昆仑数据受邀出席数智化促进核能新质生产力发展会议

科技 2024-11-15 18:08 北京

近日，由中国核学会主办的“第一届数智化促进核能新质生产力发展会议”在上海召开，本次会议聚焦核工业数字化转型，加快形成核能产业新质生产力。昆仑数据作为核电数智化企业代表受邀出席，分享核电数智化最新成果。

昆仑数据业务总监刘少波在会上发表演讲，深入探讨了工业数据分析技术如何助力核电设备智能运维。他指出，随着自动化、信息化水平的提升，电厂运维技术有了长足进步，但仍然面临不少挑战，如难以提前发现设备隐患、专家知识难以沉淀、海量文本数据价值难以利用、缺乏智能决策辅助工具等，需要从如何降低数据使用门槛、如何降低数据挖掘门槛、如何降低数据应用难度三个方面，综合应用数据分析和人工智能技术，构建端到端的智能运维闭环解决方案。

在降低数据使用门槛方面，昆仑数据提供数据资源化管理方案，围绕海量数据的接入、数据建模、数据存储、数据质量分析和治理，形成可用、好用、易用的资源化数据；除时序数据和关系数据外，还支持对特定行业文本知识的识别、分类、标注等，形成基础行业知识库，为多源异构数据的联合价值发掘打好坚实基础。

在降低数据挖掘门槛方面，他指出，工业数据分析仅仅依靠算法工程师是远远不够的，需要足够的业务理解，并结合行业专家经验实现；然而大部分的经验存在于业务专家的脑子里，如何有效地帮助业务专家沉淀其行业经验为数字化模型，对于行业知识的传承和快速推广应用具有重要意义。昆仑数据的数据分析团队不仅开发各类工业设备故障预警、健康评估、故障诊断、运行优化等分析模型直接服务于最终用户，同时提供图形化、拖拽式建模工具，帮助行业专家快速实现经验的数字化沉淀，推动行业知识的规模化复用。

如何降低数据应用难度方面，面向电厂最终用户，提供模型一键式部署和运行管理、组态式应用开发工具，支持中心端/边缘端等部署方式，满足不同现场的工程化应用服务；基于通用大模型构建的行业AI运维方案，不仅能为用户提供专业知识问答服务，还能从运维业务场景出发，通过“大模型+小模型”方式，准确识别指令意图，智能调用设备数据和分析模型，自主分析设备运行状态、评估设备健康状态、分析设备故障原因，并给出个性化的维护策略、方案及建议，进一步降低数据应用难度、提升运维智能化水平。

本次会议云集中国核能领域国家级首席科学家、“华龙一号”、“国和一号”、“玲龙一号”、“快中子堆”、“高温气冷堆”及“人造太阳聚变堆”总设计大师、核能数智化科技带头人、技术专家、大学教授和头部企业家。中国工程院院士叶奇蓁为本次会议题词，中国工程院院士于俊崇为本次会议致贺讲话。本届大会主席、第十三届全国政协常委、中国核学会理事长王寿君等领导为大会致辞。

昆仑数据K2Data

昆仑数据是工业互联网领域的领军企业，蝉联“中国大数据企业50强”，受邀参与制订《中国制造2025》工业大数据技术路线图，发起成立并主导运营工业大数据制造业创新中心，致力于用大数据和人工智能技术，推动中国工业智慧升级。

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