自2023年9月发布行业首个自主可控电力行业大模型大瓦特、模型即服务（MaaS）人工智能创新平台以来，南方电网公司已形成智能巡检、智能客服、负荷预测等多个核心产品，覆盖输电、变电、配电、调度、客服、规划等十余个领域百余个应用场景，大模型、小模型和智能体的大瓦特电力特色模型体系已见雏形。8月16日，南方电网公司举办大瓦特应用推广会，本报记者深入采访，对大瓦特模型体系、典型应用案例进行报道，为公司各单位更方便快捷使用平台及大模型提供经验参考。

——编者

L0

基础大模型

（NLP大模型、CV大模型、预测大模型、多模态大模型、科学计算大模型）

结合各业务域专业知识库，包括规范、标准、手册等训练生成

L1

业务域大模型

进一步结合具体业务场景和领域专家知识，通过大模型微调构建

L2

场景大模型

8月16日，南方电网公司大瓦特应用推广会在广州举办。会上，南网数字集团、广东电网公司、广西电网公司、广州供电局等单位先后生动展示了公司大瓦特模型体系、人工智能创新平台服务能力和公司大瓦特典型应用场景；公司数字化部就大瓦特推广共建指引做了相关说明。

未来，南方电网公司将统筹各方力量在统一大模型底座、统一平台和统一样本管理等基础上，合力打造大瓦特模型体系，赋能公司高质量发展。

大瓦特如何赋能业务？

提供算力+数据+模型各种服务

对于一线业务人员来说，大瓦特模型体系切实带来了效率提升。通过广东电网公司建设的大瓦特电力智能客服大模型，广东电网客服中心已实现高频业务“机器代人”率达89.7%；广州供电局建设的大瓦特配网巡视场景大模型，能高效识别出鸟巢、飘挂物、瓷质绝缘子破损等配网典型缺陷隐患，整体对积水渗漏、小动物侵扰等异常识别率达80%以上。

大瓦特模型体系赋能安全生产、系统运行和客户服务等领域转型变革的故事还有很多，模型不仅帮助员工进行输电线路缺陷识别，准确评估输电走廊山火，还能完成变电站表计智能读数、抽水蓄能电站智能巡维、生产现场违章作业监控、电力系统负荷预测等。

这一切是怎么做到的？南网数字集团人工智能公司副总经理梁寿愚总结，大瓦特人工智能创新平台可以向公司内部大模型开发主体提供全套的大模型开发工具链，提供算力、数据、模型服务；开发人员可通过大瓦特的微调、提示词工程、知识增强等能力实现各种具体功能。

算力、数据、模型是人工智能发展的基石。具体来讲，算力是人工智能技术发展的动力来源，为人工智能提供海量数据处理运算、模型训练推理能力。目前公司共建成总算力192P，支持华为MindSpore、百度飞桨（Paddle-Paddle）等自主可控人工智能计算框架，开发人员在L1、L2级大模型开发建设中均可申请相应算力。

数据是孵化模型的关键原材料。用于模型训练的数据量越大、质量越高，模型的能力越强。公司已汇聚了数据集图片4180万张、语音5390小时、大模型训练语料超3T，数据涵盖电力系统发、输、变、配、用、调等电力业务全域数据集。开发人员可以通过申请获取精标数据集资源及数据管理、多场景数据标注服务。

模型服务方面，公司已开放共享40余个优秀模型，覆盖通用自然语言、计算机视觉等多领域的模型，涵盖电力系统的发、输、变、配、用、调等电力业务全域，开发人员可以体验、学习、交流、二次开发，以及低代码建模。

平台的AI飞轮功能还可以实现算法工程化、全网监控算法组件和资源。“算法工程化即一键封装、部署、迭代。”梁寿愚介绍，“具体而言，开发好的算法可以直接封装完毕，自动部署到网省两地边缘集群服务器及智能网关、智能摄像头等端侧设备；本地采集的数据也可实时上传到云端平台，实现模型迭代闭环，不断提升模型准确率。”

会议现场，梁寿愚还详细展示了如何通过大瓦特微调、提示词工程、知识增强等技术实现各种具体功能。

“比如在办公领域，大瓦特可通过自动语音识别模型将音频转录成文字并自动纠错，再调动相应模型生成会议纪要，这便是会议纪要智能体。”梁寿愚说，“智能体是人工智能转换成生产力最有效的途径。要完全释放其能力，仍有许多工作要推进。”

大瓦特模型体系如何建设？

统一认识，开放共享，加强统筹协同

大模型开发建设投入巨大，需要非常专业的人才和资源支持。如果同类型场景都要从零开始收集、标注数据、训练模型，有如重复“造车轮子”，是对资源的极大浪费。因此，在大模型开发浪潮中，如腾讯、中国电信等企业都在部署统一的模型体系。

大瓦特模型体系开发中也面临这个问题。如何统筹资源，让人工智能技术更好地赋能公司高质量发展也成为本次会议的重要关键词。

南方电网公司数字化部副总经理余芸介绍，大瓦特模型体系的建设一定要坚持创新驱动、场景牵引、架构统一、自主可控、品牌统一、共享开放六个原则。“我们一定要做好大瓦特这个公司的人工智能大模型品牌，存量大模型应逐步纳入大瓦特大模型体系。同时要统一大瓦特大模型技术底座、统一训练算力建设、统一数据样本库管理、统一基于人工智能创新平台研发，避免低水平重复建设和资源浪费。”余芸说。

具体而言，在算力上，统一布局训练算力，集群化建设推理算力。在数据上，建立人工智能数据管理机制，统一样本数据标注技术规范，基于人工智能创新平台开展数据标注，推动全量模型接入AI飞轮。

在模型建设上，明确由公司数字化部统筹建设L0级基础大模型，今年除了迭代已建成的通用自然语言、计算机视觉大模型外，还将启动科学计算、预测和多模台大模型建设；L1级业务域大模型则由公司各业务部门牵头建设，今年将完成人资、政研、输电、变电、营销、调度、安监等专业领域的大模型；L2级场景大模型由场景落地单位建设，今年将完成智能写作、“1+N”作业风险管控应用、新能源功率预测等7个场景示范工程。为避免重复建设造成资源浪费，场景建设将按照统一规则开展，从需求开始做好统筹，探索通过赛马制确定发榜场景，柔性团队机制组建场景攻关团队，“揭榜挂帅”确定中榜单位开展场景建设。

会上还发布了首批公司15个业务场景榜单，包括会议纪要智能助手、顺易充智能充电服务等多个场景，公司系统各单位可结合榜单业务覆盖范围、业务痛点迫切程度、技术成熟度等来“揭榜”。未来，公司将滚动推出场景榜单。

“未来，大瓦特模型体系一定是一个架构统一、开放共享、协作共建的体系，需要大家齐心协力，发挥各自优势，统筹挖掘好算力、数据、模型资源，在这轮人工智能技术革命中，用技术更好地赋能公司高质量发展。”余芸说。

本报记者 刘杰 杨彬 通讯员 巫伟南

● 概念解析

大瓦特模型体系=大模型+小模型+智能体

大瓦特是什么？可以将它理解为南方电网公司模型家族的“统称”，是由大模型、小模型、智能体构成的开放型电力人工智能模型体系。

大模型：从知识体系层级，大模型可分为L0、L1、L2三个级别。

L0级基础大模型，包含通用自然语言（NLP）、计算机视觉（CV）、预测、多模态、科学计算5个基础大模型。该层级模型为基础的、未经特定任务优化的大型预训练模型，是构建更高级别、更专业化模型的基础。可以类比为普通高中生，已经接受通识教育，掌握大量基础知识，但还难以承担特定业务工作。

如需进阶，必须在特定领域数据集上微调，形成更加专业的业务域大模型，是为中间层L1。L1级业务域大模型类似于业务领域专家，已经掌握某个行业的专业知识，能够更好地理解和处理某一专业领域（如输电、变电、调度、规划等）的问题。目前公司正加快L1级业务域大模型训练，今年12月前将上线输配电、安监、客服等大模型。

L2级场景模型位居大模型体系中最上层。这类模型不仅需要理解特定领域的知识，还能高效处理具体任务，在细分任务（如输电线路缺陷识别、系统短期负荷预测、配网问题智能识别）上达到高水平的性能表现。

小模型：相对大模型而言，小模型参数小、使用算力更少，针对更细分的任务，多用于边缘计算中。

智能体：能够按照人的指令或自主感知环境、做出决策并执行行动，并与环境交互的计算机系统或实体。

大模型、小模型、智能体在功能上既有联系又有区别，通过发挥各自特点，共同构成公司人工智能服务能力。开发人员可以针对具体应用场景，组合大瓦特模型体系中各层级的大模型、小模型，形成一个解决特定任务的智能体，以完成工作流编排、业务智能助理等多种复杂跨领域任务。