人工智能大模型正迅猛发展，标志着第四次产业革命的到来。它改变了人机交互的模式，然而在电厂的应用中，既遭遇了不少挑战，也迎来了不少机遇。
大模型开启新时代
全球范围内，大模型技术的兴起引领我们步入人工智能的新纪元。这标志着产业革命的第四次浪潮。众多行业因此受到波及，各个行业的产品与业务系统似乎都站在了重新塑造的起点。这已不再是单纯的技术进步，而是一场深刻改变人与电脑交互方式的革命。回顾过往，人机交互经历了从命令行到图形用户界面的转变，而现在，自然语言交互的实现让这一切成为可能。
现在，大模型的发展势头迅猛，宛如一股势不可挡的浪潮汹涌而至。各行各业都在积极研究其应用途径，这无疑是科技进步中不容错过的宝贵机遇。
电厂数据管理难题
电厂的设备种类繁多，数据显得杂乱无章。以国电电力上海庙公司为例，由于安全生产的需要，它们的部分业务系统无法与其他系统实现对接。这一情况使得数据的收集工作变得尤为困难。
电厂的数据安全面临挑战。企业内部拥有大量敏感信息，这些信息不仅需要确保安全，还希望利用AI技术。将所有数据存储在本地，并在本地进行业务计算，这样的数据处理方式被认为是一种较为理想的模式。
训练成本与知识融合
大模型规模一旦增大，参数数量随之增加，这无疑使得训练成本大幅上升。同时，建立专有知识库的难题同样不容小觑。举例来说，若想在确保成本不超预算的前提下，将行业知识及实时数据融入大模型，实属不易。
企业们渴望运用大模型，但同时也得权衡成本问题。以电厂为例，若要将行业知识巧妙融入，寻求一个恰到好处的平衡点并非易事。这要求我们精心设计，并不断进行试验。
大模型的可靠性
大模型的可靠性值得关注，透明可追溯性尤为关键。在使用大模型时，若能提供答案并注明来源，那就更理想了。如此一来，使用者便能核实信息的可靠性。
在实际应用中，大模型若想在各个业务领域确立稳固的地位，关键在于解决其可靠性问题。若不解决这一问题，使用者将不断对其输出的结果产生怀疑。
自然语言与数据库交互
大模型的推理能力目前尚显不足，而关系型数据库依旧承担着管理和访问结构化数据的重要任务。然而，如何通过自然语言交流的方式从关系型数据库中获取数据报表，却面临着实际操作上的重重困难。
企业尝试将两者结合时，常常会遇到技术对接等问题。但只要这些问题得到解决，就能显著提升数据获取的速度，对企业运作带来正面的影响。
电厂的定制化解决方案
电厂的应用主要涉及定制化的开发工作。以国电电力上海庙公司为例，他们针对屏幕拍照时出现的多种问题，比如拍照角度不正确等，对OCR智能识别算法进行了优化调整。优化完成后，他们会将识别出来的数据按照不同类型，提交给相应的系统处理。
通过大模型技术，我们成功地将关系型数据库与知识库进行了有效整合，并引入了多项专利技术。这使得员工能够更加便捷地获取所需知识。经过整合，我们的AI智能助手在多个业务场景中为员工提供了直接支持。
大家是否也觉得，尽管大模型在电厂的使用中遇到了一些困难，但其发展潜力仍然非常大？期待大家的点赞和转发，也欢迎在评论区就这个问题展开讨论。
