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【网络强国这十年】当电表连上大数据，让“双碳”目标更近一步******

　　【网络强国这十年——行业观点篇】

　　如今，碳中和已在全球范围内达成共识。要实现碳中和，需要在各行业进行深度脱碳。随着大数据、人工智能等新技术的应用，电力行业也在积极革新，推动建设数字基础设施，助推电力行业“双碳”目标的实现。

　　党的二十大报告提出，推动能源清洁低碳高效利用，推进工业、建筑、交通等领域清洁低碳转型。近年来，志翔科技围绕能源大数据生态，孵化了系列能源大数据产品，在电力企业得到广泛应用，有力支撑国家新型电力系统建设。近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据如何助推电力行业智能化升级，支撑行业碳计量的精准化，为“碳达峰、碳中和”目标实施奠定基础条件。

　　传统电网的电力数据来源分散、结构多样、质量参差不齐；基于这样的数据很难提供全面精准的数据服务。万物互联时代，数据采集的手段和数据的质量都有了飞跃。充分进行数据采集和处理分析并指导业务，是保障大规模新能源并网和消纳的基本条件之一。蒋天仪认为“精细化”的数据运营管理和计量是关键。

　　在目前电力行业有一个“三可”的说法（可观：客观采集获取用电数据、可测：精准监测和测量、可控：在可观可测的基础上按需控制），蒋天仪认为，其实在三可的基础上，还可增加“可调”。他介绍，通过大数据分析，目前已经基本达到“可观可测”，这也是“可控”的前提条件。那么，如何让调控更加科学有效？就需要更加精细化的调节调度，即“可调”。

　　为此，志翔科技研发了非介入式负荷分析产品。通过在新一代智能物联网表上安装边缘计算模块，利用电力指纹技术可以提供精准的用电设备负荷、能耗、使用状况等信息的侦知和分析。电力公司利用非介入式负荷分析产品，可以更精准辨识户内负荷，输出相应用电设备的能耗详单，为用电高峰期制定错峰用电方案提供有力数据支撑。

　　“过去，我们通过电表只是知道这一户用了多少电，不清楚具体有什么设备在用。但安装非介入式负荷辨识产品模块之后，电力企业可以更加精细地掌握用电情况。”蒋天仪说。

　　记者了解到，除了工业企业生产和用户生活的用电负荷精细化管理之外，在各行各业、日常生活等场景下，通过大数据对用电设备负荷、能耗等的详细分析也很有想象空间。比如，在消防安全管理方面，通过监测和分析用户用电情况，可以有效检测两轮电动车入户充电等消防隐患行为，从而有效避免火灾问题。在物业管理和环保用电方面，按规定商业楼宇内夜间严禁住人，传统的办法是安排人为巡检，如今非介入式负荷分析产品就能替代人工进行自动分析和监测等。

　　“随着信息化技术的发展，大数据、云计算等带来的数据量越来越大，很多以前没有利用起来的零散数据，随着大数据技术的成熟和应用，可以通过关联和深度分析而产生价值。”蒋天仪认为，目前，国家已经出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，为数据安全行业和百姓个人隐私保驾护航。另一方面，大数据在工业领域的应用，尚处于起步阶段，未来还有很大发展空间，需要更多有技术能力的厂商积极创新，让产品更好地落地和应用服务于各行各业，在企业生产效率提升、百姓生活便利的多个方面发挥更大价值。

　　监制：张宁 李政葳

　　采访/撰文：李飞 孔繁鑫

　　后期：刘昊

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）