中國儲能網(wǎng)訊：
PART 1
人工智能給我們帶來了什么？如果用一個詞來概括的話，您想到的是什么？
黃兆霖：最近這段時間，大家都會有一些焦慮，覺得人工智能是不是接下來會替代人，但從我們的角度上來看，其實(shí)它是反過來的，它仍然是“以人為本”的。所以我的一個關(guān)鍵詞，還是“以人為本”。從我們過往的幾次大的科技革命來看，大部分是圍繞為人服務(wù)來做事情，它可以讓每個人學(xué)習(xí)或者個人的能力，有更大的增強(qiáng)。進(jìn)入到AI時代后，又有些新的工具出現(xiàn)，比方說像我們的AR眼鏡，它是一個非常適合接下來在AI時代里面的一個工具。很多的信息提示，它不再是人類主動式的一個發(fā)問，比如我希望你干什么，很多可能就是AI能理解之后，它主動告訴你，你可以干什么。
主持人：人工智能其實(shí)也像是我們接了一個外腦一樣。
黃兆霖：類似，整個社會發(fā)展到現(xiàn)在這個階段，整個信息已經(jīng)是指數(shù)級的一個增長，基本上超過了人類自己能夠理解的一個范圍了，那需要有這樣的一個AI的能力，幫助人類在信息爆發(fā)式增長的情況下，去更高效地理解（信息）。
主持人：我看到您今天帶來的這個眼鏡，就是最新款的AR眼鏡嗎？
黃兆霖：是的，這個就是我們最新款的AR眼鏡，叫Rokid Glasses。它只有49克，可以實(shí)現(xiàn)日常的佩戴。該具備的AI和AR能力，它都具備。今年在CES展（國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會），跟老外交流的時候，它可以做到實(shí)時翻譯，通過AR眼鏡加上現(xiàn)在大模型，它就是變成一個默認(rèn)的能力了。
主持人：這也讓我想到一個詞，就是“減物質(zhì)化”。人工智能帶來了“減物質(zhì)化”，我們以前可能需要用很龐大的電腦實(shí)現(xiàn)的功能，現(xiàn)在可能只要一個小小的芯片就可以了。那楊老師，從學(xué)術(shù)視角來看的話，您想到是什么詞？
楊洋：從學(xué)術(shù)的角度，我可能想到的一個詞是“變革”。其實(shí)人工智能，現(xiàn)在它正在改變我們?nèi)フJ(rèn)知這個世界包括解決問題的方式方法。比如像Alphafold，它用不到三年的時間，解析了上億個蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。曾經(jīng)我們用同樣的時間，可能只能解析個位數(shù)的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，這個差距是非常大的。其實(shí)它本質(zhì)是我們?nèi)パ芯恳粋€問題，從傳統(tǒng)的專家驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閺拇笠?guī)模的數(shù)據(jù)中自動挖掘有效知識，一種新的范式的革命，就不光是技術(shù)層面的，它對于我們整個社會，我們老百姓的生活，我們的文化，都會有非常深遠(yuǎn)的影響。
主持人：確實(shí)，我感覺人工智能產(chǎn)業(yè)的變革，它可以帶來優(yōu)質(zhì)資源的共享，比如說很偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者，也可以享受到來自一線城市遠(yuǎn)程醫(yī)療的助力。麻老師您可以談一下您的關(guān)鍵詞嗎？
麻呂斌：我是電力系統(tǒng)領(lǐng)域的，我想到的是電力和人工智能的一對詞，就是“確定性”和“不確定性”。因?yàn)殡S著“源網(wǎng)荷儲”的多元化，現(xiàn)在與我們傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的“發(fā)輸變配用”這種強(qiáng)計劃性相比，新型電力系統(tǒng)呈現(xiàn)了高度的復(fù)雜性。這就要求我們?nèi)ソㄔO(shè)新型電力系統(tǒng)。（建設(shè)）新型電力系統(tǒng)的一個很重要的任務(wù)就是，它不是靜態(tài)的、計劃性的，它是要在一個動態(tài)的平衡中，來實(shí)現(xiàn)整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定。那么實(shí)現(xiàn)這種動態(tài)平衡，需要有一種“確定性”的力量。人工智能是我們目前應(yīng)該可以看到的，能實(shí)現(xiàn)這種動態(tài)平衡的確定性的力量。接下來電力去擁抱AI，就是我們擁抱能源的未來。我們知道它一定是一種非常厲害的、顛覆性的力量，它可能能夠改變我們現(xiàn)有的能源范式，這種力量就帶來了一種“不確定性”。因?yàn)槲覀儾恢牢磥頃趺礃樱@種未來就會讓我們更加期待。
PART 2
主持人：剛剛麻老師其實(shí)也提到了電力和人工智能。我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在人工智能好像也和電力一樣，越來越像空氣，成為一種持續(xù)性的存在。各位老師從各自的工作視角來看的話，這兩者之間的關(guān)系是怎么樣的？
麻呂斌：人工智能在電力（行業(yè)）已經(jīng)比較廣泛地在用了。但是我們對人工智能應(yīng)用的更深層次的需求，反而還變得越來越迫切。我們希望借助這種大模型，給我們提供各種知識的快速獲取途徑，并且能夠做一些主動的問答。因?yàn)殡娋W(wǎng)有很多數(shù)據(jù)，希望AI可以滿足各層級人員方便靈活獲取各類數(shù)據(jù)，并能實(shí)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)的主動加工。在分析預(yù)測領(lǐng)域，希望AI能夠?yàn)槲覀兊姆治鰩砩疃龋⑻岣哳A(yù)測的準(zhǔn)度。在現(xiàn)場作業(yè)比如巡視、運(yùn)維這些方面，我們希望AI，比如再加上AR眼鏡或者一些物聯(lián)設(shè)備，能夠真正地解放我們技術(shù)人員的雙手，提高現(xiàn)場作業(yè)效率，提升現(xiàn)場作業(yè)安全性。還有各種輔助決策方面，在編制方案、制定策略，或者一些規(guī)劃方面，希望應(yīng)用AI制定能更加快速、公平、高效。在專業(yè)培訓(xùn)方面，AI也能助力人才培養(yǎng)，加速人才成長。
主持人：電力對AI技術(shù)的核心需求主要在哪里？
麻呂斌：可以概括為兩個方面，一方面，我們希望它解放基層人員一些基礎(chǔ)性的操作，讓他們工作的重心轉(zhuǎn)向核心能力的創(chuàng)新，因?yàn)橹挥袆?chuàng)新才能讓電網(wǎng)發(fā)展得更好。另外一個層面，我們希望，是重塑各級的管理能力或者是領(lǐng)導(dǎo)力，減少一些經(jīng)驗(yàn)主義的決策，提升決策效能。
主持人：我還想問問楊老師，當(dāng)前學(xué)術(shù)界在AI+電力領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)是什么？
楊洋：我可以圍繞大模型來介紹。第一個，是語言模型?，F(xiàn)在可能提到大模型，百分之八九十，它指的其實(shí)是語言模型。語言模型跟電力的結(jié)合點(diǎn)，也非常多了，它擅長的點(diǎn)就在于它能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的表達(dá)，并且能夠把海量數(shù)據(jù)自動匯總，然后表達(dá)成我們?nèi)祟惸軌蚵牰恼Z言。我們可以利用大語言模型，建立比如說像設(shè)備或一些場景的知識庫，假如未來有什么設(shè)備出故障了，可能我們用自然語言進(jìn)行簡單的查詢，就可以知道接下來要怎么操作。再比如說像我們現(xiàn)在和電力合作，用大語言模型去做項(xiàng)目的智慧評審，包括在語義層面對項(xiàng)目的proposal（建議）做一些查重等等。第二個，就是面向負(fù)荷、電量這些時間序列數(shù)據(jù)的時序大模型，更多會用到大模型背后的一套預(yù)訓(xùn)練微調(diào)的新的記憶學(xué)習(xí)范式，提升AI的泛化能力。以前做一些負(fù)荷預(yù)測，我們遇到很大的問題就在于不同行業(yè)之間的數(shù)據(jù)模式，差異其實(shí)非常大。通過訓(xùn)練，可以得到更加通用化、統(tǒng)一的模型，它就可以去自動感知各個行業(yè)的相同之處在哪里，不同之處是怎么樣，實(shí)現(xiàn)一個模型支撐各種各樣的行業(yè)。第三個，我理解電力行業(yè)，它本身也是非常復(fù)雜的一個系統(tǒng)，它所相關(guān)的數(shù)據(jù)類型也非常多樣化。面向這種多模態(tài)的大模型，它可以把多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而更全面地去理解電力系統(tǒng)。
主持人：謝謝楊洋老師的專業(yè)分享。那請問黃總，現(xiàn)在靈伴科技針對電力領(lǐng)域，有沒有一些最新的AI解決方案呢？
黃兆霖：剛才楊教授最后講到的是多模態(tài)，我們現(xiàn)在更多的就是圍繞在多模態(tài)的這個模型，怎么去幫助咱們這個行業(yè)里面，解決實(shí)際問題。剛才也講到，AR眼鏡可能是AI非常好的一個載體，包括應(yīng)用到電力行業(yè)里面。那么對于AI眼鏡來說，它怎么能夠充分地去發(fā)揮AI的這個能力。首先我們把它做得很輕了，那就可以做到日常佩戴。它具備了看、說、聽這些所有的能力。理論上來講，比方說一線的人員在工作的時候，戴上眼鏡之后，所有的信息輸入，都是大模型可以去獲取的。這些信息它是多模態(tài)的，圖像的信息，聲音的、語音的信息，對于真正在一線工作的時候，它才是最高效的。所以說，我們接下來可能更多的是圍繞整個多模態(tài)大模型看怎么去解決一線的一些問題。
主持人：現(xiàn)在有沒有已經(jīng)在應(yīng)用的案例？
黃兆霖：有在應(yīng)用的案例，比如在安監(jiān)和應(yīng)急領(lǐng)域。因?yàn)榘踩珯z查還是蠻復(fù)雜的，工廠里面那些?；返囊恍┓胖?，或者是一些安全規(guī)則，這些東西如果說要讓一線的人完全背下來，其實(shí)也不容易，去檢查的時候，也不一定能完全檢查到位。如果你戴上AR眼鏡之后，通過攝像頭去看當(dāng)前這個場景，通過語音再給它一些信息的補(bǔ)充，它就能幫你去判斷這個地方它的整個安全是不是到位了，還有包括在作業(yè)的時候，一些安規(guī)是不是執(zhí)行到位了，可以輔助大家去做很多原來很復(fù)雜的一線作業(yè)。第一，我們希望這個大模型能夠充分地理解行業(yè)知識。第二，針對一線作業(yè)的時候，根據(jù)多模態(tài)的一些信息，包括圖像的輸入、語音的輸入，然后（AI）給出一些指導(dǎo)性的反饋。
麻呂斌：這就相當(dāng)于是你戴眼鏡，把安規(guī)和你看到的物理實(shí)體結(jié)合起來了。不要你去背那么一本厚厚的安規(guī)，然后再根據(jù)安規(guī)去想，在檢查的時候有哪些點(diǎn)上還沒有到位。
PART 3
主持人：剛才我們聊了電力和人工智能的關(guān)系，最后我還想來聊一聊未來世界。我會難以想象，人工智能未來到底會有怎樣的威力。我知道心理學(xué)上有一個詞叫做“恐怖谷效應(yīng)”，就是說，人類其實(shí)喜歡看到機(jī)器人模仿自己的，但是當(dāng)機(jī)器人越來越像自己的時候，人類又會感到恐懼。我很好奇各位老師是怎么看這個未來世界的。
黃兆霖：到行業(yè)里面去看，接下來AI會輔助兩個角色。一個是AI輔助機(jī)器人，它會解決很多原來機(jī)械化、標(biāo)準(zhǔn)化流程的一些作業(yè)，變得更智能，還有包括幫助人類在一些危險場地里作業(yè)。第二個是AI怎么跟人去結(jié)合，我覺得大家可能都知道《鋼鐵俠》的賈維斯，我們這個時代可能在3到5年就會來臨了，大家完全能夠感受到，我身邊會有一個AI的助手在時刻陪伴我。比方說戴上眼鏡之后，我可以隨時地跟它做一些交互和溝通，它也隨時能夠提醒我，我要干什么事情。而且在信息繁雜的情況下，它能夠協(xié)助我，幫我處理很多復(fù)雜問題。
主持人：剛也講到了未來3到5年，楊老師，那您看哪些“AI+電力”技術(shù)可能會在未來3-5年實(shí)現(xiàn)突破？
楊洋：電力行業(yè)中，它的核心數(shù)據(jù)其實(shí)是像時間序列、拓?fù)鋱D這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。那么可能未來1到2年之內(nèi)，我覺得面向這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通用大模型，它很快就會出來。其次就是大語言模型，包括非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)大模型，這些能力也都在進(jìn)行非常快速地迭代和更新。對比如說電力行業(yè)的知識的表達(dá)，不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的協(xié)同，對電力系統(tǒng)的整體理解，這種超強(qiáng)的理解能力的提升，肯定會非常非常的快速。
主持人：那更遠(yuǎn)更廣泛的這個未來世界，您怎么看待？
楊洋：現(xiàn)在大家都常說，會有一種焦慮。一個層面是說，以前我們的決策是我們?nèi)藖碜龅模覀兊男袨槭怯梢惶追先祟A(yù)期的邏輯去支撐的。那現(xiàn)在，比如說一部分工作讓機(jī)器去做以后，機(jī)器的決策過程，它不一定跟我們?nèi)说臎Q策是對齊的，它有一套屬于它自己的決策。
麻呂斌：它的“可解釋性”和人的邏輯并不是完全一樣的。
楊洋：對，您提到一個關(guān)鍵詞，就是“可解釋性”。這個其實(shí)是AI領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題，如果我們能夠在技術(shù)層面，對“可解釋性”這個事情有所突破，那么我相信人類也會更有安全感一些。你的私人助手，它到底是怎么決策的，這個過程，它能給你一步一步講明白，是不是就不會那么恐懼。第二個層面，以前我們?nèi)俗鋈魏涡袨?，?zé)任也在我們?nèi)松砩?。但現(xiàn)在比如說，AI做出一個事情以后，如果說它闖禍了，那這個責(zé)任應(yīng)該在誰身上。如果我們能夠把這些責(zé)任的邊界劃分得比較清楚，那么我覺得未來一些風(fēng)險也能更好地被控制。
麻呂斌：在未來幾年，AI+物聯(lián)，就是我們講的AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)），它可能會從萬物的互聯(lián)，走向萬物的智聯(lián)。其實(shí)電網(wǎng)的物聯(lián)是很廣泛的，電網(wǎng)在過去的10年20年間實(shí)現(xiàn)了輸變配用全感知，包括數(shù)據(jù)全采集、云邊協(xié)同、營配貫通，這些已經(jīng)成為電網(wǎng)的現(xiàn)實(shí)。那么未來，借助AI的力量去進(jìn)一步推進(jìn)電網(wǎng)的一些柔性互動，實(shí)現(xiàn)無感的協(xié)同和價值上的貫通，讓電網(wǎng)變得更加的智能、透明、高效、綠色。我覺得就在接下來的兩三年，也不會太遙遠(yuǎn)，在“碳達(dá)峰”之前，會朝著這個方向去。
主持人：未來人工智能的應(yīng)用，對我們的電力用戶來說，會有怎樣的觀感？
麻呂斌：“人工智能+電力”，比方說對居民用戶，他可能會感受到的就是“永不停電的電網(wǎng)”，商業(yè)、商場這些，它的整個能效會得到一個很大的提升。我們現(xiàn)在都在講“雙碳”目標(biāo)，對于工廠來講，它可能能夠獲得最優(yōu)最經(jīng)濟(jì)的用電體驗(yàn)。以前的能源管理可能是以月為單位的，因?yàn)殡娰M(fèi)是以月來計算。它到底是什么時候單位GDP付出的能源更多，是以月為單位進(jìn)行計算，工廠可能會在下個月去看一下電費(fèi)，或者做一個調(diào)整。未來的話，是一種無感的協(xié)同，就是它會在每一分鐘都和生產(chǎn)聯(lián)動起來。以前我們講供為需服務(wù)，后來是因需來定供，以后供需是完全協(xié)同互動的，而且這個互動是每時每刻，人工智能它可以做到。數(shù)字化的聯(lián)動、萬物的智聯(lián)、AI的算力，全部賦能其上。用能成本的下降，能夠讓中國的產(chǎn)品，更具有全球的競爭力。
主持人：推進(jìn)人工智能應(yīng)用，是不是也是在革自己的“命”？
麻呂斌：人工智能帶來的變化，確實(shí)是一種顛覆性的。我覺得它這種顛覆性，是一種真正的新質(zhì)生產(chǎn)力。這種新質(zhì)生產(chǎn)力也會迫使電網(wǎng)去改變生產(chǎn)關(guān)系，這也能讓電網(wǎng)獲得更好的高質(zhì)量的發(fā)展。未來是不可被定義的，未來也是美好的，所以我們還是會堅定地走在人工智能和能源革命的道路上。
主持人：這也讓我想到了KK（凱文·凱利）說過的，他說，在無盡的升級面前，我們將會是永遠(yuǎn)的菜鳥，永遠(yuǎn)在全力避免自己掉隊(duì)。我們能做的可能就是去擁抱未來形成的變化的過程，然后去參與塑造和影響未來。
