如果ChatGPT（生成式人工智能模型）用在电力行业，会产生什么效果？近日，南方电网深圳供电局输电人员利用数字输电系统巡检外力破坏隐患，只用点点鼠标，系统就自动排查出某施工地上，一张吊车吊臂与输电线路相邻的隐患画面。进一步点击该图片，系统会像ChatGPT一样给出文字，描述该隐患，帮助输电人员轻松完成原本需要3小时的巡检工作。

输电人员运用系统巡检线路。（凌乐陶 摄）

这是深圳供电局上线的电力行业首个多模态预训练大模型——“祝融2.0”，它让传统的电网AI技术拥有了类似ChatGPT的逻辑推理能力、文字表达能力，电网安全隐患告警有效率提升了6倍。

“传统的电网AI技术通过颜色、形状、纹理等表征来识别物体，但很难判断该物体对电力设施设备的危险程度。对于形态相近的物体，也很难做到准确区分。”深圳供电局技术专家张云翔举例道，“传统模式下，系统能筛选出线路附近有亮光的告警画面，但巡视人员还得进一步去分析判断这处亮光到底是火灾还是路灯，如果实际情况是路灯，那么该画面就属于无效告警信息。”

为此，深圳供电局于去年初发布电力行业首个基于昇腾生态的AI预训练模型——“祝融”，为电网人工智能转型升级奠定基础。去年底，该局开始运用类似ChatGPT这样的新型人工智能模型，将“祝融”升级为2.0版本，使电力巡检系统不仅会看、会记录分析、会预警，更能看得懂、会推理、会表达。

“现在巡检系统能通过图片和文字两种形式传递告警信息，准确描述出隐患及其对电网设备的危险程度，大大提升了告警有效性，不需要人工进一步去排查，为电网安全运行增添了一道有力的防线。”张云翔说。

基于该技术，深圳供电局已完成输电山火烟雾、外破隐患、安监违章行为等大模型研发，预计每年可减少无效告警30万条，节省125人天。深圳供电局还与云南电网信息中心、昆明供电局联合开展输电山火烟雾模型验证工作，并初步将该技术用于两地输变电山火烟雾、外破隐患等巡检任务，识别准确率高达98%。

深圳供电局与云南电网还建立了联合攻关合作机制，跨区域组建创新联合体，加快“祝融2.0”在输变配、安监、营销等领域的有效落地，并计划研发能辨别声音的“祝融”，为外力破坏等隐患的排查工作增添新的助力，推动电网户外复杂环境下数字化巡检效率的提升。

（原标题《国内首个“电力版GPT”在深上线 AI巡检系统看得懂、会推理、会表达，告警有效性提升6倍》）

编辑 刘悦凌 审读 吴剑林 二审 李怡天 三审 陈晨