解决「真」问题，创造「实」价值

Deep Dive · 电力能源

电力能源行业经验

行业理解

业务逻辑先于技术选型

掌握电网业务流程、岗位能力模型与运检标准。

专用模型

面向电力场景训练微调

缺陷检测、行为识别、作业票解析等场景专用模型。

安全适配

满足高等级合规要求

私有化部署，核心数据不出内网。

实施经验

「不另起炉灶」的升级路径

升级期间现有系统不停机、已有功能不减少。

案例 01

AI 防作弊守护大规模考试公平

人才评价场景 · 监考标准化

问题背景

作弊频发，人工监考成本高、有盲区。

解决方案

实人核验 + 7 类异常行为实时分析 + 分级告警。

核心机制

多模态融合分析，异常自动抓拍存档。

应用成效

舞弊识别 95%+，监考人力 −70%。

案例 02

AI 让输电巡检从「人看」变「机判」

设备运维场景 · 巡检影像智能判读

客户痛点

无人机影像依赖人工判读，易漏检、耗时长。

解决方案

自动分析回传图像，识别缺陷并输出处置建议。

技术亮点

定制视觉模型，支持绝缘子破损、导线损伤等缺陷。

应用成效

准确率优于通用模型，推动向状态检修转型。

案例 03

施工现场「数字安全员」

安全监管场景 · 从人力密集到技术密集

客户痛点

施工点广，人工监督难全覆盖，违章发现滞后。

解决方案

摄像头实时捕捉，秒级触发分级告警。

运行模式

7×24 无间断监控，告警与闭环管理一体化。

应用成效

告警 < 30 秒，隐患率显著下降。

案例 04

无感智慧校园 —— 老基地的智慧新生

培训基地场景 · 不推倒重来的升级路径

客户背景

某省级电力培训基地年培训数千人次，事务性工作繁重。

解决方案

以现有 46 项功能为基座，新增感知设备，API 双向流动。

实施路径

四期建设：无感基础 → 管控融合 → 教学融合 → 考试融合。

应用成效

报到 15–20 分钟 → 3–5 秒，考勤 99.5%。

服务连续性承诺：升级期间现有系统一天未停、已有功能一项未减。

案例 05

企业培训全流程的 AI 效率革命

内容生产场景 · 同样的培训任务量，周期压缩一个数量级

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工作环节	传统模式	AI 模式	效率提升
课件制作	2 周 / 门	4 小时 / 门	20×
试题编写	8 小时 / 套	30 分钟 / 套	16×
视频录制	2 天 / 门	1 小时 / 门	16×
阅卷评分	6 小时 / 科	12 分钟 / 科	30×

数据来自平台在培训场景的实际运行统计，仅供参考。

案例启示：效率提升不是目的 —— 当内容生产不再占用教师精力，培训质量的竞争才真正开始。