盘古赋能AI工业化开发，电网智能巡检进入2.0时代_华为云

背景介绍

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开展电网缺陷智能识别的探索和研究，从前期 AI 模型开发工作来看，主要面临着两大挑战

海量数据标注工作量大
电力缺陷种类繁多，需多种识别模型，迭代开发难度大

AI工业化开发新模式加速电力行业人工智能的未来应用

1、应用华为云盘古CV大模型利用海量无标注电力数据进行预训练和筛选，并结合少量标注样本微调的高效开发模式，独创性地提出了针对电力行业的预训练模型。

2、在模型通用性结合盘古搭载的自动数据增广以及类别自适应损失函数优化策略，做到一个模型适配上百种缺陷，替代原有20多个小模型。

客户价值

样本筛选效率提升约 30 倍
样本筛选质量提升约 5 倍

平均精度提升 18.4%
模型开发成本降低 90%

我们与华为云深度合作，开展电网缺陷智能识别的探索和研究。在我们一起努力下开发出一个大模型，大模型不仅具有很好的通用性，且模型的精度要远优于小模型。

周杰国网重庆永川供电公司智能运检分公司经理助理

周杰

国网重庆永川供电公司智能运检分公司经理助理

我们与华为云深度合作，开展电网缺陷智能识别的探索和研究。在我们一起努力下开发出一个大模型，大模型不仅具有很好的通用性，且模型的精度要远优于小模型。