從此以後，山野中少有電力巡檢工人孤獨的身影_風聞
智能相对论-智能和车，边评边测；未来和家，且品且鉴2022-06-08 14:48
文丨智能相對論
作者丨葉遠風
像野外生存的挑戰者一樣在幾乎沒有路的密林中行走，像極限運動愛好者一樣在激流河谷中爬上跳下，像徒步旅行者一樣在戈壁荒漠中跋涉……
在輸電鐵塔、電力基站之間，沿着高壓線路，電力巡檢工人的身影經常出現其中。在過去，由於只能靠肉眼識別各種輸電線路中可能存在的問題，偏遠地區的電力巡檢工人工作任務常常危險、繁重而重複性高，連走帶爬偶爾受傷是工作的常態。
一個典型畫面是，在輸電鐵塔裝上一塊小太陽能板，為一個內置AI計算模塊的攝像頭提供能源，線路現場可能出現的各種風險就能被實時、及時、精確地反饋到遠程控制中心。這時候，電力巡檢工人只需要坐在裝有空調的操作間，憑藉AI的準確識別能力就能輕鬆掌握現場情況，面對問題及時採取行動，再也不用像過去一樣上演“荒野求生”。
在AI改變世界的大背景下，計算的力量正在推動電力巡檢的進步。
**電力基礎設施面臨嚴峻挑戰，**電力巡檢工人孤獨守護
由於電力系統基礎設施的敷設與地形地貌有很大的關係，而我國的地形地貌又十分複雜、對比強烈，例如，有雪山、草地，熱帶雨林、沙漠戈壁，崎嶇的山地、一望無際的平緩丘陵等等，這些地理面貌的多樣性讓中國在自然風光的秀麗之外，也面臨電力基礎設施上的嚴峻挑戰——電網如何有效觸達社會生產生活末端？在繁華的城市之外，國土上很多偏遠地區更需要電力，即便是能夠點亮一盞燈，也足以讓這些地區居民的生活品質發生質的改變。
於是，遼闊的國土上，電力基礎設施必須要穿過不同的地形地貌，除了在建設階段十分具有挑戰性，後續的日常巡檢維護更是將這種挑戰變成一件長期持續、必不可少的事情。中國電網的觸達性、穩定性，早已成為“了不起的國”最重要的註腳之一。
而且，隨着電力需求的快速增長、能源新技術的不斷應用，電網系統還在變得越來越複雜，電力巡檢的任務還在變得越來越繁重，另外一邊，因為“斷電”造成的後果也越來越無法承受。於是也就有了開篇的那一幕，電力巡檢工人不得不在普通的工作場景中展現出只有新奇運動中才能出現的極限感。
即便是大雪封山，也需要趕赴現場巡查線路，這時候的線路出現問題的概率更高、修復難度更大；在高原缺氧的環境下，也必須爬上危險的高空作業，這裏的電力是高原生產生活的重要支撐，必須確保安全；在雨水大風等惡劣天氣下，也需要停留在一線的現場，及時解決因為特殊天氣導致的電力系統問題。
可以説，為了點亮偏遠地區的一盞燈，電力巡檢工人在肉體上要忍受各種極端情況，在精神上還要忍受偏遠地區漫長的獨自或少數人作業的過程，一條線路、一個基站要一絲不苟地巡查一天甚至數天。
人類文明的發展過程中曾經出現過許多奇特的職業，每一個都吸引着很多人的目光，比如大堡礁看護員曾經被認為是“最美好的職業”。而現在看來，電力巡檢應當可以競選這個世界上“最孤獨的職業”——在沒有得到計算的力量的前提下。
**AI計算的到來，**改變電力巡檢工人的境況
事實上，要説電力巡檢工人的孤獨處境沒有得到改善是不公允的。
過去幾年，以無人機、機器人、遠程視頻、便攜智能裝備為主要代表的智能巡檢手段開始廣泛興起，改善了電力巡檢工人的工作狀況。
比較典型的，有已經較為廣泛使用的無人機，代替人工在一定範圍內實現現場觀測，減少電力巡檢工人的旅途跋涉，同時提升觀測的精確性和範圍：
不過，這些做法仍然面臨很多問題。
一方面，自動化設備、無人機等協助作業，在很大程度上仍然無法改變對人工的依賴，例如，無人機仍然需要飛手遙控，數據的拷貝、處理、報告全部依賴人力。
另一方面，原有的所謂智能巡檢手段存在着不夠智能的問題。
例如，遠程監控系統受限於能耗過高，採取的往往是間隔拍攝的手段，無法實時識別風險；內置算法能力差、精度低，對故障等場景的識別率低。
又例如，通常的無人機巡檢受限於電池技術，續航時間一般為30-50分鐘，頻率低且很容易受天氣、空管等因素影響——到了真正惡劣天氣最需要無人機時，可能恰恰設備無法進行工作，造成尷尬的局面。
這時候，真正智能、擺脱人力依賴的智能巡檢方案就變得尤為重要，而這，正是開篇所提到AI參與電力巡檢的方案，來自昇騰AI的“昇騰智巡”。
這是一個以邊緣智能為主要抓手、提升整體監控效果和質量的解決方案。在輸電線路現場，能夠做到實時在線檢測而不是間斷式監控，從而更好地發現問題；還能實現無人機自動化巡視，發現隱患自動拍照，擺脱對人的依賴並實現數據的自動化採集處理（例如自動化分析回傳故障照片）。
通過這樣的方案，原本需要電力巡檢工人爬山涉水去檢查的問題，現在很多都可以自主判斷和預警，例如異物對線路入侵風險，山火威脅電網安全，部分線路、設備、零件的損壞等等。
華為和深圳供電局聯合打造的基於昇騰AI的新一代輸電線路智能巡檢系統，實現了2小時完成過去人工巡檢20天的工作量，效率提升80倍，在數據採集量提升30倍之後，還能夠發現一些人工巡檢難以發現的隱患點——這些能力同樣在變電、配電、用電等環節得到展現。
於是，對電力巡檢工人而言，他們只需要在監控管理平台實時查看有問題或者值得注意的風險點，並在必要時直接針對問題進行解決即可。
在計算的力量下，“坐在辦公室的藍領”正在成為電力巡檢工人一種新的身份，也幫助他們獲得更高的職業成就感，為企業和社會創造着更多價值。
**電力巡檢之外，**AI計算持續幫助千行百業的從業者
在電力領域，很多企業和組織很早就意識到了智能巡檢解決方案本身面臨的不連續、不準確、依賴人工等痛點問題，但由於技術支撐不足等種種原因，不能夠很好地解決——要真正做到“智能”巡檢，從硬件到軟件的智能化能力支撐必不可少，也有着高度的壁壘。
而前文提到的昇騰智巡之所以能夠做到，與昇騰AI的技術積累密不可分。
例如，邊緣計算設備Atlas200，得益於算法能力，以及對功耗的極低需求，一塊太陽能板就能實現長期供能，甚至可以做到20天以上無光照運行，在同樣的供能設施下讓終端視頻採集設備持續工作，做到“全檢”而不是“抽檢”。
在雲端監管管理平台，基於Atlas 800的雲端訓練與推理服務器，又能讓現場無法有效識別的數據在雲端得到進一步確認，同時不斷吸收新的數據、訓練精度更高的AI算法模型推動終端內置邊緣計算算法的升級。
實際上，昇騰智巡即是基於昇騰全棧AI體系而出現的場景化解決方案：
軟件上，MindSpore已經成為國內領先的AI開源社區；
應用上，昇騰已經構建起了“2+1+X”體系，其中“2”包括深度學習和智能邊緣使能組件，“1”是指優選模型庫，“X”代表面向多個行業的AI應用軟件開發套件，這個體系加速了AI場景化創新，昇騰智巡也是由此而來。
不止於能源，昇騰AI目前還深入包括製造、交通在內的千行百業，例如在製造業，昇騰智造解決方案讓生產線的質量檢測更有效率、更準確，讓一線操作員從此前重複單一的工作中解脱出來，大大提升了工作體驗；在交通領域，昇騰智行解決方案則利用AI對車輛、軌跡等進行智能分析，幫助緩解交通擁堵等城市痼疾，為道路管理者提供便捷服務。
總的看來，與電力巡檢工人類似，在各個場景下，昇騰AI還在讓更多人在走出艱辛的工作環境、獲得更高的職業價值和成就感。
結語
AI是電流表現為人類思考的產物，充分、穩定的電流供給是AI能夠快速發展、解決實際問題的前提，各地的電能對AI的發展至關重要，例如AI計算中心就是得益於充分的電量供給而能夠服務更廣泛的產業，並實現包括大模型在內的AI進化。
現在，反過來，AI幫助電力巡檢工人走出孤獨和艱辛，其實就是通過計算的力量保護電力的穩定運輸，這種“相互成全”，或許是電力行業落地AI相對其他領域的一種特殊之處。
在電力這裏，數字化時代的快速鉅變被進一步彰顯，一盞燈的背後，是計算的力量正在推動着這個星球每一個角落裏的普通人走向更美好的工作與生活，而這股力量又正在被昇騰AI與其生態夥伴所強化。
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