由中央企业人工智能协同创新平台发布了《中央企业人工智能应用场景优秀案例白皮书（2024年版）》这篇报告。总体上，案例覆盖能源行业、制造行业、信息服务行业，囊括电网调度运行、设备 监测诊断、地球物理预测、智能座舱研发、专业知识问答、民航运价制定等领域人工智能关键 成果，呈现出业务与技术融合更加深入、场景专业性更强等特点。

1.案例 1:调度操作票智能生成及校核场景

成果单位：中国南方电网电力调度控制中心

案例简介 针对新型电力系统下现有调度操作票生成及校核业务场景，基于知识图谱技术构建调度知识图谱，研究基于 方式安排、停电检修申请的操作票智能生成及校核，提高操作票生成及校核的准确性和效率。

建设方案 系统构建在调度云平台上，集成电网调度指挥系统，依托新型调度 AI 认知服务平台知识图谱构建技术，建 立电力调度领域操作票知识图谱，构建调度操作业务一张图，通过知识图谱的信息关联进行结果推导，实现操作 票智能生成及校核，为调控运行人员快速故障处理提供智能化支撑。

1) 基于公司人工智能创新平台提供的知识图谱服务能力，开展知识的设计和图谱构建 以模型量测为基础，构建电网物理模型图谱：以具体物理设备为实体，以拓扑连接为关系，由电力系统 CIM 模型、实时量测文件自动生成图谱，包括：35kV 及以上电网一次设备、500kV 及以上的二次设备。 以操作规程为基础，构建操作规程语义图谱：以操作对象为实体进行构建，以操作要求为关系，对调规、操 规等文档进行解析，提取核心文本内容及相关结构，通过预训练模型辅以人工标注进行文档理解，构建语义图谱。

2) 知识图谱模型融合 为支撑统一的基础知识服务，研究图谱间的模型融合技术。通过关系映射与图谱分析，将两大图谱知识库融 合成操作票知识图谱，构建调度操作业务一张图，同时具备成票模型、防误规则、术语知识、结构识别、设备状 态的融合感知能力。

3) 知识图谱赋能操作票智能生成与校核 操作票知识图谱提供 API 接口访问能力，与方式检修、网络发令等业务系统打通，业务系统提供基础数据如 电网模型、检修单、回令信息，所研发应用调用操作票知识图谱能力，通过知识关联和推理，自动生成操作票规 范步骤，并可对操作执行过程进行合规性和安全性的校核。

建设成效 南网总调、广西中调试点研发了操作票防误校核应用，分别对直流、交流设备操作进行自动校核，目前在调 度台开环测试，其中直流设备校核正确率为 95.7%，交流设备校核正确率已达 97.6%。东莞地调试点研发了操作 票智能生成应用，目前在调度台开环测试，操作票生成准确率超过 99%。操作票编制时间从平均十分钟降低至 2 分钟左右，工作效率大幅提升，为调度台紧急操作或工作峰值期间留出更多的时间裕度。 下一步，总调将持续开展基于调度知识图谱的防误研究，实现二次设备操作防误校核功能，并推广至更多的 省地调度业务应用中，进一步提升调度操作智能化水平。

2.案例 2:生产现场违章作业智能监控场景

成果单位：广东电网有限责任公司江门供电局

案例简介 2023 年 3 月，广东电网公司人工智能工程建设领导小组 2023 年度第一次会议中强调，在网公司人工智能 工程生态下开展场景建设工作，统一技术路线，优化数据供给机制。《广东电网有限责任公司人工智能工程建设 方案》确定重点围绕管理赋能体系构建、高质量样本供给及算法赋能提升等工作任务开展人工智能工程建设的工 作方针，形成 6 大业务域 11 个场景能力群建设计划，安监域人工智能示范场景建设工作开始启动。江门局作为 现场作业人员违章智能识别场景组长单位，围绕样本标注、模型开发、推广应用等核心任务，依托公司技术架构， 开展数字安全监盘人视觉类算法、数据分析类算法及智能硬件研发工作。 南方电网数字〔2024〕17 号文“大瓦特”推广应用工作方案要求，强化大瓦特业务域模型（L1）,丰富大瓦 特场景模型（L2）,发布大瓦特系列产品,塑造“大瓦特”品牌形象,开展作业风险管控应用示范工程建设。推动“大 瓦特”在应急指挥决策管理场景落地应用，实现风险实时识别和预警，提升应急响应及时性。广东电网承接了网 公司安监域 1+N 作业风险管控应用大瓦特示范场景建设任务，将相关工作与安监域相关建设基础进行承接结合， 持续深化人工智能在安监域的业务场景应用。

建设方案 基于公司大瓦特生态技术体系，推动安全监管模式再变革 1 大核心愿景，细化 2 大核心目标，依托大瓦特 L0 电力基础大模型、电网首个人工智能样本标注基地、“数字安全监盘人”功能领先为 3 大核心基础，构建疑似违章识别、关键工序识别、作业智能数据分析等 3 大核心功能的人工智能推动安监模式变革建设“1234”总 体框架。

1) 业务人员与 AI 算法的人机协同工作模式 通过视频类算法开展现场违章识别，大数据算法对两票数据开展分析，实现了作业前风险管控、作业中现场 监督及作业后审计的全方位智能监督体系。识别结果推送至值班人员作二次人工核实处理，初步在业务层面建立 了业务人员与 AI 算法的人机协同工作模式。

2) 作业前大数据分析与边缘硬件升级 数字安全监盘人将人工智能赋能现场作业安全管控全过程，在利用视觉类智能识别技术赋能“作业中”（作 业行为）核心环节的基础上，应用大数据分析算法赋能“作业前”“作业后”两个环节。（14 项作业前+6 项作 业后大数据算法）。此外，利用边缘计算技术，在移动视频终端投放多套算法模型，使其具备自动识别并跟踪重 要目标的功能（自动变焦、抗干扰）。

建设成效 《现场作业违章扣分通用条款》有关 200 项条款中，可以视频识别的作业行为类型是 20 项。 基于人工智能 4.0 平台提供算力支持，针对智慧安监实时摄像数据，实现“实时视频 10s/帧（江门局已试点 完成 5s/帧）+历史视频 5s/帧”视频识别能力。相关算法现已在智慧安监系统上线 20 项，现场作业视频类违章 识别覆盖率达 100%。

自今年 1 月份以来，“数字安全监盘人”已帮助有关地市局发现了多起严重违章，如：帮助珠三角某地市局 发现了杆塔上作业有人调整拉线（A 类）、高处作业不系安全带（A 类）、故意躲避视频（B 类）等违章；帮助 粤东某地市局、粤西某地市局发现了电气操作不戴绝缘手套(B 类)等违章；帮助粤东某地市局、粤北某地市局发 现了故意躲避视频监督等违章。 广东电网安监域人工智能示范场景的推广应用大幅减轻安监域监盘人员工作量。以高处作业关键工序为例， 推广“数字安全监盘人”后，平台可以智能识别含登高作业关键工序的作业行为图片，地市局作业监控中心仅需 1 名值班人员每日花费 30 分钟即完成全部作业有关登高作业关键工序的安全监督。而传统的视频督查，需 2 名 监盘人员工作时间 8 小时寻找局部的关键工序开展监督。

3.案例 3: “大瓦特+智搜”人力小智智能问答助手应用

成果单位：广西电网有限责任公司

员工在日常的工作中还经常遇到申请休假、竞聘、岗位调动等各种业务流程处理的场景，而这些业务场景也 常常分布在业务系统的不同层级的功能里面，给员工的操作带来较为复杂的体验和操作困难。为提高公司人力资 源管理的效率，提升员工获取人资知识的便利性，因此开展“人力小智智能问答助手”应用建设。 “人力小智智能问答助手”可以实现用户通过自然语言交互的方式实现知识问答、业务查询与操作，以及协 助业务人员及用户进行智能分析与辅助决策，推动人资业务的数字化运转。

建设方案 人力小智智能问答助手建设的体系架构主要包括大瓦特大模型底座接入及优化、智搜智能问答支撑服务建设 (人资制度全场景问答、业务数据查询、业务流程智能辅助管理、人资知识库、用户画像、知识标签体系等）、人 力小智（PC 及 elink 移动端）应用改造等内容。

基于智能问答的场景应用，构建用户画像体系、人资知识空间、知识标签、制度问答场景应用、智能数据查 询问答场景应用、业务流程智能辅助管理问答场景应用，为现有电网管理平台人资域人力小智及 elink 端人力小 智智能化改造提供应用支撑。基于智能问答的知识管理需求，构建人资知识空间、人资问答对库、人资域业务数 据链接、人资域业务系统链接等应用能力，为智能问答提供精准的知识数据。 1) 用户画像体系 以用户信息为基础，结合业务场景所需信息，构建用户画像，满足知识问答、业务数据查询、业务流程创建 等基于用户个人特征的个性化需求。 2) 人资知识空间 对接协同办公系统，自动接入制度文件，并实现制度文件的自动更新，始终保持问答知识库内容的有效性。

3) 知识标签 构建知识标签体系：基于大模型，针对人资制度文件处理，构建人资知识标签体系。 智能打标：基于人工智能算法，完成制度文件的智能打标，提高问答信息的检索效率。4) 制度问答场景 基于人资知识库对应业务场景相关制度文件及用户提问，准确识别员工的查询意图，并根据员工的岗位、职 级和权限等个性化信息，进行个性化的知识检索，结合向量化检索技术，快速定位并提供最相关的知识数据给到 大模型，大模型解读后通过自然语言生成答案给到员工，并给出参考来源，支持多轮问答。系统支持全场景制度 文件的智能问答。

建设成效 人力小智智能问答助手通过识别员工意图自动解析并检索公司内部的规章制度、政策文件和业务流程等相关 信息，自动高效提供最匹配的答案，从而提高人资制度知识查询效率，并确保人资领域政策信息的准确传达。通 过开展人力小智智能助手应用建设，实现员工能够迅速获取人力资源相关知识数据，极大提高了员工对人资知识 自助获取服务体验和人资业务处理效率。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）