“AI”在万家灯火间_这里是万家灯火

　　江晓奕

　　　　海上巨人

　　正午，船往幽蓝的海面上驶去。

　　风卷起了海浪，浪头很高。华为中国政企电力行业解决方案部的孔庆伟和深圳供电局的客户一行人，颠簸了许久，终于到达位于深圳西部的大铲岛海域。

　　一个高达70多米的输电线路基塔，像巨人般纹丝不动地矗立在眼前。大家一起下了船，顺着金属焊接的梯子，登上了基塔的钢筋混凝土平台。

海上输电基塔

　　“就是这里了。”客户说。

　　往下看，海下30多米处，有20多根巨大桩基深扎海底，托起了这个巨大的平台;向上望，高压电线从塔尖如同放射线一样，连接到隔壁的铁塔上，正源源不断地把电带给深圳西部的多个区域。

　　仰视着这座“海上巨人”，孔庆伟若有所思。不久前，华为和南方电网成立了联合创新中心，希望围绕客户提出的研究课题，提供前沿的技术方案和产品，解决电网在数字化转型过程中的问题。他此行的目的就是调研输电线路巡检存在的问题。

　　输电线路分布在深圳全市各个区域，设备点多面广，而且大部分位于丘陵山间，当然，也有像这样的变幻莫测的海域。由于受气候、运行环境的影响很大，需要巡检员长途跋涉，翻山越岭，定期进行线路巡检，及时发现缺陷与隐患。深圳供电局输电管理所管辖杆塔7700多个，线路4000多公里。按照传统输电方式巡检，巡检员每年巡线行走路程约2500公里。这个距离相当于从深圳一路走到北京。

　　更艰苦的是，巡检人员需要徒手攀登巡检电塔，在悬空的导线上持续工作数个小时。有人称他们为“蜘蛛人”，有人称他们为“高空舞者”，行走于高空云端的照片看起来气势磅礴，但只有他们知道，在输电杆塔上工作是如何惊心动魄。

传统电力巡检就如同在钢丝上跳舞

　　“高塔有二三十楼层那么高。说不害怕，肯定是假的。”线路班的班长杨兴，是深圳供电局输电管理所的资深巡检员。每一次上杆塔，不管看起来多么云淡风轻，他心里还是会忍不住打鼓。

　　夏季铁杆非常烫手，塔上温度更是超过40℃，攀爬异常艰难，冬季寒风凛冽，高处风速很大，要克服剧烈的晃动。除了系上安全绳，有时还要抬着压机、架空线、吊链、钢丝绳等“重型武器”负重前行，已经不能用简单的辛苦来形容。

　　客户顺着基塔塔尖方向望去，感慨地说：“如果能智能巡检可以代替人工巡检，一切都会大有不同。”

　　一望无际的海面上，波光在翻滚着，孔庆伟心里也泛起了涟漪。深耕电力行业十多年，他笃定一点：只有贴合生产业务场景，瞄准客户的最痛的问题，技术才能在行业落地生根。

　　　　客户的痛

　　客户的痛由来已久。

　　暴雨、冰雪、台风等各类极端气象情况，都是供电安全面临的挑战。2008年春节，一场遍及20个省的超大范围低温、冰冻骤然而至。大雪迫使铁路、公路、民航交通中断，有列车因为电力中止，被逼停在高架桥上。很多电塔轰然倒下，造成很多区域大规模停电。

　　从这以后的数年间，国内一些区域的输电杆塔上试点安装了第一代在线监测设备，内置摄像头，可以抓拍图片。但由于没有很好地解决供电和网络的技术问题，设备频繁出现故障，反而加重了维护压力。这好比主人想要找个保姆，谁知道保姆天天生病，反而要主人天天去照顾。电力巡检依然高度依赖于人工。

　　2018年前后，南方电网深圳供电局开始尝试“智能巡检”，在数千座电力杆塔上陆续安装第二代在线监测设备，从一定程度上解决了可用性的问题。

　　不同于第一代设备的笨重，第二代在线监测设备背的是“小电池背包”，更适合被安装在杆塔上。身板不大，却内有乾坤。除了摄像头、太阳能电板，还内置倾斜传感器、温度传感器、微气象监控装置等，可以监测杆塔倾斜角度、温度、湿度、风速、风向、气压、雨量、光辐射等多种参数。

　　但为了省电、省流量，每隔一小时，设备才会采集一次，把图片、视频和监测参数传回后台，其余时段关机。

　　“一个小时可以发生太多的事。线路下有施工，或者风筝吹到线路上，都可能影响输电线路稳定运行，造成大面积的停电。”孔庆伟深知客户的担忧。

　　更关键的是，由于缺乏有效的边端智能识别功能，杆塔固定摄像头拍下的图片和视频需要全部回传到主站，通过主站分析查找故障。因此导致大量的无效图片及视频回传，工作量大，存储空间大。对于线路故障也只能事后分析，故障判断不及时。

　　“每天传回后台的照片有几千张，一个月下来有几十万张，根本来不及看。”深圳供电局的工作人员谈起繁重的分析工作，无奈地说。而要从数十万张极其相似的照片中找出可能存在的隐患点，就像在玩“大家来找茬”游戏一样考验眼力和耐力。

　　虽然近年来深圳供电局也做了关于无人机巡检的尝试，作为杆塔上的固定摄像头的补充，但也只解决“看得见”的问题，依然“看不懂”，发现故障还是依赖人，效率很低。

　　孔庆伟记得有一回去现场调研，看着无人机驾驶员蹲坐在输电杆塔下，为了抓拍到清晰图片，一会儿手工调焦距，一会儿做缺陷的实时判定，一天下来汗流浃背，他在心里默想：“如果我们能把经验变成AI的话，就可以大大提升巡检的效率了。”

　　　　杀手锏

　　带着调研取得的详实信息，孔庆伟回到了公司。经过各部门的规划、碰撞，拿出了一套基于“云-管-边-端”电力物联网架构的电网视频智能巡检方案，希望通过与摄像头、无人机等设备集成供边缘AI算力，构建云边协同AI架构，端侧识别故障，实现缺陷就地自动识别。

　　给输电杆塔上的摄像头装上AI的“大脑”，成为了第一个阶段性目标。

　　“这是我们的杀手锏!”吴杰指着一个火柴盒大小的Atlas 200 AI加速模块，笑着说。他是华为昇腾计算产品部Atlas项目群的技术专家，也是这个项目研发侧的负责人，接下来的9个月，他要负责操刀这台AI“大脑”的移植手术。

在线监测装置内有乾坤

　　“你看，这里面有一颗昇腾310 AI处理器，可以对图片和视频进行实时分析，并第一时间给出诊断结果。”

　　一个小小的模块，能有这么大的威力?

　　这不得不提到计算能力(简称算力)的重要性。小至手机、PC，大到超级计算机，算力存在于各种硬件设备，没有算力就没有各种软硬件的正常应用。Atlas 200 AI加速模块，拥有强大的算力，体积小、耗电少，半张信用卡大小就可支持16路高清视频实时分析——原本几个月才能完成的庞大数据计算和处理，交给它，就是分分钟的事情。

　　它可以结合基于深度学习的识别算法，实现对图像及视频信息实时分析、报警、上传，大量减少无效图片的回传，减轻带宽压力。同时，主站AI也可以实现后台精准分析，及时揪出人工巡视不易发现的隐患点。

　　华为团队迫不及待地想把它“安利”给客户。

　　　　捉襟见肘

　　不出所料，第一次交流，客户就表达出了浓厚的兴趣，但也有些将信将疑，毕竟眼见才能为实，华为能不能拿出更多有说服力的证明?为此，2019年3月，华为团队拿着设备的样机为客户做了第一次演示。

　　在万众瞩目之下，算法模型在样机上顺利跑通，这意味着这个AI“大脑”正常运行。

　　表现如何?一看数据，每一次识别图片和视频，需要等待XX毫秒，才能输出结果。虽然人几乎没有感知，但是和华为团队宣称的“实时”还有一点差距。

　　“还能更快吗?”显然，抱着高期待的客户，还不够满意。

　　孔庆伟的心里咯噔了一下，应该是算法模型还没有完全适配。“这就好比和客户说，用我们的金砖，可以给你造一栋富丽堂皇的别墅，结果好像还差点意思。”

　　更大的问题出在功耗上。AI“大脑”很聪明，但是对于身体的负荷超出了预期：功耗高达十几瓦!

　　真没想到，这个“小家伙”看起来虽然个子小小的，却是个“大胃王”。要知道，为了满足杆塔的安装要求，合作伙伴金三立提供的在线监测装置，电池大小是恒定的，要支持内置的所有传感器、摄像头的用电需要，本来就很困难了，现在又多一个Atlas 200加速模块，让这个本不富裕的电池更加捉襟见肘。

　　“试点验证一下效果应该还可以，商用的话……”看到这个结果，合作伙伴的工程师连连摇头。那隐含的意思就是——别想了，没法商用。

　　　　遇山开山，遇水架桥

　　焦虑和失落的情绪弥漫在华为研发团队中。

　　那段时间，吴杰同时辗转于两个电力项目中，几乎没有睡过一个安稳觉。“压力太大了!”有时候在梦里，他会梦到电塔高耸的塔尖和炫目的烈日，不由得一阵晕眩。

　　曾在电力行业摸爬滚打多年，他很清楚，输电场景对于客户来说是刚需。孵化出来的创新方案，如果无法解决客户的痛点，无法和业务做深度的融合，就是一块漂亮但无用的砖头。“我们不能空谈创新，只有真正能派上用场的产品，才是有用的产品。”

　　要成功完成这台移植手术，华为必须和合作伙伴一起，做好软硬件的适配。

　　“我们可以做减法，降功耗!”这群由芯片、算法、驱动等领域的十几个小伙伴组成的作战小分队，早已习惯了遇山开山，遇水架桥。

　　“在这个场景下，客户对算力的要求不需要达到极致标准。”有人提议降低一部分算力，减少功耗。

　　经过仔细的分析、权衡，研发团队判定这是一个可行方案：“杀鸡不用牛刀，客户需要的才是最好的。”

　　这一轮优化过后，再一测，功耗降到了3.4瓦。看来，快成了!

　　不过吴杰还不是很满意：“兄弟们再想想办法。”

　　大家仿佛变身精打细算的管家，用放大镜一一审视家中还能省下的开销。“在这种场景下，我们有一些不需要用的接口，是不是可以从这里下手?”又有兄弟揪出了一个改进点。

　　大家吭哧吭哧排查了一遍，把不必要的接口关了，又省下了0.1~0.3瓦的功耗。

　　“这下齐活了，只有3瓦了!”阶段性的目标终于达成!

　　不过，精益之路没有尽头。研发团队在研究对接方案时，又发现一个问题——“大脑”和“身体”建立“握手协议”的时间点不一样，会导致在线监测设备的休眠唤醒时间过长，设备启动后还要两三秒反应时间。围绕这个问题，吴杰等人又做了针对性的改进，也应用到了后期交付的设备中，省下了更多功耗。

　　而与此同时，围绕识别图片速度还不够快、不够准确的问题，华为研发团队根据算法模型在芯片层面做了调优和适配，进一步提升了识别的效率和准确率，最终获得了客户的认可。

　　　　从20天到2小时

　　2019年6月，项目正式进入交付阶段。深圳1800多个杆塔上的在线监测装置陆续装上了AI“大脑”，未来这个数字还会增加到3000个。

安装AI“大脑”

　　这些聪明的“大脑”，替巡检人员上高空，下隧道，巡视一切可能的意外状况，外力破坏等风险实时识别准确度率达90%，大幅降低人工图像处理工作量80%，提高视频监测人员工作效率5倍以上，各项性能指标皆达到预期值。

　　“过去户外输电线路传统人工巡视需要20天才能完成的工作量，如今只需2小时，巡检效率提升80倍。”2019年9月3日，南方电网深圳供电局与华为举行联合发布会，正式宣布第一阶段的成果。客户激动地说：“传统输电人‘坐朝问道、垂拱平章’的巡检梦想正成为现实。”

　　除了杆塔固定摄像头，华为研发团队还计划和客户一起，研制搭载Atlas 200 AI加速模块的无人机，让无人机可以自动完成视频和关键部位的图像拍摄，并对图像视频进行故障的实时识别。

　　“如释重负。”吴杰感到了一种前所未有的轻松，“电力场景太特殊了，关系到千家万户。让我们开心的是，我们做出来的产品真的帮助客户解决了很多问题。”

　　而孔庆伟说，这仅仅是一个联合创新的开始：“只有围绕生产业务场景去解决客户问题，公司才能找到在行业的价值，我们能做的还有很多。”

　　如今，华为和合作伙伴的输电智能巡检联合方案也已经在浙江、江苏、天津、湖北等更多的省份试点或应用。华为Atlas人工智能计算解决方案正在推动着电力行业的历史变革，为万家灯火注入智能和高效。

　　城市的每盏灯火之下，都有动人而美好的故事。一幅生机勃勃的AI巨幅画卷正在缓缓铺开……

　　本文转载自《华为人》