视觉

讲述了人工智能产业生态、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战等内容，他认为亟需将数据驱动与知识驱动方法相结合，探索具有理解与知识推理等能力的新一代视觉认知智能理论与方法，从源头上推动人工智能产业的大发展。

本报告基于电网数字化建设背景，介绍了湖北电网在变电设备带电作业机器人的研制情况，包括小型化绝缘载体升级改造、基于视觉的绝缘斗臂车空间引导、复杂场景下绝缘子伞裙高精度识别定位、机器人平台强电磁屏蔽处理、新型高效干冰介质清洗应用、机器人远程自动化控制等内容。2022年，该机器人通过了工频耐压性能试验和多次模拟实验验证，并于湖北荆门220kV变电站成功进行首次应用，有效验证了本机器人设备面向主网变电设备开展带电作业的安全性、智能性与可行性。 此外，该机器人成套技术及装备既能通过更换系列化末端作业工装，用于外绝缘设备带电PRTV喷涂、零值检测等场景，也能兼容电压等级，拓展至配网带电作业机器人应用场景中。

他指出，近年来，国家电网公司大力推广变电站在线智能巡视系统，并积极开展管理和技术创新，目前已安装配备了智能巡检机器人、视频摄像头、智能传感器等智能设备，全面实现视觉检测、红外测温、远程控制、智能分析、缺陷管理、继电器状态判别等功能的应用。同时，对目前图像识别技术、声纹诊断技术以及云边协同技术在电网变电运维中的应用现状进行介绍。未来，应以问题为导向，着眼于解决工作中的实际问题，有针对性地深化智能巡检关键技术的研究，同时在变电站深入开展智能联合巡检系统应用，辅助人工开展日常运维工作，减轻一线员工劳动负担，提质增效。

该案例主要应用于输电线路架空地线的断股修复。通过运用无人机将机器人投送至架空地线上，机器人在线完成断股修复作业后，无人机再将机器人接回地面的作业过程；为验证该项技术的安全性、可靠性，无人机搭载机器人数十次起飞降落，全部成功；地线断股不仅得到了有效修复，完成单次修补作业时间也仅用时40分钟；工作人员只需在地面通过视觉图传操控系统即可完成作业，操作方法简单易上手；无人机搭载机器人的作业方式整体效果安全、实用、高效。

机器视觉，指用机器代替人眼，来对目标进行测量和判断。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，通过成像、信号分析与处理、决策与执行三个关键环节，为制造生产中的自动检查、过程控制、机器人引导及生产中数据化预测与决策等，提供基于图像的自动检查和分析的技术及方法。在中国，机器视觉主要的应用方向为制造业。当前中国作为全球第一制造业大国，现已成为全球机器视觉增长最快的地区之一，国内机器视觉市场规模自2021年起始终保持27%左右的高速增长水平。预计未来三年，得益于宏观经济逐步回暖，下游行业恢复增长，产业结构升级等因素，中国机器视觉行业规模将进一步增长，从2023年的375.4亿元增长至2025年的560.1亿元。

搭载3维激光雷达，即时定位建图，无轨导航行走，最优路径规划，两驱差速原地转向，机器视觉伺服，完全自主充电，多重安全避障，语音识别对讲，无线网络通讯全自主和人工遥控作业模式，支持例巡、特巡和自定义任务模式，支持脱网独立作业， 支持一站多机方式，支持一机多站方式，支持集控管理方式。

对人工智能领域的几个重要方向的前沿进展进行了介绍，包括自然语言处理、计算机视觉、脑认知计算及类脑计算等，探讨了人工智能可解释性、人脑认知特点、人与机器混合增强智能等领域的最新发展及潜力方向，介绍了“新一代人工智能”重大项目“人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论”的相关情况和进展，以及西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室的建设情况。

提出加快配网无人机规模化应用，深化自适应巡检等航线规划技术攻关，推动竣工验收、杆塔坐标数据治理等应用场景落地，发挥应用效能。结合参数化自适应前端视觉识别技术实现无人机自主飞巡应用;加快配网无人机工程验收技术攻关，试点开展通道树障隐患识别与预测，推动无人机向机动巡查模式演进

随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、数据分析与走访调研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构了解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，并介绍国内大模型发展的情况，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨。接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术岗位分析，本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能力。在报告编写过程中，教培分会通过对行业、企业、院校与劳动者的调研与访谈结果进行多维度分析，研究当前人工智能大模型发展趋势，企业人才供需、人才培养模式与产教融合现阶段的情况，并对不同群体的需求归纳与总结，提出了对AI大模型技术人才培养与服务模式的分析、意见与建议，供大家参考，并希望给予指正。

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容，利用无人机进行线路巡视检测已成为运维人员完成电力巡检工作的重要手段。首先，文中概述无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构；其次，分析当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术；再次，综述基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标，并对比总结各种方法的优缺点；然后，讨论无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷的检测效果，指出图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足；最后，探讨基于深度学习的无人机图像缺陷巡检的未来发展方向。