技术突破 - 公司提出基于分阶段渐进式训练和多层级注意力融合的蒸馏技术 有效提升模型蒸馏压缩时的知识迁移效率 [1] - 技术使径流时序预测模型算力消耗降低52% 推理速度提升40% 显著降低水电行业AI应用的硬件资源需求 [1] - 研究成果被AICSIP 2025国际学术会议收录 论文将进入IEEE Xplore核心数据库并提交EI Compendex与Scopus检索 [1][2] 行业应用 - 技术已成功应用于云上水电模型云平台 解决原始AI模型在企业级应用中参数量大、硬件要求高的问题 [1] - 通过模型蒸馏压缩显著提升人工智能技术在水电行业的应用水平 为行业智能化提供有力支撑 [1]