7月5日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC 2024）“邁向AGI：大模型煥新與產(chǎn)業(yè)賦能”論壇，在上海徐匯西岸圓滿舉辦！論壇主題“模力無界、產(chǎn)業(yè)共治”，深度聚焦大模型產(chǎn)業(yè)應用落地、端側智能、大模型安全與治理的關鍵問題。上海市人民政府副秘書長尚玉英、工業(yè)和信息化部科技司副司長劉伯超、上海市徐匯區(qū)委常委、副區(qū)長俞林偉、中國信息通信研究院院長余曉暉出席會議并致辭。

此次大會上，中國信通院華東分院聯(lián)手上海人工智能實驗室，以產(chǎn)業(yè)化為導向，展示具有先進性、引領性和示范性的典型案例，重磅推出具有行業(yè)影響力的大模型領域權威成果——《2024大模型典型示范應用案例集》。自2023年首次發(fā)布以來，該案例集已成為行業(yè)內(nèi)高度認可的大模型技術應用的重要參考。

 

由聯(lián)想研究院上海分院提交的【基于大模型的正樣本異常檢測方案】成功入選此次發(fā)布的案例集，彰顯了聯(lián)想在人工智能領域的技術實力和創(chuàng)新能力。聯(lián)想研究院上海分院深耕各類能源電站、工廠園區(qū)的巡檢項目，并開發(fā)了聯(lián)想晨星智能巡檢系統(tǒng)，已經(jīng)在國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)下屬的數(shù)十個場站成功落地。

圖 | 聯(lián)想研究院上海分院解決方案總監(jiān) 徐浩煜博士

電站由于其特殊的地理位置和功能屬性，存在許多潛在的異常風險。其中最為突出的問題之一是來自外界的不可預測異物威脅，如風箏、塑料袋等物體，一旦進入變電站區(qū)域，可能與高壓設備接觸，引發(fā)短路、電弧甚至火災等嚴重安全事故。這些異物對變電站的安全穩(wěn)定運行構成了潛在威脅，因此需要采取有效措施來應對。

 

由于異物未知且采集異物圖像成本高，客戶要求僅利用易獲得的正常樣本進行訓練，實現(xiàn)場景中異物的準確檢測，以降低成本并提高效率。該項目利用大模型檢測并提取場景中物體的特征，并使用特征融合和存儲庫技術讓算法“記住”正常場景，再通過融合特征比對的方式分辨出異常物體。正樣本異常檢測算法充分發(fā)揮了大模型跨模態(tài)、預訓練和開放性等眾多優(yōu)勢，以很小的代價完成了傳統(tǒng)深度學習算法無法實現(xiàn)的任務。

在算法落地過程中，獲取稀缺圖像一直是一大挑戰(zhàn)。正樣本檢測技術巧妙地避開了這一難題，運用先進技術，避免了困難的負樣本采集工作，同時還具有更好的精度和泛化能力。該項目目前已在國家電網(wǎng)某變電站部署了超過300個攝像頭點位，綜合漏報率低于3%，誤報率低于5%，有效保障了電力穩(wěn)定安全運行，在提質(zhì)增效的同時實現(xiàn)了“機器代人眼”，釋放了數(shù)字經(jīng)濟的潛力。

此外，正樣本異常檢測方案的應用場景不僅限于電力行業(yè)，還覆蓋石油、化工、煙草、園區(qū)等需要智能巡視的領域，有效提高了各個應用場景系統(tǒng)運維的工作效率和質(zhì)量。

年初，全國兩會政府工作報告明確指出，積極推動“人工智能+”行動計劃，著力強調(diào)大模型技術與產(chǎn)業(yè)界的深度融合及實際應用場景的落地拓展。這也預示著大模型將在未來扮演更加關鍵的角色，深度服務于實體經(jīng)濟，致力于解決各行業(yè)挑戰(zhàn)，催生智能解決方案。相信將來會有越來越多的方案和項目，將大模型技術與行業(yè)需求相結合，從而強有力地助推我國新質(zhì)生產(chǎn)力相關設施建設的進步與升級。