核心观点 - 广东电网构建的高质量数据集获评国家数据局典型案例 标志着公司在人工智能数据工程领域的前瞻布局落地见效 [1] - 通过高标准数据处理与标注体系为人工智能工程注入精准可靠数据 为设备赋智 企业赋值 产业赋能提供全新范本 [1] - 将150万条多模态电力安全数据转化为可复用 可迭代 可赋能的数字资产 推动安全监管算法从单一场景识别向多维度风险预判升级 [4] - 高质量数据集入选国家级典型案例 为人工智能与实体经济深度融合提供可复制 可推广的电力范本 [5] 人工智能数据工程建设 - 搭建高标准高精度数据处理与标注体系 形成产业化样本标注体系 如同智能化数据工厂对海量电力现场图片 视频 声纹波形进行精细化加工标注 [2] - 高质量数据集为AI在电力行业深度应用奠定坚实数字基石 此前产出的数据集为AI模型进化提供核心燃料 [2] - 成熟体系能高效批量生成教材 让AI学得更快更准 保障数据精准 助力模型在安全生产风险预警中发挥大作用 [2] 实际应用成效 - 在广州电缆隧道智能巡检中 AI模型依托高质量数据集能瞬间识别工作人员作业风险 准确率与效率远超人工 [3] - 基于算法识别的高频违规行为数据 团队反向优化作业流程规范 全年减少同类违规事件32% 实现数据 算法 业务的价值闭环 [4] - AI算法在安全监管中实现看得见 辨得准 预警快 探索出数据驱动业务优化的新路径 [4] 行业价值与推广意义 - 电力数据凭借实时性 连续性 高价值性的独特优势 成为破解行业发展难题 培育新质生产力的关键抓手 [4] - 数据集打破传统数据分散存储 价值沉睡的壁垒 实现电力作业安全数据标准化采集 精细化标注 体系化应用 [4] - 从现场数据采集标准化到标准质控体系化 再到数据 算法 应用闭环化 每个环节紧扣行业实际需求 有效避免技术空转 [5] - 案例证明只有立足行业场景 聚焦实际需求构建的数据体系 才能让AI真正扎下根 结出果 为多领域AI应用提供有益借鉴 [5]