近日，贵州电网公司不断优化网级人工智能大模型算法，突破了识别速率瓶颈，大大提升缺陷识别速率的同时还可借鉴至各省及其他业务域。目前，日均可处理12万余张输配电机巡图片，提升了算法实用化水平，满足输电集约巡视业务需求，识别速率较部署前提高了60%，为“机器代人”的战略目标奠定了坚实基础。
5月下旬以来，贵州电网公司为机巡平台部署了网级人工智能大模型算法，与传统算法相比，大模型在输电缺陷识别准确率由65%提升至86%，高精准地实现了缺陷检出。但存在识别速率明显下降的全网实用化共性问题，对此，贵州电网公司通过优化代码、增加调用线程量，并在人工智能平台上增加节点等多种举措，有效解决了识别速率下降的问题。
贵州电网公司还在机巡平台上全网率先自主研发并部署“网格规划、多机监控、机巢一拖三”功能，大大促进了输电全省集约数字化转型发展。
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