6月20日，在中國電科院人工智能應用學術研討會上，來自科研院所、高等院校、企業(yè)的人工智能和電力領域的院士、專家齊聚一堂，面向人工智能技術前沿，際會思想、砥礪智慧，為國家電網公司人工智能技術發(fā)展建言獻策。

當前，人工智能加速發(fā)展，已經具備在各領域落地應用的條件。黨中央、國務院高度重視人工智能技術的發(fā)展，將其上升為國家戰(zhàn)略。2017年7月，國務院印發(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，推進人工智能創(chuàng)新和規(guī)?；瘧?，促進人工智能與實體經濟深度融合。人工智能技術作為新一輪產業(yè)變革的核心驅動力、經濟發(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、新產品、新產業(yè)，推動社會從數(shù)字化、網絡化向智能化飛躍。

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

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

人工智能技術在電網建設、經營、決策、管理等領域中具有廣闊的應用前景，將對提高大電網駕馭能力、保障能源安全，更好地服務經濟社會發(fā)展發(fā)揮積極的作用。

研討會上，國家電網公司副總經理、黨組成員楊晉柏表示，公司全力推動人工智能與電網生產運營的深度融合，形成了總部統(tǒng)一規(guī)劃、直屬科研產業(yè)單位提供技術和裝備支撐、省(市)電力公司落地應用的人工智能創(chuàng)新體系布局，明確由中國電科院負責人工智能在電網中的應用技術研究。這是公司加強人工智能應用領域研發(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發(fā)展的信心和決心。

中國電科院作為國家電網公司直屬科研單位，30多年來，持續(xù)開展電力領域人工智能應用技術研究，在輸變電工程智能巡檢、電網運行輔助決策、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。

中國電科院副總經理(副院長)王繼業(yè)在題為《人工智能重點研發(fā)方向及發(fā)展規(guī)劃》的主旨報告中提出，與傳統(tǒng)電網相比，能源互聯(lián)網不再是源、網、荷構成的工業(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)、平等接入的特點和互聯(lián)網的特征與效應。而與傳統(tǒng)互聯(lián)網相比，能源互聯(lián)網也有著本質不同。傳統(tǒng)的互聯(lián)網是模式驅動，而能源互聯(lián)網則是以技術為核心。采取數(shù)據(jù)驅動的人工智能技術，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方向的分層架構。其中，智能傳感以構建全業(yè)務泛在電力物聯(lián)網為目標，集成先進技術、創(chuàng)新研究，突破先進感知、邊緣智能、網絡連接、微源取能等核心技術;人工智能平臺將提供豐富的算法和模型庫，并形成人工智能應用研發(fā)的全流程一站式服務;大數(shù)據(jù)將繼續(xù)研究數(shù)據(jù)驅動的研究方法，重點開展大數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺、數(shù)據(jù)分析挖掘、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型等技術研究和應用需求及業(yè)務模型研究;機器學習構建面向電力系統(tǒng)的機器學習算法庫并研發(fā)針對特定電力業(yè)務場景的機器學習應用模型;計算機視覺將重點研發(fā)電力影像資源庫、電力影像智能輔助標注技術、電力設備檢測與缺陷識別算法，形成設備級電力視覺模塊，實現(xiàn)實時設備識別和缺陷檢測;自然語言處理將構建電力主題詞表，研究電力文本特征提取、本體建模、知識加工和推理等技術，構建調控、運檢和營銷等領域知識圖譜，并最終形成新一代電力智能搜索和問答解決方案;智能機器人將重點突破智能算法封裝、自主識別、自主行為、自主學習、人機協(xié)作等核心技術，實現(xiàn)電力機器人的自主和智能化。

研討會展望了電力人工智能技術在新能源消納、大電網安全和穩(wěn)定、新興負荷感知與預測、電力資產管理與智能化運維等四大領域的應用場景，提出打造能源電力系統(tǒng)的AlphaGo、實現(xiàn)能源電力系統(tǒng)的無人駕駛，最終形成電網的數(shù)字與物理雙平面的發(fā)展目標。

人工智能的關鍵技術與發(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，介紹國內外智能機器人的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。他提出，智能機器人的本質是和人一起協(xié)同工作，提高機器人智能化程度的關鍵在于人工智能技術的發(fā)展和應用。制造業(yè)是支撐人類生存和發(fā)展的基礎產業(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器的智能化程度，即人工智能技術的結合與應用。人工智能應該以知識庫和知識工程為基礎。“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，是因為人是有知識的，現(xiàn)在搞人工智能技術應用的核心就是知識工程。

譚建榮認為，過去，智能制造以機器為中心;現(xiàn)在，要強調人機和腦機交互。過去，強調個體智能，現(xiàn)在，要強調基于網絡的群體智能。

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

清華大學計算機系教授李涓子所作的《知識工程及其領域知識圖譜構建》學術報告，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)、轉化知識和形成智能的轉換過程，可以幫助我們做決策，讓我們有更好的生活或者生產的方式。她總結了知識工程的三個關鍵技術，一是知識引導和數(shù)據(jù)驅動相結合的知識表示和計算;二是知識圖譜技術平臺化、建立知識引擎;三是知識圖譜應用多樣化、創(chuàng)新知識應用。

北京大學大數(shù)據(jù)科學研究中心特聘研究員朱占星介紹了機器學習的流程，指出決定其學習效果的因素主要是目標函數(shù)和訓練方法。他展示了其研究團隊近期在交通標志識別中進行穩(wěn)健學習的嘗試，并指出在深度學習領域仍沒有很好的數(shù)據(jù)工具能實現(xiàn)對目標函數(shù)的精細刻畫，后續(xù)深入的研究還需要數(shù)學分析、幾何、統(tǒng)計學、統(tǒng)計物理、博弈論等多學科的共同努力。

在本次研討會上，與會專家、學者從各自的研究領域深度解讀了人工智能的關鍵技術與發(fā)展趨勢，共同探討了人工智能支撐能源互聯(lián)網發(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。