中国电科-人工智能行业大模型时代：类脑智能赋能电力应用场景的新模式.pdf
这份PPT主要介绍了类脑计算在电力领域的应用，特别是面向“大模型时代”的类脑智能赋能电力应用场景的新模式。以下是核心内容的总结：
**1. 背景与优势：**
* **传统计算的局限：** 面对数字信息爆炸和人工智能快速发展，传统冯·诺依曼架构面临高计算量、能源消耗大、存储墙、功耗墙瓶颈等问题。
* **人工智能的挑战：** 现有的人工智能在鲁棒性和泛化能力方面存在不足，例如自适应能力差、对复杂环境的适应性弱，且对样本的利用效率低。
* **类脑计算的优势：** 类脑计算借鉴生物脑的架构和工作原理，具有低功耗、高效率的特点。它包括侧重对生物脑网络形态模拟的狭义类脑计算（如SNN），以及融合计算机科学和神经计算科学的广义类脑计算，通过Brain-inspired Computing，在算力、能效和学习能力上具有独特优势。
**2. 发展布局与成果：**
* **国家战略支持：** 类脑计算已成为国家顶层战略规划方向，受到科技部、发改委、国资委等部门的高度重视。
* **关键技术突破：** 面临高端计算芯片的“卡脖子”问题，中国在类脑芯片、系统、软件和应用等方面积极布局，如清华大学、中电海康等联合成立研究中心，并取得类脑计算与感知芯片、算法与学习理论等研究成果。
* **技术路线：** 重点发展异构融合的类脑芯片、计算框架和软件系统，支持SNN、ANN以及混合网络，构建类脑生态，推动产业化落地。
**3. 类脑计算与大模型融合：**
* **类脑大模型的核心：** 通过引入更多脑启发算法和网络结构，如多元连接、突触可塑性学习规则等，实现更高效、更智能的大模型。
* **实践案例：** “脑启-素问”医疗大模型，展示了类脑计算在医疗领域的应用潜力。
* **数据工程：** 融合国家脑计划类脑知识库数据，构建了高质量的医学知识库，为知识感知、知识理解、知识推理提供支撑。
* **训练工程：** 医疗大模型的训练工程涉及多模态数据、多种训练技巧，实现更精确、更智能的医疗诊断。
* **技术创新：** 类脑多跳推理、从Transformers模型到类脑架构大模型等技术创新，提升了信息检索效率和模型性能。
* **应用案例：** 展示了“脑启-素问”医疗大模型的演示效果，以及南湖RAG系统。
**4. 电力领域类脑应用：**
* **创新驱动：** 通过类脑计算技术推动电力场景的智能化，构建新型电力人工智能计算范式。项目涉及异构融合类脑计算平台、类脑计算框架、类脑云边端一体化、端侧类脑感知等。
* **应用现状：** 人工智能已在电力巡检、智能客服等方面有所应用，但仍面临计算效率和能耗的挑战。
* **技术需求：** 需突破冯·诺依曼架构的限制，满足电力行业对模型训练和推理性能的需求。
* **范式优势：** 类脑计算通过借鉴脑科学原理，在计算架构、训练框架和基础模型方面具有明显优势。
**5. 类脑电网智能体：**
* **技术原理：** 类脑智能体是可自主进化的智能体，模仿大脑多脑区分工和协同工作，实现感知-规划-行动的闭环。
* **应用案例：** 展示了基于类脑智能体的全景巡视智能体和异常检测智能体，实现智能化巡视、异常检测等功能，提高电力系统的智能化水平。
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