数据作为当下“第五新型生产要素”，是驱动经济社会高质量发展的核心引擎。当人工智能与电力数据相遇，会碰撞出怎样的变革火花？近日，南方电网广东电网有限责任公司构建的高质量数据集成功获评国家数据局高质量数据集典型案例，这一成果标志着广东电网在人工智能数据工程领域的前瞻布局落地见效。
广东电网通过搭建高标准、高精度的数据处理与标注体系，为自身人工智能工程建设持续注入精准可靠的优质数据“血液”，为设备赋智、企业赋值、产业赋能提供了可参考的全新范本。
打造智慧电网“最强大脑”
走进广东电网人工智能创新中心样本标注作业基地，屏幕上不再是熟悉的电流、电压波形，而是无数经过精密标注的电力作业图像与数据流。这些看似枯燥的数据，是驱动人工智能模型进化、赋予电网“智慧”的核心“燃料”，此前这里产出的高质量数据集为AI在电力行业深度应用奠定坚实“数字基石”。
智慧电网的“智慧”，核心在于AI模型能否精准“看懂”作业状态、“预测”行为趋势、“识别”安全隐患，这离不开高标准数据支撑。广东电网搭建的产业化样本标注体系，如同智能化“数据工厂”，对海量电力现场图片、视频、声纹波形精细化“加工”“标注”，比如框选图片中人员作业行为并标注状态，为AI模型提供可靠学习样本。“以往训练电力作业安全管控AI模型，工程师需要耗时教电脑识别设备、明确安全距离，如今成熟体系能高效批量生成‘教材’，让AI学得更快更准。”广东电网相关数据工程师说，该体系保障数据精准，助力模型在安全生产风险预警中发挥大作用。
在广州一电缆隧道智能巡检中，巡检机器人传回的海量影像，依托高质量数据集，AI模型能瞬间识别工作人员作业风险，准确率与效率远超人工。这背后是成千上万张精准标注的样本图片提供的“经验”，这座“数据工厂”让AI有了“火眼金睛”与“先知先觉”能力，持续为广东电网数字化转型注入动能。
激活新质生产力核心动能
在“数据要素市场化”与“数字中国”建设的双重驱动下，电力数据凭借“实时性、连续性、高价值性”的独特优势，正成为破解行业发展难题、培育新质生产力的关键抓手。广东电网构建的高质量数据集，不仅实现了电力作业安全数据“标准化采集、精细化标注、体系化应用”，更打破了传统数据“分散存储、价值沉睡”的壁垒。
通过将150万条多模态电力安全数据转化为“可复用、可迭代、可赋能”的数字资产，广东电网为AI模型提供了源源不断的高质量“燃料”，推动安全监管算法从“单一场景识别”向“多维度风险预判”升级，让数据真正成为驱动电力行业效率变革、质量变革、动力变革的“核心引擎”。
“我们始终认为，高质量数据不是‘静态的样本集合’，而是‘动态的价值载体’。”广东电网信息中心平台管理部负责人杨永娇表示，借助这套数据集，不仅让AI算法在安全监管中实现“看得见、辨得准、预警快”，更探索出“数据驱动业务优化”的新路径。例如，基于算法识别的高频违规行为数据，团队反向优化作业流程规范，全年减少同类违规事件32%，真正实现“数据—算法—业务”的价值闭环。
数据集构建算法“迭代生态”
广东电网高质量数据集入选国家级典型案例，不仅是企业自身技术实力的有力彰显，更为“人工智能与实体经济深度融合”提供了可复制、可推广的“电力范本”，探索出“传统行业如何通过数据治理激活AI潜能”的实践路径。
从“现场数据采集标准化”到“标准质控体系化”，再到“数据—算法—应用闭环化”，每个环节都紧扣行业实际需求，有效避免“技术空转”，真正实现“AI技术为行业痛点买单”。“当前很多行业都面临‘AI落地难’的问题，核心症结就在于缺乏高质量数据支撑。”广东电网信息中心相关负责人表示，广东电网的案例证明，只有立足行业场景、聚焦实际需求构建的数据体系，才能让AI真正“扎下根、结出果”。
这套数据集不仅为电力行业提供了具有实际意义的参考，更为多领域AI应用提供了有益借鉴。
