近日，中国电力科学研究院（简称“中国电科院”）携手多家单位，共同推出了电力行业首个类脑计算平台及智能体，并配套发布了跨域异构融合及本地分布式训练算力网络，标志着电力行业智能化发展迈出了重要一步。

该平台采用大脑多脑区分工机制，有效减少了模型对大计算量、大数据量和大参数量的依赖，显著提升了电力场景的多模态感知与自主决策能力。据中国电科院类脑计算项目技术攻关负责人陈帅介绍，该平台内置国产化算子框架，并研发了支持事件驱动的电力边缘类脑计算模型，广泛应用于全景巡视、设备运检、电网调控等多个场景。平台内置4320万个人工神经元和43.2亿个突触，支持多种神经网络的高效计算，具备跨终端、多任务一体化能力。利用类脑视觉相机，平台可实现百微秒级的异常检测，极大地提高了设备健康评估的精确度。

中国电科院类脑计算项目工程实施负责人张国梁透露，项目组在北京、上海、浙江三地联合开展攻关及驻场研发，成功将类脑全景巡视智能体部署应用于换流站。未来，项目团队计划将类脑计算范式引入大模型训练，旨在进一步降低神经网络参数规模和计算复杂度，推动大模型在边缘类脑计算装置及端侧设备上的轻量化部署和低功耗推理。

此外，跨域异构融合及本地分布式训练算力网络实现了算力资源的全面管理、监测、调整与控制，支持大小模型的协同进化及推理加速。中国电科院算力网络项目技术攻关负责人吴春鹏表示，项目组针对电力视觉、语义、多模态作业任务的实际计算需求，成立了电力、通信、人工智能跨学科攻关小组，共同探索边缘算力受限条件下的模型参数高效更新方法，并成功完成了跨域算力网络的整体更新上线。这一突破将有力支撑国家电网公司构建大小模型云边协同进化的应用生态。

（文章来源：科技日报，图片及链接信息保持不变）