4月19日，以“新质生产力 引领新赛道”为主题的第九届中国能源发展与创新论坛在京召开。四川省人大常委、国能大渡河流域发电有限公司一级业务总监涂扬举在主题演讲中称，日新月异的多模态人工智能（AI）技术将给能源企业的智慧化转型提供更多的新机遇、新手段。
近年来，多模态AI已经广泛应用于自然语言处理、人机交互、情感识别、虚拟现实和智能驾驶等领域。单模态AI，是指仅仅处理一种数据。比如语音，只能处理语音；图片，只能处理图片；文本，只能处理文本。而多模态AI，则可以像人脑一样思考、理解和处理文本、图像、音频等等方面不同的数据。涂扬举认为，相比单模态，多模态大模型能同时处理文本、图片、音频以及视频等多类信息，与现实世界融合度高，更符合人类接收、处理和表达信息的方式，与人类交互方式更加灵活，表现的更加智能，能够执行更大范围的任务，有望成为人类智能助手，推动AI迈向AGI（通用人工智能）。
据涂扬举介绍，多模态数据集成是实现智慧化运行的基础，主要包含大感知体系、大传输网络、大存储平台、大计算能力的构建，形成智慧化运行的底座。比如大感知体系，主要是从人、机、物等多源全方位采集能源规划、建设、生产、输送、销售、使用等环节数据，并对这些数据进行整合、分析和理解，形成完整感知；大传输网络，主要是超前谋划构建能源专用网、电信通讯网络、移动通讯、卫星通讯、5G、增强WIFI等大传输体系；大存储平台，是从能源企业自身出发，构建基于服务器、存储、网络、安全等硬件设备和各类虚拟资源池的大数据中心，实现各种数据形态下的海量存储和快速存取；大计算能力，主要是针对能源企业特点，因企施策，加大软硬件的投入，利用先进的算法技术和自动学习、深度学习等算力技术，形成大计算的能力。
“多模态AI技术的不断发展，必将给能源企业智慧化转型提供更多的机遇和方法。”涂扬举称，特别是数字化转型之后，智能化的应用和智慧化的管理整个场景。涂扬举说，早在2017年起，团队就开始引入AI理念及技术，搭建大渡河流域决策指挥中心，就是把几十个电站包括电站生产运行在内的机关所有业务流程管理全部打通，实现对综合态势感知、分层云脑的决策、智能决策的指挥，最后在决策过程中进行知识积累学习。比如综合态势感知部分，包括流程数据、视频数据、结构化数据等多源数据融合；实时数据分析，各业务部门、在建工程、生产电厂；可视化展示，BI、BIM+GIS。分层云脑决策部分，包括：“单元脑”，智慧工程、智慧电厂、智慧调度、智慧检修；“专业脑”，智慧党建、智慧财务、智慧库坝、智慧审计；“决策脑”，决策指挥中心。比如，智能决策指挥部分，包括问题识别与分析，风险驱动；方案生成与优化，基于业务规划、知识库、预案库等辅助生成方案；实时监控与调整，实时跟踪执行情况，根据反馈信息动态调整。最后，知识积累学习部分，包括：知识管理，实时协同业务系统，外部知识实时更新等。
据悉，大渡河流域决策指挥中心先后接入云数据中心海量流域环境、水库、设备、运行调度、电量等数据，接入全部各电站及本部工业视频及视频智能信号，接入数字档案中心及知识管理平台，提供生成式预案检索及数字化应急方案，实时调用计算机监控数字信号。截止到目前，该决策指挥中心已构建专业监测、预警及分析模型120余个，每年根据专业模型自动预判和发送预警事件几十起，接受风险事件以及应急事件近近10起，通过智能分析、集体会商和应急指挥有效处置。
“另外值得一提的是，新疆吉林台电站五个电站集成，通过集成实现了综合态势感知、专业监测分析、风险预警处置、应急响应指挥和知识加工的贡献。”涂扬举称，具体做法是：接入5站计算机监控数字信号、智能监测单元、全部工业视频信号、库坝监测数据，实现电站感知千里眼；接入ERP系统经营管理数据，实现业务过程可视化；实现电站环境、库坝、设备、安全等生产专业信息融合，并基于数字孪生技术实现立体还原；根据预警事件实施风险分类分级，分层派发，集中处置，实现数字化风险管理和应急管理；构建机理分析模型200余个，统计分析模型数十个，通过统一的调度引擎自动运行、动态监测。涂扬举表示，从2021年开始建设，截止到目前，新疆吉林台电站运行良好。
