智慧能源的“三道试题”

其次，注意AI管控体系建设。企业要重视自身AI人才建设和运营团队建设，重视AI能力和实施效果的量化评估。王磊建议，把AI中台放在总部或者区域的管控中心当中，将所有AI能力模型统一纳管起来，和前文提到的“纳管三类业务模型”理念类似。

第三，聚焦多元化及自主可控。AI技术和生态还在发展，企业要允许技术、框架多元化，在视觉、语音、文本等多方向实现资产储备，同时重视核心平台、核心框架、核心能力的自主可控。王磊推荐的组合，是将具有国内自主知识产权的人工智能的核心与国内安全可控芯片适配，把整个国产服务器、操作系统甚至应用系统实现适配，真正做到自主可控。

最后，持续升级发展，长期迭代。企业的AI中台建设是长期迭代过程，不是一蹴而就也不是原地踏步，他表示百度智能云希望借用AI中台技术和服务能力，助力电力能源企业实现模型和能力不断迭代和开发的发展。

结语

智慧能源未来的趋势和走向是什么？恐怕谁也不能给出一个确切答案。对此，王磊说，“今年，是‘十四五规划’的关键一年，也是‘十三五建设’的最后一年，我们认为这个阶段承上启下，进一步展望未来智慧能源的发展场景，我们有很强的信心。”

其实，观察近几年百度智能云对人工智能建设的思路，我们已经有了大致的方向。现在，百度已经汇集了194万开发者开发的生态，23.3万多个人工智能的模型，一套以飞桨为核心的深度学习开源框架和技术。围绕着人工智能的生态和技术能力，百度AI中台的解决方案，正在赋能到电力能源行业的核心业务当中，包括电力经营的管理、电力生产的管理，电力的智慧营销建设，运行检控、安监，调度等等方面。百度智能云以其擅长的AI能力，正为企业创造业务的新动能。

上述即是，百度智能云回答的智慧能源“三道试题”。可以说，不管怎样，主动或者被动，电力能源行业的AI中台时代已经到来。

（编辑：新余站长网）

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