近日，南方電網(wǎng)公司自主研發(fā)的供應(yīng)鏈域L1級(jí)自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(CV)大模型正式部署上線，這標(biāo)志著公司供應(yīng)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(shí)數(shù)字強(qiáng)企建設(shè)要求的具體實(shí)踐，也為全面建成現(xiàn)代數(shù)字供應(yīng)鏈體系注入強(qiáng)勁動(dòng)能。

　　據(jù)悉，為高質(zhì)量建設(shè)并應(yīng)用適應(yīng)供應(yīng)鏈特征的業(yè)務(wù)域大模型，公司供應(yīng)鏈部組織全網(wǎng)開展兩輪語料收集工作，累計(jì)獲取覆蓋網(wǎng)省地三級(jí)供應(yīng)鏈全鏈條業(yè)務(wù)近60萬條高質(zhì)量問答對(duì)和5000條帶思維鏈問答對(duì)，為大模型的高質(zhì)量建設(shè)與應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　截至目前，已完成兩款NLP大模型的訓(xùn)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(yīng)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)需求，如庫存物資查詢、物資需求狀態(tài)跟蹤等實(shí)體抽取和基礎(chǔ)查詢類業(yè)務(wù)，且在未掛載知識(shí)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(qiáng)大的復(fù)雜推理能力，能高效應(yīng)對(duì)高難度、高復(fù)雜度的業(yè)務(wù)場景，為供應(yīng)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供精準(zhǔn)的智能支持。目前已初步應(yīng)用于采購文件智能編審場景，采購方案編制時(shí)自動(dòng)推薦初步評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)、商務(wù)評(píng)分細(xì)則、技術(shù)評(píng)分細(xì)則等相關(guān)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)近百項(xiàng)信息一鍵推薦自動(dòng)填寫、導(dǎo)入，并且對(duì)違法違規(guī)條款識(shí)別等實(shí)質(zhì)審核、分值和序號(hào)編輯錯(cuò)誤等形式審核進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別預(yù)警，編審效率提升50%以上。

　　與此同時(shí)，公司供應(yīng)鏈域在CV大模型研發(fā)上也取得重要進(jìn)展，該模型基于大量電力物資樣本進(jìn)行訓(xùn)練而成，可識(shí)別89類輸變配電力物資、24類供應(yīng)商資質(zhì)證書及18種倉儲(chǔ)安全作業(yè)行為目標(biāo)，且在業(yè)務(wù)應(yīng)用中成效突出：在電力物資識(shí)圖和分類場景，能提高物資管理的準(zhǔn)確性和效率，減少錯(cuò)發(fā)、漏發(fā)情況;在供應(yīng)商資質(zhì)證書快速識(shí)別場景中，將原本需要1天的審核時(shí)間縮短至秒級(jí)，大幅提升審核速度;在倉庫視頻監(jiān)控預(yù)警場景中，可實(shí)時(shí)監(jiān)測倉儲(chǔ)安全作業(yè)行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作并發(fā)出預(yù)警，保障倉庫安全運(yùn)營。

　　公司供應(yīng)鏈域?qū)⒊掷m(xù)探索人工智能技術(shù)在智能評(píng)標(biāo)、供應(yīng)商尋源、設(shè)備質(zhì)量缺陷識(shí)別等更多場景的人工智能應(yīng)用，為能源行業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)南網(wǎng)經(jīng)驗(yàn)。(葛曲)