人工智能|抢占类脑智能赛道赋能传统行业升级-中青在线

“类脑智能是国家布局下一代人工智能的重要方向，是决定一个国家能否获得新一轮世界科技革命竞争主导权的关键因素。 ”合肥中科类脑智能技术有限公司董事长刘海峰认为。
作为85后青年，他正式踏上类脑智能赛道始于2017年。此前，他曾获得中国科学技术大学本科生最高荣誉奖学金——“郭沫若奖学金” ，后来进入微软亚洲研究院（MSRA），攻读联合培养博士学位。
2017年1月，国家发改委正式批复同意由中国科学技术大学作为承担单位，建设类脑智能技术及应用国家工程实验室。这是我国类脑智能领域迄今唯一的国家级科研平台，也是合肥综合性国家科学中心重要建设单元。
正是这一年， 1989年出生的刘海峰在博士毕业的人生关口决定，回到合肥，担任该实验室产业化负责人，并组建合肥中科类脑智能技术有限公司（以下简称“中科类脑”）。
28岁担任董事长，对刘海峰而言是个不小的挑战。怎样让技术从“书架”走上“货架” ，怎样确定合适的赛道去转化生产力，怎样为企业发展准备充足的“粮草” ，这都是亟须解答的现实问题。他也必须完成从“学霸”向“创业家”的角色转变。
刘海峰带领着一个成员平均年龄不到30岁的团队，其中研发人员占比超过60% 。
“作为青年科技创业团队的领头羊，我经常告诫自己和队员，要深刻理解把握时代潮流和国家需要，这不仅有利于个人和团队的成长，也有利于民族和国家的未来发展。我们要为国家贡献聪明才智，以开拓进取服务社会。 ”他表示。
刘海峰和团队首先选择能源智能化领域作为突破口，随后在交通、教育、AI平台等领域发力，落地智能化产品解决方案，并以能源行业为标杆，逐步在不同行业场景深度赋能。目前该公司已在发电、输电、变电和配电等领域，落地上百座变电站、上千个输电检测点，遍布10余个省份。
据了解，传统的电力变压器检查，一般包括目视检查、耳听检查、嗅觉检查等。尽管人工检查24小时不间断，但难免会有疏忽。通过海量数据集的收集、训练和验证，计算机可以根据味道分子的结构特征、声音的频率等，模拟人类输出对味道和声音的认知，进而判断是否存在问题。
以电力场景为例，通过现场调研、数据采集、线上训练等环节，中科类脑已陆续研发了多种关键技术，如小样本学习、电力3D场景仿真、跨媒体多模态融合等。截至目前，根据变电站及输电线路的真实海量场景数据，中科类脑已开发出针对电力场景的120+类算法。
此外，中科类脑联合多家合作单位共同打造“端边云网”协同一体化的智能解决方案。基于该方案，中科类脑在电力领域已陆续推出多款产品，包括基于可见光感知、红外感知、嗅觉感知等多类型的智能感知产品，以及覆盖输电、变电、配电等多电力业务场景的智能分析产品。
为了降低人工智能学习使用门槛、提高开发效率，中科类脑联合类脑智能技术及应用国家工程实验室，构建计算资源、数据资源和技术服务三位一体的人工智能开放平台——类脑智能开放平台。新冠肺炎疫情期间，该平台向高校、科研机构等单位免费开放，支持智能计算、智能分析工作。
2021年是“双碳”元年。 “未来我们要深耕能源赛道，借助先进人工智能技术，推动能源行业智能化转型升级。 ”在刘海峰看来，这些不稳定能源如何消纳以及保障能源的稳定提供，都需人工智能的核心技术——新能源的智能预测和区域调度决策技术。 “这让我们更加坚定了推动实验室前沿技术落地能源的信心。经过坚持不懈的努力，连续3年，我们的订单收入实现百分之百的增长率。 ”

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