8月31日下午，位于雄安新区智能网联大厦的中国大唐集团数字科技有限公司（以下简称大唐数科）人工智能研究院实验室内，一场智能巡检测试正在有序开展。搭载了“苇络”AI视频分析算法的四足机器狗正沿着模拟场景预设路线来回巡走。
“这个场景下告警触发偏高，调整目标检测算法的置信度阈值。”马博洋博士紧盯屏幕上实时刷新的数据流，快速敲定调试方案、下达工作指令，团队成员随即微调参数，优化识别结果。这是大唐数科人工智能研究院负责人马博洋的日常工作状态，也是他深耕能源AI科创一线的生动缩影。
两年前来到雄安，面对全新的电力AI赛道，他心中并非没有忐忑；历经两年日夜坚守、潜心实干，当初的不安早已淬炼为十足的底气。他带领团队从零起步、不懈钻研，一遍遍打磨自研算法，在发电设备智能运维领域实现从技术攻关到工程落地的系统性突破，为破解运维研判片面、排查不彻底、效率偏低等行业难题提供了有效路径。
“苇络”，正是大唐数科落地雄安后，马博洋带领团队倾力打造的全栈国产化能源行业人工智能品牌，为结构庞大、工况复杂的发电设备装上“智慧大脑”，在破解行业长期存在的运维技术难题上迈出关键一步。
在马博洋看来，类脑智能和传统程序控制有着本质区别，核心突破在于打破固定程序局限，赋予发电设备接近人类专家思维的智能辅助决策能力。但要为电力设备搭载这套智能系统，每一步都面临不小挑战。
“发电设备故障多部件耦合、因果链条长、排查难度大。传统知识检索技术仅能实现简单关键词匹配，无法梳理完整故障因果链路，很容易遗漏关键隐患；通用大模型在电力检修场景应用中存在智能幻觉、长链条推理失效等问题，输出结果可信度不足，难以满足一线检修精准决策的实战需求。”马博洋表示，破解这些行业痛点，正是团队技术攻坚的核心目标。
马博洋带领技术团队秉持“技术攻关贴合实战、创新成果服务生产”的研发理念，率先提出类脑海马体机制与通用大模型深度融合的技术思路，搭建专业化发电设备检修知识图谱，创新推出因果链驱动的多跳知识推理模式，全方位优化升级电力专业知识检索体系。
攻坚过程中，针对电厂检修文档繁杂、格式多样、专业内容零散的行业难题，团队研发了一套多层级文本解析技术，智能化梳理各类检修资料，精准识别专业术语，深度关联业务数据，将零散的纸质资料、电子文档整合成规范连贯的结构化知识库，让电厂数十年沉淀的一线实操经验转化为可复用、可赋能的数字化技术资源。同时，团队坚持立足生产一线采集实景数据，依托企业真实生产环境，收集海量多源异构生产信息，精心构建2万余条高质量行业标注数据集，填补了区域电力检修专项数据集的空白。在此基础上，团队通过模型微调、对抗训练、多轮迭代验证等多种方式，持续优化系统性能，让AI系统深度适配电力专业场景，全面覆盖各类发电设备检修查询、故障智能研判等核心业务需求。
“为适配电厂建设运维场景，我们采集了10万多张工地现场的真实图片，反复优化算法模型。如今，即便在摄像头百米之外，通过我们研发的系统也能准确识别安全隐患，平均精度超过98%，性能稳居行业前列。”谈及研发成果，马博洋语气中满是自豪。
深耕科创一线，马博洋始终认为，技术的终极价值是赋能实干、守护安全。“我们的技术能帮助全国发电一线职工提升效率、降低作业风险，这份事业十分有意义。”马博洋表示，团队把产品取名“苇络”，正是取自白洋淀芦苇外表柔韧、连片生长、共御风雨的特质，寄托着团队扎根雄安、聚力攻坚、实干担当、久久为功的科创初心。
目前，“苇络”系列产品已推广至全国10余个省份，广泛应用于各类电力运维场景，成功打造出“雄安研发、全国应用”的能源AI创新范式。
（河北工人报记者彭海峰）股票配资门户平台社区
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