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WAIC速報 | 聯想基于大模型的檢測方案入選信通院示范案例集

發布時間:2024-07-08 22:19:37來源: 15210273549

7月5日,2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議(WAIC 2024)“邁向AGI:大模型煥新與產業賦能”論壇,在上海徐匯西岸圓滿舉辦!論壇主題“模力無界、產業共治”,深度聚焦大模型產業應用落地、端側智能、大模型安全與治理的關鍵問題。上海市人民政府副秘書長尚玉英、工業和信息化部科技司副司長劉伯超、上海市徐匯區委常委、副區長俞林偉、中國信息通信研究院院長余曉暉出席會議并致辭。

此次大會上,中國信通院華東分院聯手上海人工智能實驗室,以產業化為導向,展示具有先進性、引領性和示范性的典型案例,重磅推出具有行業影響力的大模型領域權威成果——《2024大模型典型示范應用案例集》。自2023年首次發布以來,該案例集已成為行業內高度認可的大模型技術應用的重要參考。

 

聯想研究院上海分院提交的【基于大模型的正樣本異常檢測方案】成功入選此次發布的案例集,彰顯了聯想在人工智能領域的技術實力和創新能力。聯想研究院上海分院深耕各類能源電站、工廠園區的巡檢項目,并開發了聯想晨星智能巡檢系統,已經在國家電網和南方電網下屬的數十個場站成功落地。

圖 | 聯想研究院上海分院解決方案總監 徐浩煜博士

電站由于其特殊的地理位置和功能屬性,存在許多潛在的異常風險。其中最為突出的問題之一是來自外界的不可預測異物威脅,如風箏、塑料袋等物體,一旦進入變電站區域,可能與高壓設備接觸,引發短路、電弧甚至火災等嚴重安全事故。這些異物對變電站的安全穩定運行構成了潛在威脅,因此需要采取有效措施來應對。

 

由于異物未知且采集異物圖像成本高,客戶要求僅利用易獲得的正常樣本進行訓練,實現場景中異物的準確檢測,以降低成本并提高效率。該項目利用大模型檢測并提取場景中物體的特征,并使用特征融合和存儲庫技術讓算法“記住”正常場景,再通過融合特征比對的方式分辨出異常物體。正樣本異常檢測算法充分發揮了大模型跨模態、預訓練和開放性等眾多優勢,以很小的代價完成了傳統深度學習算法無法實現的任務。

在算法落地過程中,獲取稀缺圖像一直是一大挑戰。正樣本檢測技術巧妙地避開了這一難題,運用先進技術,避免了困難的負樣本采集工作,同時還具有更好的精度和泛化能力。該項目目前已在國家電網某變電站部署了超過300個攝像頭點位,綜合漏報率低于3%,誤報率低于5%,有效保障了電力穩定安全運行,在提質增效的同時實現了“機器代人眼”,釋放了數字經濟的潛力。

此外,正樣本異常檢測方案的應用場景不僅限于電力行業,還覆蓋石油、化工、煙草、園區等需要智能巡視的領域,有效提高了各個應用場景系統運維的工作效率和質量。

年初,全國兩會政府工作報告明確指出,積極推動“人工智能+”行動計劃,著力強調大模型技術與產業界的深度融合及實際應用場景的落地拓展。這也預示著大模型將在未來扮演更加關鍵的角色,深度服務于實體經濟,致力于解決各行業挑戰,催生智能解決方案。相信將來會有越來越多的方案和項目,將大模型技術與行業需求相結合,從而強有力地助推我國新質生產力相關設施建設的進步與升級。

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