人工智能大模型通常指的是具有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大量数据上进行训练，能够学习到非常复杂的模式和关系，训练形成的“人工智能模型”在各种任务上表现出强大的性能（如GPT-4），包括自然语言处理、图像识别、语音识别等方面，可以全方位赋能电力企业的高效经济运营与电力系统的安全稳定运行。

2.什么是电力行业人工智能大模型？

电力行业人工智能大模型区别于传统人工智能模型，它为各类电力业务算法研发提供了基础能力。一般具有以下特点，一是模型参数规模巨大，通常达到百亿级甚至千亿级；二是训练数据量巨大，通常需要数百GB至TB级的文本数据进行预训练；三是表征空间高维，能够学习文本的复杂语义信息；四是可进行无监督学习，通过自监督方式学习语言知识；五是模型解释性差，因为它们的内部工作机制非常复杂，以业务逻辑通常难以完全理解。

3.电力行业大模型的定位？

成为以“微调”为特色的电力行业基础设施平台。可根据业务部门需求进行“微调”（二次训练），进而深度嵌入电力行业各业务领域，为未来数字电网发展提供基础平台支撑。

目前电力行业大模型暂时仅对南方电网公司内部发布，待取得网信办相关手续后，将向全电力行业发布，为全行业赋能，成为推动全行业智能化、数字化的关键载体。

4.电力行业大模型能干什么？

电力行业大模型吸收电力行业基础知识、南网业务制度规范、安全规范、可研报告等数据，构建跨文本/图像的多模态大模型。该模型具备“意图识别、跨模态处理、制度和专业知识问答、通用文本生成、高质量辅助写作”等功能。基于AI原子能力，融合专业知识，可为电网生产运行和日常管理工作提供诸如高质量客服辅助、机巡图像精准识别、电力系统稳定性分析、新能源发电预测等服务，助力新型电力系统建设。

5.电力人工智能创新平台的概念

按照功能划分：电力人工智能创新平台分为开发平台和运营平台两部分。

开发平台面向开发者提供高质量样本管理、算法管理、模型管理，为开发人员提供面向云端训练的开发框架、算法库、工具集，实现从样本标注到组件封装的全流程研发服务，支撑人工智能算法孵化。

运营平台主要面向电力行业提供高质量算力运营、数据运营和用户服务。围绕电力行业智能化需求，牵头产业链上下游企业、国内相关领域优势高校、科研机构等组建电力行业人工智能产业联盟，推动联盟各成员资源共享、优势互补，促进要素集聚，协同技术研发、成果转化和标准制定。

6.为什么要建设电力人工智能创新平台

为解决“电力企业日益增长的人工智能技术需求”与“人工智能技术门槛高、成本高”之间的矛盾，南方电网公司基于模型即服务（MaaS）理念，打造了电力行业人工智能运营平台。以“电力AI模型”为核心向电力企业提供模型体验、使用、定制、部署一站式服务，实现从“手工作坊”到“工厂模式”的转变，加速AI产业化进程，降低AI应用门槛。