智能电网安防AI 最佳落脚点交通智能体在人物场景中的应用探索

经历了一段快速增长的时期，AI技术已经进入了一个新的阶段，即技术变现阶段。在这个阶段，公司需要从烧钱研发转向寻找商业化机会。然而，这个过程并非易事。高新技术产品往往成本较高，加上行业特有的长投资回报周期，使得生存下来的AI公司都面临着如何实现盈利的问题。

要想扭亏为盈，唯一可行的方法是开源节流：拓宽收入渠道和减少成本。这其中，缩减成本虽然直接有效，但由于AI行业对研发投入巨大，因此几乎不可能通过降低成本来实现盈利。因此，只剩下开源这一途径，即通过将技术和产品应用到新的场景中，以此来增加收入。

电网正是这样的一个领域，它对于AI赋能的需求极为迫切。在供给侧，电力公司需要优化设备、提高效率以实现降本增效；在需求侧，消费者则需要智能化管理用电，也就不得不依赖于AI应用。而连接供给与需求的电网设施同样需要通过AI进行改造和维护。

相比安防、金融等热门领域，电网对AI的需求之所以特别，是因为其业务复杂，从发电到输送再到配送调度，每个环节都有大量场景待处理。这些场景中的每一个，都要求更多传感器来实现对环境的感知覆盖。

传统的单向输电模式显然不足以应对现代能源需求，而智能化则可以通过配置传感器来监控线路状态，当出现问题时即可及时定位分析并抢修。此外，还有视觉传感器能够检测线路上的异物、周边环境是否存在火灾或施工车辆接触高压线等情况，从而保障塔体正常运行。

在供给端（发电厂），也需采用摄像头监控工厂运作、机器人执行危险任务以及数据分析系统计算数据。而在消费端，则利用AI进行用电管理优化服务，同时提供更丰富多彩的人机交互体验。

未来随着能源开发方式不断变化，比如分布式能源，其对感知和其他智能技术的需求也会更加明显。不过，在肖洪波看来，这并不意味着必须与传统设备供应商竞争，而是应该聚焦自身价值，与他们合作，以提供针对某些难点解决方案，如定点突破，为行业设备商提供整体运营系统补充功能。

尽管现在很多传统设备供应商已开始做智能化工作，但仍有一些难题待解，如硬件性能提升、数据共享平台建设以及配送环节自动化程度提升等。政策红利虽然促进了绿色能源发展，对于新兴企业来说影响有限，因为碳中和目标更多推动的是新能源发展，而不是直接帮助所有参与者获益。不过，这也是未来的趋势之一，以及值得追求的一种价值。一旦我们找到我们自身所能创造价值的地方，就能与他人建立双赢关系。这就是触景无限选择进入智慧交通赛道，并且预计未来还会进一步扩展至石油等其他领域的一个原因——既关注当前市场趋势，又专注自己的核心竞争力。当今世界，不仅仅是为了今天吃饭，更是在为明天准备好饭菜。如果说目前我们的重点放在智慧交通上，那么这只是暂时的一个重点，我们不会同时走多条道路而迷失方向。