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合肥中科类脑智能技术有限公司成立于2017年9月，是一家专注于类脑智能技术产品及解决方案的研发、销售和服务的国家高新技术企业，中科类脑以类脑智能技术及应用国家工程实验室和中国科大未来网络实验室为依托，以前沿人工智能技术为驱动引擎，赋能产业数字化升级。公司现阶段重点聚焦智慧能源、AI计算平台等领域。
针对异地算力调度面临的算力连接、资源纳管及高效利用等需求，公司持续投入异构算力网络相关技术的研发工作，构建面向人工智能开发应用支撑平台的异构算力系统产品线。目前，已在异构算力适配、异构算力调度、存储统一纳管等与异构算力系统方面相关的多项关键技术的研发上取得了实质性成果，可以实现不同计算中心算力、网络、存储等资源的互联互通。公司现已建成全国多个智算中心项目（如基于寒武纪MLU芯片的西安沣东智算中心、基于华为昇腾计算芯片的宿州市淮海智算中心以及基于英伟达A100的宁波东方理工智算中心等）；同时，已在某密级“异构算力融合系统”项目中实际应用，截止目前完成了统一运营门户、服务交易中心、资源管理中心、编排调度中心、监控运维中心五个大模块的67个子功能的开发，同步进行国产化功能适配以及线上环境部署更新，成功连接全国十余个算力中心节点，支撑长三角算力调度公共服务平台。
随着数字能源的兴起，能源运检领域迎来成长爆发期，市场快速增长且竞争激烈。但目前数据的采集质量、数据的智能分析以及数据的深入应用还没有形成较好的服务供应商，数据挖掘和数据运营较少受到关注，尤其是基于数据的诊断和专业指导。目前电设备生命周期是30年左右，现在仍处于壮年期，5年后可能迎来设备老龄化高峰。针对此，公司基于感知及其他数据的多融合分析后的智能诊断，叠加人机协同诊断服务，打造电力行业自主运检系统产品线，构建了“自主运检系统+数据服务”的商业模式，面向设备健康、运行安全、管理高效三大领域，提供设备为中心的运检系统及诊断服务。关注整个电力智能化场景，关注设备全生命周期，创造数智化的真正价值，切实保障电力系统的经济性和安全性。中科类脑与安徽省电力有限公司合作共建“电力智能+”应用示范项目，完成了“两中心一体系”建设，即电力“智能+”云支撑中心、电力“智能+”端服务中心以及电力“智能+”的融合创新服务体系的全部关键技术研发与建设工作，并完成了若干试点示范项目，形成了电力“智能+”的服务模式，有力推动 AI+电力应用在安徽的落地与推广。截至目前，在变电智能化：公司已为安徽、上海、江苏、江西等十余个省市的100余座变电站提供智能化运维服务；在配电智能化领域：公司数据诊断运营服务产品方案及电力视觉大模型已经在安徽配网无人机诊断中心成功落地应用，数据审核效率提升300%；公司自研的人机协同系统及感知算法在“2023年架空配电线路无人机巡检图像智能识别算法技术比武”中成功入围总分前十；在新能源智慧场站领域：公司在集中式光伏、分布式光伏、集中式风电等落地多个智慧厂站解决方案，并助力某央企发电集团的智慧风电场站项目顺利完成验收，荣获“四星级”智慧场站评定。
同时，在双碳战略的推动下，新能源在电力系统中的比重不断增加，这导致了电网从传统的单向流动模式向双向互动模式转变。随着负荷侧引入了非稳定能源，如何有效消纳这些能源并构建安全可靠的电力服务成为关键。除了优化能源结构，数字能源技术的应用也至关重要，它能够增强电网的调节能力和提高用能效率。智能微网、虚拟电厂和综合能源系统都是源网荷储协同的体现。在基于强化学习的电力系统智能调控和综合能源运行优化的研究中，智能体数量有限，控制策略较为单一。现有的模拟仿真环境在真实度和多样性方面存在不足，使得从仿真得出的策略在现实世界的应用中面临适应性挑战。为了解决这些问题，中科类脑致力于构建多场景仿真环境，以训练更加适应现实场景的博弈智能策略模型。通过结合元学习策略泛化和快速适应机制，以及领域知识引导，中科类脑旨在实现策略从模拟环境到现实场景的快速、平稳、鲁棒和安全部署。
公司还参与了人工智能2030国家科技部项目，专注于研究基于强化学习的智能调度决策技术在电网（包括源网荷储场景和综合能源场景）的应用。目标是实现从仿真到真实场景的鲁棒性策略迁移，从而提升电网运行的稳定性、安全性和智能化水平。通过数字能源技术，中科类脑能够感知和管理电力系统，解决功率与负荷预测、电网运行故障智能诊断、特定场景下的调度优化决策、微网新能源就地消纳、综合能源全景管控等关键问题。通过数字世界的仿真和预测，推动用能效率的提升，并指导物理世界的用能规划，实现PDCA（计划-执行-检查-行动）的闭环管理。这一领域的市场前景广阔，政府、能源集团、园区等多样化的客户群体都有望从中受益。通过不断的技术创新和应用实践，中科类脑正助力构建一个更加智能、高效和绿色的能源未来。
2023年，公司结合电力场景知识和人类知识反馈机制建立从预训练、微调到轻量化部署的端到端技术体系，研发出通用开放的电力视觉大模型。它基于学术界较为先进的DINO框架，并集成了包括H-DETR、Group-DETR、Co-DETR在内的多个业界先进算法，以及中科类脑自主研发的创新算法。通过Q-Former技术，实现了视觉大模型与大语言模型的无缝连接，实现图像理解和问答功能。电力视觉大模型现已在六大电力领域（发电、输电、变电、配电、用电及安全监督）中展示了超过50个业务场景的应用能力，在多场景应用、快速场景适配、性能提升和资源节省方面展现出了“多、快、好、省”的四大特点。通过与场景融合，它实现了对电力设备健康状况的实时检测和施工作业现场的安全监督，显著提升了电网的运行安全性和作业规范性。目前，公司已与多个合作方在配电、输电场景中开展了深度合作与场景验证。
自成立以来，公司始终坚持创新驱动，持续引入高层次人才、强有力地投入研发。公司先后承担4项国家级重大项目，获得工信部重点推荐的国家级专精特新“小巨人”企业、安徽省人工智能技术奖一等奖、安徽省新型研发机构、安徽省在皖创新创业高层次科技人才团队、2020中国隐形独角兽500强2021年潜在独角兽企业、2022年中国科技创新种子独角兽企业及2022年中国潜在独角兽企业等荣誉。
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