智能电网 AI 最佳落脚点 安防之后的又一个 (智能电网ai工程师工作内容)
经历过一波疯狂生长之后，AI显然已经进入后半场，即：技术变现阶段。
相较前期烧钱搞研发，技术变现似乎更为困难。
高新技术的特点使得AI产品在成本上难以形成普惠，加上整个行业自带"投资回报周期长"的标签，所有生存下来的AI公司，都面临一个问题：如何扭亏为盈？
赚钱无非开源节流：拓展收入和缩减成本。
缩减成本向来是最为直接有效的方式，但AI行业"研发投入高"的特性，使得AI公司基本不可能从成本端下手。
于是乎只有开源，也就是拓展新赛道，将技术和产品应用到新的场景，来实现增收。
电网就是这样一个需要AI赋能的赛道。
在供给侧，电力公司需要优化设备、提高效率，实现降本增效；在需求侧，消费者要实现用电管理的智能化，也少不了AI应用，而连接供给与需求的电网设施，同样需要AI技术来进行改造、维护。
比起安防、金融、医疗这些热门赛道，电网对于AI的需求有过之而无不及。
根据中电联的测算，2021年我国智能电网投资金额可达969亿元。但这样一个千亿级别的赛道，智能电网的建设却主要依靠传统的电网设备公司，AI公司切入智能电网的寥寥无几，触景无限就是其中之一。
电网建设痛点多，AI赋能场景丰富
"电力行业业务比较复杂，从发电侧到输电再到配电调度，环节多、过程长"，触景无限CEO肖洪波说道。
在他看来，多环节意味着多场景，多场景意味着需要更多的传感器，来实现对场景的感知覆盖。
传统电网采取的是发电厂到用户的单向输电模式，这个过程要历经"发电、变电、配电、用电"等环节，各环节的关联性较弱。
以输电为例，发电厂在生产电力之后，需要依靠高压电线来进行电力输送。
众所周知，高压电线里程长、分布广，且主要通过人烟稀少的区域，在极端天气或者特殊场景下，高压电线出现事故之后，电网公司很难第一时间定位事故所在区域，也无法分析原因，及时抢修。
但智能电网就可以通过配置传感器来实现对线路的感知与检测，这些传感器分布在电塔上，将一条完整的线路切割成多条线段。当其中一条线段出现问题，那么传感器就能将异常数据传送至云端系统，电网工作人员就可以进行分析与抢修，及时恢复供电。
并且，电塔上的视觉传感器还可以分析线路上是否有异物，周边环境中是否有山火、施工车辆、吊车触碰高压线等；保障电塔的正常运行。
在供给端（也就是发电厂），也需要AI赋能，比如用摄像头来监测工厂运行、用机器人做一些高危工作、用AI系统来计算数据等。
在消费端，电网公司可利用AI实现对消费数据的分析，优化服务，消费者也需要更为智能的系统和应用，丰富体验。
可以说，智能电网建设的整个环节，从供给侧到消费端，场景非常丰富，不同的场景，对于AI技术的需求又各有不同。
除此之外，肖洪波表示，未来随着能源开发方式的变革，分布式能源在未来也会产生更多对感知和其他AI技术的需求。
聚焦自身价值，合作才能双赢
"首先要找到我们在这个行业里所能产生的价值。"
即便智能电网建设需要AI赋能，但在肖洪波看来，这并不意味着AI公司会与传统的电力设备供应商之间展开竞争。
他认为，AI公司可以从自身的优势出发，与传统的电力设备供应商合作。
据了解，目前做智能电网的公司以传统的设备供应商居多，比如国电南瑞、平高电气、特变电工等"国家队"，他们在资金、渠道等方面优势明显。
AI公司如果想要切入智能电网赛道，最好的方式是针对某些难点做"定点突破"，为行业设备商提供技术解决方案。
"他们其实做的是智能电网的整体运营系统，我们做一个非常有意义的补充。"肖洪波表示。
以触景无限为例，其主要专注于嵌入式计算机视觉与感知技术，核心竞争力在于智能感知，为传统电力设备公司提供电力专用传感器、智能分析产品，建立相应的数据库，协助推进智能电网的落地。
AI不是万能，电网建设仍有难点
虽然现在有不少的传统电力设备公司在做智能电网，同时也有像触景无限这种AI公司赋能，但智能电网建设仍有诸多难点亟需突破。
首先是硬件的性能与质量需要提升，如果硬件出现问题，那么运维难度亦会增加，且成本不可控。
"它对于边缘的一些传感器和芯片要求很高"，肖洪波表示，以野外场景为例，电塔上的传感器首先要解决供电、能耗的问题。
比如输电线路上的产品，都是要求在野外能够工作8年左右的时间；其次要解决在极端天气下持续工作的问题，最后还要解决数据传输的问题。
其次在数据方面，目前的电网尚未构建起全面的数据感知体系，数据传输不及时，也难以实现数据共享。
肖洪波认为，正如人工智能最终都要基于数据，智能电网建设也需要数据，包括运维时产生的数据，供给侧和需求端的数据等，通过数据分析原因、总结经验，从而提高管理水平。
最后是配电、变电等环节中的设备和技术智能化程度较低，仍然有待提高。
政策红利影响不大，核心是趋势与价值
近几年，随着"碳中和"、"碳达峰"等目标的提出，政府出台了一些列促进节能减排的政策，电力行业也包括在内。
生态环境部《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》就明确提出："推动......石化、电力、煤炭等重点行业提出明确的达峰目标并制定达峰行动方案。"
并且，各地也针对性地出台了一些优惠政策，以促进绿色能源的开发与使用。
肖洪波认为，这些政策红利其实很难直接给到AI公司，而是更多地影响新能源。
"'碳中和'可能会引发深层次的能源革命，推动新能源，比如太阳能、风能的发展，进而影响整个工业，当然也包括AI公司"。
他表示，风能、太阳能等分布式能源会对传统的输电模式、售电模式带来巨大影响，这里面存在很多的市场机会，智能技术在能源领域有非常好的应用场景。
从趋势上看，能源行业与人工智能的结合是一个长期的过程，对AI技术的需求也会增加。
这也是触景无限选择切入智能电网赛道的原因——结合行业趋势和自身价值来寻找突破口。
同时，这意味着触景无限并不会局限于智能电网，还会拓展石油、交通等赛道。
"饭得一口一口吃，智能电网只是阶段性重点，就像安防一样。"
在肖洪波看来，哪个行业对于视频感知有强烈需求，哪条赛道就是触景无限的拓展范畴。但现阶段的重点是智能电网，不会选择多线作战。
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