近年来，国网河北省电力有限公司聚焦人工智能技术基础能力建设和规模化应用，开展样本管理及模型训练，拓展算力资源，健全数字化技术研究应用体制机制，助力电网数字化、智能化转型发展。

今年秋收期间，由国网河北省电力有限公司电力科学研究院研发的智能巡检系统在衡水试点应用。巡检技术人员仅需一键操作，系统就能自动识别外力破坏、火灾隐患，将整体巡检时间减少80%以上，保障线路运行安全。

面对能源革命和数字革命融合发展的浪潮，国网河北电力聚焦人工智能技术基础能力建设和规模化应用，依托人工智能模型训练与评估实验室、物联终端检测技术实验室等，积极开展样本管理及模型训练，开发算力资源，健全数字化技术研究应用体制机制，助力电网数字化、智能化转型发展。

夯基础 筑牢人工智能应用根基

样本资源蕴含了诸多特征，是人工智能模型训练的基础，更是模型能力的“试金石”。样本的数量、模型的优劣和算力的高低直接决定了人工智能应用水平。国网河北电力把样本、模型、算力等基础能力作为发展人工智能应用的前提，加快构建人工智能运营体系。

采集海量样本信息是人工智能技术应用的第一步。输电、配电、基建、安监等领域是电网生产的重点，各类样本资源丰富。2021年，国网河北电力人工智能模型训练与评估实验室针对这些重点领域建立了样本采集标注体系，制订采集策略，开发样本自动采集接口，贯通样本库与业务系统、各类应用，实现了样本全面采集。该公司还自主研发样本标注工具，制订样本标注规范，为全量入库样本打上数据标签，便于统一纳管。

“截至10月底，我们已经完成了100余万份图像样本的统一纳管和20余项重点领域人工智能模型的专项验评任务，直接节约模型采购成本数百万元，缩短专业场景人工智能应用需求响应用时60%。”国网河北电力人工智能模型训练与评估实验室模型训练技术带头人刘良帅介绍。

有了大量的高质量样本，国网河北电力开展了数千次面向基建安监风险识别、输配电线路通道及本体隐患识别、配网工程现场智慧化验收等场景的人工智能模型训练，初步构建了32类智能识别模型，其中配电线路绝缘子破损识别、烟雾山火识别、施工机械识别等6类智能识别模型已达到实用化水平。截至目前，6类智能识别模型已在雄安新区、石家庄、衡水等地试点应用，辅助发现现场安全隐患千余例。

算力是人工智能技术应用的基础。“通过搭建算力便捷共享的人工智能训练平台等措施，我们为人工智能服务提供本地训练环境，实现了样本收集、模型训练、模型部署全流程无缝衔接，加速了模型本地化迭代优化速度，把模型平均训练迭代周期缩短了一半。同时，样本在整个训练环节过程中不出内网，充分保护了企业数据资产，规避了数据泄漏风险。”刘良帅介绍。