9月20日，合肥中科类脑智能技术有限公司与安徽明生恒卓科技有限公司联合发布“玄视——电力行业视觉大模型”，并在2023世界制造业大会开幕式上首次亮相。
作为电力领域首发的支持开放场景的检测视觉大模型，“玄视”以电力海量数据为基础，实现了面向电网典型场景的高精度检测能力。
发布现场实测了“玄视”在基于视觉的检测、理解和推理等方面的核心能力，无论是小目标缺陷检测，还是设备、环境状态监测，亦或是推理安全作业人员操作规范性等问题上，都表现抢眼。现场还展示了其在电力配网智能诊断中心的实际应用成果。
新型电网需求升级 ，强强合抱，“大”势所趋
随着电网规模成倍扩张及新能源接入比例增加，新型电网需求不断升级、海量数据沉淀，人工巡检的压力骤增。基于传统卷积神经网络的视觉类专业模型，在应用于电网业务时，存在泛化能力差、迁移能力弱、落地周期长等问题，而大模型具有参数量大、精度高、泛化能力强等特点，在安监、设备、营销等专业场景展现出应用潜力。
在实际需求驱动下，中科类脑公司与明生恒卓公司正式启动电力大模型的联合研发工作。期间，以明生恒卓的海量电网数据资源为基础，结合中科类脑的人工智能技术能力和算力调度优势，推动了一场“合抱攻坚战”——从小模型深化应用到电网智能化联合开发，再升级大模型技术储备，最终在今时如期发布“玄视”电力行业视觉大模型。
技术创新势能明显
常规的目标检测器可以检测预先定义好的目标，但无法支持开放性的目标检测。
中科类脑公司董事长刘海峰介绍，“玄视”创新性地借助大语言模型的强大且具有开放性的文字理解能力，通过学习文字与图像的语义对齐，将大语言模型的开放性能力植入到检测器中，从而构建了支持开放场景的检测视觉大模型。
“与此同时，我们还赋予‘玄视’更多技术创新点。比如，打通了端边云协同能力，这就可以统筹差异化算力资源；再叠加模数双流融合技术，用以保障模型高质量迭代。在这样的技术创新势能下，我们有信心实现‘业、数、技’的充分融合，加速模型落地效率”，刘海峰表示。
落地电力场景应用 “视”微知著
明生恒卓公司总经理王海港认为，“一个产品好不好用，光看测试数据是不够的，就要看它能不能解决实际难题。‘玄视’现已针对发电、输电、变电、配电、用电、安监6大领域，适配逾50类场景”。
基于数据底盘和大模型进化能力，“玄视”已展现出“多、快、好、省”4大特点——即，可用于设备及环境状态监测、缺陷检测、安全作业监测等“多场景”；可将垂直场景开发周期倍数级压缩、最快可以在1天内完成场景适配的“快能力”；将平均性能提升10%以上的“好用法”；较传统算法可节省约5倍推理算力的“省资源”。
“玄视”将变革电网安全巡视的智能化能力，提升缺陷检测的覆盖率和准确率，如统一处理电网上万种的各类设备、表计、缺陷等，从而解决巡视人员缺口问题，降低区域停电、设备损坏甚至火灾等安全风险与事故问题，保障电力基础设施的安全稳定运行。
除了上述领域外，“玄视”大模型还将赋能包括新能源、智能制造等在内的更多行业，满足更多专业领域的需求，向更广阔的产业领域延伸。
迭代路标清晰 叠加算力底座 并行共赢
目前，“玄视”已明确了近期的迭代路标。
“我们计划于2023年底升级多轮次对话、于明年3月底提升多模态交互、于明年5月底扩展多场景应用”，刘海峰介绍，“这一切离不开充裕稳定的算力平台支撑，或者说，现有涉及人工智能领域的开发工作，都需要稳定高效的算力资源供给，而眼下各节点的算力资源分布不均、调配不合理、计算和存储架构不兼容等问题，也是共性难题”。
为解决这样的共性难题，在已成熟的算力平台建设能力上，中科类脑进一步启动“算力统一调度平台研发计划”，面向不同类型的算力中心提供算力异构和统一调度能力，将单点的智算中心、超算中心链接为网络结构，推动通用人工智能底座建设，实现算力资源的统一调度管控、按需供给，为各类大模型的应用落地提供支撑，进一步推进通用人工智能技术应用落地。
刘海峰认为，“把建设算力统一调度平台的能力复用出去，将底层基础算力支撑能力提升到同一级水平，就能让各地的AI开发者无需再关注算力供给，潜心科研与生产本身。这样才是有效合作、并行共赢。”
“玄视——电力行业视觉大模型”计划于2024年面向行业合作伙伴开放体验通道。