【安防展覽網(wǎng) 訪談】我們提供三種形態(tài)的大數(shù)據(jù)AI數(shù)據(jù)產(chǎn)品合作方式：第一種是購買人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品，自己進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；第二種方式是將成熟的大數(shù)據(jù)AI產(chǎn)品集成到您現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，給您的平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速AI賦能；第三種是基于合作方的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)進(jìn)行AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定制開發(fā)。
——深圳力維智聯(lián)技術(shù)有限公司 電力物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品總經(jīng)理 陳仕波
在數(shù)字化、智能化進(jìn)程以及能源變革新時(shí)代發(fā)展背景下，能源企業(yè)從生產(chǎn)型向服務(wù)型轉(zhuǎn)型發(fā)展已經(jīng)成為性趨勢(shì)。能源行業(yè)市場(chǎng)化體制機(jī)制改革同時(shí)也在不斷深入推進(jìn)，北極星電力網(wǎng)于6月11日-12日，在上海舉辦“第二屆綜合能源服務(wù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)發(fā)展大會(huì)”，北極星電力網(wǎng)、北極星電力APP對(duì)會(huì)議進(jìn)行全程直播。
深圳力維智聯(lián)技術(shù)有限公司電力物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品總經(jīng)理 陳仕波在大會(huì)做《綜合能源服務(wù)平臺(tái)演進(jìn)研究及實(shí)踐》主題演講，以下為發(fā)言實(shí)錄：
各位專家，大家下午好。我今天給大家匯報(bào)的主題是綜合能源平臺(tái)的演進(jìn)和實(shí)踐，跟大家分享一些我們?cè)诮ㄔO(shè)中的心得。
首先給大家介紹一下力維智聯(lián)。力維智聯(lián)是從事以泛在數(shù)據(jù)的接入與匯聚以及多維數(shù)據(jù)融合智能為核心技術(shù)的AIoT產(chǎn)品和解決方案公司。我們?cè)趧?dòng)環(huán)監(jiān)控這個(gè)領(lǐng)域，已經(jīng)有20多年的豐富經(jīng)驗(yàn)。我們做的上海浦東智慧城市大腦，已入選國(guó)家全國(guó)推廣的智慧城市案例集。我們建設(shè)的省級(jí)綜合能源服務(wù)平臺(tái)，已經(jīng)開始上線運(yùn)行。在這當(dāng)中遇到了一些困惑和一些難題，跟大家一起來探討一下。
今年國(guó)網(wǎng)的綜能業(yè)務(wù)目標(biāo)是200億的市場(chǎng)，市場(chǎng)空間很大。各省建設(shè)綜能平臺(tái)時(shí)，都在問一個(gè)問題：數(shù)據(jù)價(jià)值怎么變現(xiàn)？
我們來看一下數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的DIKW模型。其中的D是數(shù)據(jù)，就是我們說的多維數(shù)據(jù)接入，是觀察和度量的原始素材；I是信息，是經(jīng)過處理之后對(duì)于數(shù)據(jù)的理解，它解決的是我們度量和觀察的對(duì)象是什么；K是知識(shí)，是從信息數(shù)據(jù)提取出來的規(guī)律以及相關(guān)性，這是在做信息數(shù)據(jù)分析之后得到的抽象，是解決做什么的問題；W是智慧，是基于知識(shí)綜合應(yīng)用的推理和預(yù)測(cè)，是解決在什么時(shí)候做什么的問題。
看看我們?cè)诟鱾€(gè)層面所做的工作：CPS、物聯(lián)接入、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)時(shí)空標(biāo)簽等是數(shù)據(jù)層面的工作；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)時(shí)空維度統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)可視化等是信息層面的工作；知識(shí)層面在做的工作是客戶/設(shè)備畫像、知識(shí)管理系統(tǒng)、AI群控系統(tǒng)、AI調(diào)度系統(tǒng)、知識(shí)AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品等；智慧層面在做售電電量預(yù)測(cè)、大需量預(yù)測(cè)、設(shè)備故障預(yù)測(cè)、智慧AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品等。數(shù)據(jù)、信息層面大家都基本實(shí)現(xiàn)了，但到了知識(shí)和智慧這個(gè)層面大家都犯困惑。為什么呢？知識(shí)和智慧層面的工作需要在IT專家和業(yè)務(wù)專家基礎(chǔ)上，還需要AI專家一起才能把這個(gè)事情搞得定。所以現(xiàn)在各綜能公司都在問這個(gè)問題，我怎么把數(shù)據(jù)變現(xiàn)，怎么帶來數(shù)據(jù)價(jià)值。
力維的綜能平臺(tái)實(shí)踐跟大家分享一下。先從整個(gè)平臺(tái)的架構(gòu)來看。底層為綜合能源服務(wù)CPS系統(tǒng)，再往上就是物聯(lián)管理中心、數(shù)據(jù)中心、企業(yè)中臺(tái)，之上還有智能建模引擎、應(yīng)用構(gòu)建引擎，在以此為支撐提供各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用。通過這個(gè)平臺(tái)讓我們所有業(yè)務(wù)支撐變成一件簡(jiǎn)單快捷的事。在這里面，DIKW是怎么來解決呢？通過CPS系統(tǒng)和物聯(lián)中心解決數(shù)據(jù)的問題；在數(shù)據(jù)中心和應(yīng)用層，解決信息化的問題；我們要在數(shù)據(jù)中心，及數(shù)據(jù)中心之上的業(yè)務(wù)應(yīng)用層增加知識(shí)、智慧的能力，即讓它具備智能。
怎么讓它具備智能呢？我們給它在數(shù)據(jù)中心裝上一個(gè)高性能的執(zhí)行引擎，這個(gè)引擎執(zhí)行智能算法；AI算法需建模，我們提供了可視化的建模工具，可以用組態(tài)的方式，無編碼地把AI模型建立起來；再配合調(diào)度平臺(tái)，支撐構(gòu)建一套完整的業(yè)務(wù)應(yīng)用。這就是我們的Sentosa人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
Sentosa人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)囊括了當(dāng)今所有主流的AI算法，把各AI算法做成一個(gè)一個(gè)的組件。每一個(gè)組件，我們稱為算子?；谶@些算子，構(gòu)建算法模型，這些模型有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人就可以構(gòu)建。算法模型有哪一些呢？有數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)優(yōu)化、知識(shí)圖譜，以及自然語言識(shí)別。在建模過程及算法結(jié)果輸出都可以進(jìn)行可視化的呈現(xiàn)來進(jìn)行分析。每一個(gè)算法模型建好之后，形成算子流。基于一系列算子流，可以形成一個(gè)端到端的業(yè)務(wù)應(yīng)用。它可能是一個(gè)中間件，可能是一個(gè)web應(yīng)用，可以做成獨(dú)立的web系統(tǒng)，也可能做成現(xiàn)有系統(tǒng)當(dāng)中的一個(gè)頁面。
這些是發(fā)電機(jī)組的出力規(guī)劃和售電預(yù)測(cè)的案例。具體的算法，感興趣的我們可以下來再探討。重點(diǎn)給大家介紹一下優(yōu)需量預(yù)測(cè)。
當(dāng)前大家在做需量申報(bào)時(shí)，都是報(bào)前個(gè)月大需量，或者是上一個(gè)季度的、去年同期大需量。但這并不是好的方式。需量申報(bào)的實(shí)質(zhì)是尋找交錢少的需量申報(bào)，通過我們的人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以尋找到優(yōu)申報(bào)需量。
下面我們來看一下優(yōu)需量預(yù)測(cè)的建模過程是如何開展的。首先會(huì)做數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)導(dǎo)入，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完之后，我們要做什么呢？就是尋找數(shù)據(jù)規(guī)律。怎么找到數(shù)據(jù)的規(guī)律呢？要對(duì)它進(jìn)行探索性的分析，找數(shù)據(jù)特征，看看是不是有規(guī)律，可不可以進(jìn)行建模分析。案例中我們找出來的特征，是有時(shí)間相關(guān)性。第二步是基于已經(jīng)找到的時(shí)間相關(guān)性特征，對(duì)于這個(gè)時(shí)間相關(guān)性的數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，找到一個(gè)合理的數(shù)據(jù)的分布及置信區(qū)間。第三步進(jìn)行建模，我們知道時(shí)間序列預(yù)測(cè)有很多算法，怎么辦呢？把幾個(gè)可能的算法分別嘗試，找到合適的算法和參數(shù)，看哪一些是合適的，基于此我們找到兩個(gè)都合適算法。大家會(huì)感覺這個(gè)建模過程很煩，因?yàn)槎家约喝フ?。不用怕，我們提供自?dòng)建模，建模完成之后，還提供自動(dòng)調(diào)參功能。后我們找到優(yōu)容量預(yù)測(cè)模型和參數(shù)。
我們來總結(jié)一下，人工智能的建模分成五步。第一步就是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，我們支持幾乎大家可以想到的所有數(shù)據(jù)類型，包括流式數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和各類數(shù)據(jù)庫類型的數(shù)據(jù)對(duì)接；導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，處理的目的就是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，就是我們通常所說的做數(shù)據(jù)治理；數(shù)據(jù)質(zhì)量保證之后，要做建模的探索分析，看看是什么樣的數(shù)據(jù)特征；后找到它合適的特征，進(jìn)行建模；建模之后，進(jìn)行可視化的分析。建模是一個(gè)反復(fù)迭代的過程，驗(yàn)證完成，我們就可以發(fā)布產(chǎn)品了，可以是中間件形式的產(chǎn)品，也可以進(jìn)一步使用調(diào)度平臺(tái)做成端到端的web應(yīng)用。
力維智聯(lián)提供三種形態(tài)的大數(shù)據(jù)AI數(shù)據(jù)產(chǎn)品合作方式：第一種是購買人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品，自己進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；第二種方式是將成熟的大數(shù)據(jù)AI產(chǎn)品集成到您現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，給您的平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速AI賦能；第三種是基于合作方的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)進(jìn)行AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定制開發(fā)。
這是我們Sentosa人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)的試用二維碼，歡迎大家免費(fèi)試用。謝謝大家。
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