7月5日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2024）“迈向AGI：大模型焕新与产业赋能”论坛，在上海徐汇西岸圆满举办！论坛主题“模力无界、产业共治”，深度聚焦大模型产业应用落地、端侧智能、大模型安全与治理的关键问题。上海市人民政府副秘书长尚玉英、工业和信息化部科技司副司长刘伯超、上海市徐汇区委常委、副区长俞林伟、中国信息通信研究院院长余晓晖出席会议并致辞。
此次大会上，中国信通院华东分院联手上海人工智能实验室，以产业化为导向，展示具有先进性、引领性和示范性的典型案例，重磅推出具有行业影响力的大模型领域权威成果——《2024大模型典型示范应用案例集》。自2023年首次发布以来，该案例集已成为行业内高度认可的大模型技术应用的重要参考。
由联想研究院上海分院提交的【基于大模型的正样本异常检测方案】成功入选此次发布的案例集，彰显了联想在人工智能领域的技术实力和创新能力。联想研究院上海分院深耕各类能源电站、工厂园区的巡检项目，并开发了联想晨星智能巡检系统，已经在国家电网和南方电网下属的数十个场站成功落地。
图 | 联想研究院上海分院解决方案总监 徐浩煜博士
电站由于其特殊的地理位置和功能属性，存在许多潜在的异常风险。其中最为突出的问题之一是来自外界的不可预测异物威胁，如风筝、塑料袋等物体，一旦进入变电站区域，可能与高压设备接触，引发短路、电弧甚至火灾等严重安全事故。这些异物对变电站的安全稳定运行构成了潜在威胁，因此需要采取有效措施来应对。
由于异物未知且采集异物图像成本高，客户要求仅利用易获得的正常样本进行训练，实现场景中异物的准确检测，以降低成本并提高效率。该项目利用大模型检测并提取场景中物体的特征，并使用特征融合和存储库技术让算法“记住”正常场景，再通过融合特征比对的方式分辨出异常物体。正样本异常检测算法充分发挥了大模型跨模态、预训练和开放性等众多优势，以很小的代价完成了传统深度学习算法无法实现的任务。
在算法落地过程中，获取稀缺图像一直是一大挑战。正样本检测技术巧妙地避开了这一难题，运用先进技术，避免了困难的负样本采集工作，同时还具有更好的精度和泛化能力。该项目目前已在国家电网某变电站部署了超过300个摄像头点位，综合漏报率低于3%，误报率低于5%，有效保障了电力稳定安全运行，在提质增效的同时实现了“机器代人眼”，释放了数字经济的潜力。
此外，正样本异常检测方案的应用场景不仅限于电力行业，还覆盖石油、化工、烟草、园区等需要智能巡视的领域，有效提高了各个应用场景系统运维的工作效率和质量。
年初，全国两会政府工作报告明确指出，积极推动“人工智能+”行动计划，着力强调大模型技术与产业界的深度融合及实际应用场景的落地拓展。这也预示着大模型将在未来扮演更加关键的角色，深度服务于实体经济，致力于解决各行业挑战，催生智能解决方案。相信将来会有越来越多的方案和项目，将大模型技术与行业需求相结合，从而强有力地助推我国新质生产力相关设施建设的进步与升级。