扩大与多模态发展趋势★ღ★，实现海量小文件快速加载★ღ★，减少GPU空载时间★ღ★，保障长时间训练中模型参数的准确性凯发手机娱乐app★ღ★。

　　第三是高精度模型★ღ★。模型作为人工智能系统的“大脑”★ღ★，承载着行业知识与智慧凯发手机娱乐app★ღ★，是系统思考★ღ★、判断与决策的核心凯发手机娱乐app★ღ★。电力企业获取大模型能力主要有自行构建★ღ★、合作共建★ღ★、云服务平台三种路径★ღ★。在模型构建过程中★ღ★，企业通常会统一搭建共享高阶模型青沼知朝★ღ★，匹配大规格AI算力需求★ღ★；在具体业务领域★ღ★，则基于高阶模型进行二次训练★ღ★，生成贴合业务需求的低阶模型★ღ★，适配中小规格AI算力★ღ★，实现模型与业务的精准匹配★ღ★。

　　第四是核心业务场景★ღ★。作为人工智能应用的“靶心”★ღ★，场景是实现“场景+数据+模型+算力”四位一体体系的关键载体★ღ★。随着AI技术深化应用★ღ★，电力行业应用场景日益多元复杂★ღ★，不同子场景对模型泛化性要求各异★ღ★，需通过模型优化重构适配生产环境★ღ★。大模型的应用大幅提升了开发效率★ღ★，无需从零开发★ღ★，通过增强训练即可提取适配场景的小模型★ღ★，将开发周期从月级缩短至天级★ღ★，使AI开发效率提升10至100倍★ღ★，实现从作坊式开发向工业化开发转型★ღ★。而这一效率提升需高效开发工具链支撑★ღ★，确保针对不同业务场景需求快速响应★ღ★、动态适配★ღ★，实现从需求提出到智能化应用落地的快速迭代与敏捷闭环★ღ★。

　　综上★ღ★，数据★ღ★、算力★ღ★、模型★ღ★、场景四大核心要素相互支撑★ღ★、协同发力★ღ★，构成了人工智能赋能电力行业高质量发展的核心体系★ღ★。唯有持续完善四大要素建设★ღ★，破解行业现存瓶颈★ღ★，才能充分释放人工智能技术价值★ღ★，推动电力行业实现数字化★ღ★、智能化转型升级★ღ★，助力能源变革落地见效★ღ★。（记者 吴蔚）

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