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青海新聞網(wǎng)·江源新聞客戶端訊（記者 陳郁 報道）拍攝一張照片，通過AI物資收貨核查系統(tǒng)自動識別核對，只要相似度達到90%以上，只需半小時就能完成一批常規(guī)電網(wǎng)工程物資的驗收——這曾是物資履約人員難以想象的效率。如今，在青海省內(nèi)的多個電網(wǎng)工程現(xiàn)場，這一場景已成常態(tài)。這背后，是一項基于視覺AI圖像識別的創(chuàng)新應(yīng)用，它正悄然重塑電力供應(yīng)鏈的“最后一道防線”。
物資收貨是電力工程供應(yīng)鏈管理中最考驗專業(yè)鑒別能力也是風險暗藏的一個環(huán)節(jié)。過去，依賴人工對照單據(jù)，逐一核對變壓器、電能表等物資的品牌、型號、參數(shù)，不僅耗時費力——一批次物資常需大半天，更因?qū)I(yè)鑒別能力有限，難以精準識別供應(yīng)商以次充好、偷換品牌等行為，給電網(wǎng)工程質(zhì)量和運行安全埋下隱患。“人工核對，眼睛看花了也難免疏漏，合規(guī)管控更是難題。”一位資深物資供應(yīng)人員坦言。
為徹底破解這一困境，國網(wǎng)青海省電力公司將目光投向了人工智能。該公司聚焦供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，啟動基于AI的物資收貨核查場景建設(shè)，依托開源算法自主研發(fā)了視覺AI圖像識別工具，率先將變壓器、電能表、絕緣子等13類關(guān)鍵物資納入AI收貨品類的核查范圍。
AI識別的關(guān)鍵在于“學得準”。該公司構(gòu)建了多源樣本采集體系，一方面收集省側(cè)存量樣本8600余張，另一方面積極對接國家電網(wǎng)公司總部樣本庫獲取7000張素材，采用GPU加速訓練模式，將模型部署于人工智能平臺，為AI模型精準識別提供核心支撐。
與此同時，該公司對傳統(tǒng)收貨流程進行全面優(yōu)化，應(yīng)用現(xiàn)場實現(xiàn)了顛覆性的變化：物資送達后，履約人員只需用手機掃描實物ID并拍照上傳，系統(tǒng)便會自動判斷、快速比對，并給出詳細的參數(shù)信息和相似度評分。相似度超過90%即可快速放行，未通過的則自動預警并記錄在冊。此外，履約人員若發(fā)現(xiàn)物資相似度參考值過低，還能一鍵提交現(xiàn)場驗收圖片作為新素材，經(jīng)審核后納入模型增量訓練，形成“識別—反饋—訓練”的閉環(huán)生態(tài)。
“綠色現(xiàn)代數(shù)智供應(yīng)鏈平臺具備開發(fā)自主上傳功能，賦予權(quán)限用戶物資素材上傳權(quán)限，1萬張素材圖片訓練一輪僅需20分鐘�！睋�(jù)國網(wǎng)青海物資公司項目開發(fā)負責人張彬介紹，如今，模型對物資主體的自動標注準確率已達97%，整個過程流暢快捷，將傳統(tǒng)以“天”或“半天”計的驗收工作，壓縮到“半小時”內(nèi)，且具備持續(xù)自我優(yōu)化的“增量學習”能力。
目前，該技術(shù)已在青海省黃南藏族自治州尖扎縣低壓業(yè)擴配套工程等多個項目中落地，大幅提升了物資供應(yīng)保障效率與精準度，成為國網(wǎng)青海電力以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動供應(yīng)鏈“提質(zhì)增效”的成功實踐。據(jù)悉，下一步該公司將持續(xù)擴充識別品類，迭代優(yōu)化模型，進一步筑牢電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的物資供應(yīng)保障基石。