南網(wǎng)報訊 近日，南方電網(wǎng)公司自主研發(fā)的供應鏈域L1級自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)大模型正式部署上線，這標志著公司供應鏈域在數(shù)智化轉(zhuǎn)型方面邁出了關(guān)鍵一步。該模型的落地，既是南方電網(wǎng)公司深入貫徹落實數(shù)字強企建設(shè)要求的具體實踐，也為全面建成現(xiàn)代數(shù)字供應鏈體系注入強勁動能。
據(jù)悉，為高質(zhì)量建設(shè)并應用適應供應鏈特征的業(yè)務域大模型，公司供應鏈部組織全網(wǎng)開展兩輪語料收集工作，累計獲取覆蓋網(wǎng)省地三級供應鏈全鏈條業(yè)務近60萬條高質(zhì)量問答對和5000條帶思維鏈問答對，為大模型的高質(zhì)量建設(shè)與應用奠定了堅實基礎(chǔ)。
截至目前，已完成兩款NLP大模型的訓練與部署。其中QWEN2.5-14B大模型憑借高效的推理能力，適用于低算力場景，可快速響應基礎(chǔ)業(yè)務需求，如庫存物資查詢、物資需求狀態(tài)跟蹤等實體抽取和基礎(chǔ)查詢類業(yè)務，且在未掛載知識庫的情況下仍具備較好的泛化能力；QWEN2.5-72B大模型則擁有強大的復雜推理能力，能高效應對高難度、高復雜度的業(yè)務場景，為供應鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供精準的智能支持。目前已初步應用于采購文件智能編審場景，采購方案編制時自動推薦初步評審標準、商務評分細則、技術(shù)評分細則等相關(guān)內(nèi)容，實現(xiàn)近百項信息一鍵推薦自動填寫、導入，并且對違法違規(guī)條款識別等實質(zhì)審核、分值和序號編輯錯誤等形式審核進行自動識別預警，編審效率提升50%以上。
與此同時，公司供應鏈域在CV大模型研發(fā)上也取得重要進展，該模型基于大量電力物資樣本進行訓練而成，可識別89類輸變配電力物資、24類供應商資質(zhì)證書及18種倉儲安全作業(yè)行為目標，且在業(yè)務應用中成效突出：在電力物資識圖和分類場景，能提高物資管理的準確性和效率，減少錯發(fā)、漏發(fā)情況；在供應商資質(zhì)證書快速識別場景中，將原本需要1天的審核時間縮短至秒級，大幅提升審核速度；在倉庫視頻監(jiān)控預警場景中，可實時監(jiān)測倉儲安全作業(yè)行為，及時發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作并發(fā)出預警，保障倉庫安全運營。
公司供應鏈域?qū)⒊掷m(xù)探索人工智能技術(shù)在智能評標、供應商尋源、設(shè)備質(zhì)量缺陷識別等更多場景的人工智能應用，為能源行業(yè)供應鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型貢獻南網(wǎng)經(jīng)驗。
(葛曲)
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