邵博文：從電力“小白“到AI革新者

4月10深夜，人工智能研發現場散熱風扇嗡嗡作響，邵博文鼻尖幾乎觸到發燙的屏幕，隨著最后一行代碼敲入系統，電腦屏幕上躍出綠色提示：“工單JB01346質檢完成，耗時8秒。”由光明電力大模型驅動的供服指工單質檢智能體首次完整跑通了全流程。這位27歲的青年工程師未曾料到，這次AI技術創新應用不僅加速了原有供電服務的工作節奏，更是點燃了冀北電網的AI革新浪潮。

將時鐘撥回2024年盛夏，剛剛完成新員工培訓的邵博文，在公司數字化轉型的浪潮中與人工智能相遇了。那時的光明電力大模型還只是個剛結束“義務教育”的通用模型，無法理解“增容”“業擴”等專業術語，常常將不同類型的設備缺陷混淆誤判。于是，這位計算機專業出身的年輕人，開始了一場電力知識的“反向馴化”。白天，他深入營銷現場調研日常工作流程，跟隨輸電無人機巡檢線路記錄各項參數，深夜，他蜷縮在辦公室梳理營銷專業知識標簽，標注輸電線路異常數據。經歷三個月時間，他構建了1800多條營銷專業問答對，同時深度參與輸電無人機巡檢等場景的大模型訓練和微調，為光明電力大模型的誕生貢獻了自己的一份力量。

2024年年末，光明電力大模型全網省部署任務啟動。翻開他的筆記本，里面密密麻麻記載著那段攻堅時光：DAY3，算力組網時遭遇異構組件兼容問題，他在72小時內啃下2家廣商的技術文檔，創造性采用雙通道緩沖架構；DAY9，模型推理環節出現延遲過高現象，經排查發現是推理引擎與硬件加速卡之間的通信瓶頸，他反復調整程序，成功將推理延遲降低 40 % ；DAY15，凌晨三點發現知識庫索引錯誤，他身患感冒仍守在部署現場，利用語義映射工具重構了2萬條關聯數據。歷時18個日夜，他作為項目負責人帶領團隊高效完成了光明電力大模型的硬件適配、算力組網、平臺升級、模型部署和聯調測試等工作，實現光明電力大模型在冀北的部署，為人工智能技術在公司落地應用搭建了堅實底座。

真正的考驗來自供電服務指揮場景的實戰。起初，光明電力大模型還未正式完成冀北側的部署，邵博文的技術團隊和廊坊公司大膽嘗試，開始了開源大模型在供電服務指揮場景中的實踐探索。邵博文先是廣泛調研市面上的大模型技術，并成功將開源的人工智能能力引入內網，之后他充分利用大模型總結分析、深度推理以及內容生成核心能力，通過應用提示詞工程和思維鏈技術，完成供電服務工單質檢、智能問數等4個應用場景的建設，實現每個工單自動完成 9 5 % 的規范性校驗，工單審核時長由50分鐘縮減至8分鐘，大大提升審核效率。

場景構建完成初期，基層在實際應用時普遍反映“大模型回答不接地氣”，這成為已經參與兩個月應用研發的邵博文心中解不開的結。在一次日常調研基層使用問題時，邵博文聽到工作人員抱怨：“系統總讓客戶咨詢當地供電所，咱們冀北的差異化政策呢？”這句話觸發了他對技術癥結的關鍵洞察—大模型需要專屬的“地方記憶庫”。于是他提出建設供服指知識庫的建議，在數字化部統一組織下，他主導團隊與廊坊公司供服指人員深度對接，和業務側進行了30余次交流，完成956份文本資料和1347條問答對的向量化處理，建立“政策-案例-經驗”三維知識圖譜，同時利用RAG技術實現知識庫與大模型無縫對接，實現知識的快速定位與關聯分析，充分彌補大模型分析推理能力在供電服務這一垂直業務領域的短板。

今年2月，完成光明電力大模型的省側部署后，邵博文主導團隊迅速完成場景的遷移，該場景作為冀北公司基于光明電力大模型的首款特色產品，實現了人工智能大模型賦能電網核心業務從0到1的應用突破。

供電服務指揮創新AI應用發布后，營銷、設備、安監、財務、法律、物資等各專業人工智能應用需求如雨后春筍般涌現。現在，邵博文辦公室工位上，貼著一張特殊的“創新應用地圖”一以供電服務指揮為原點，安監風險識別、財務竣工決算審核、法律輔助問答等十余個人工智能場景呈輻射狀延展，每個節點都用紅筆圈標注業務痛點和負責人聯系方式。

“真正的創新不是技術獨秀，而是與業務同頻共振。”他分享著這段AI突破之旅的感悟。0到1之后，便是1到無窮，相信未來，在這場沒有終點的創新馬拉松中，以邵博文為代表的人工智能創新實踐青年隊伍將會以“光明電力大模型”為筆墨，在電網智能化藍圖上書寫著屬于AI時代的創新篇章。