隨著“云大物移智”為代表的互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)浪潮的興起，全球范圍內(nèi)生產(chǎn)力水平發(fā)展到新階段，新型科技手段帶動的產(chǎn)業(yè)革命正迅速興起，新的生產(chǎn)關(guān)系正悄然醞釀。

伴隨電力改革進(jìn)入深水區(qū)，多種商業(yè)模式逐步產(chǎn)生，電力數(shù)據(jù)信息與金融服務(wù)的不斷整合，泛在電力物聯(lián)網(wǎng)將引領(lǐng)電網(wǎng)和發(fā)電企業(yè)進(jìn)行技術(shù)變革，電力系統(tǒng)發(fā)電側(cè)走向智慧化管理成為必然趨勢，智慧發(fā)電企業(yè)的時代已經(jīng)到來。

國際上先進(jìn)的“智慧大腦”

當(dāng)前國際上先進(jìn)的“智慧大腦”，比較有名的主要有日本的地震防災(zāi)應(yīng)急指揮中心和歐盟E-Risk系統(tǒng)系統(tǒng)。我們對這兩個智能化“智慧大腦”的智慧大腦共性特點進(jìn)行分析。

日本的地震防災(zāi)應(yīng)急指揮中心具備完善高效的信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，充分利用先進(jìn)的監(jiān)測預(yù)警技術(shù)系統(tǒng)，實時跟蹤監(jiān)測天氣、地質(zhì)、海洋、交通等變化，記錄、分析重大災(zāi)害的發(fā)生概率及可能發(fā)生的時間、地點、頻率，并不斷研究制定和優(yōu)化預(yù)防災(zāi)害的計劃。

地震防災(zāi)應(yīng)急指揮中心擁有完備的軟件系統(tǒng)，主要的軟件系統(tǒng)包括“受災(zāi)信息系統(tǒng)”、“聲像系統(tǒng)”、“地震災(zāi)情辨析系統(tǒng)”、“地震儀網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”。基于這些系統(tǒng)，可協(xié)助決策者做出各項決定并傳達(dá)到各防災(zāi)分區(qū)。通過高空攝像設(shè)備和飛機(jī)攝像設(shè)備獲取來的各分區(qū)災(zāi)情信息，經(jīng)過“地震災(zāi)情辨析系統(tǒng)”和“聲像系統(tǒng)”來協(xié)助決策者制定有關(guān)應(yīng)急對策并下達(dá)指示。地震防災(zāi)應(yīng)急指揮中心重點加強(qiáng)了與救援相關(guān)的各個組織的流暢聯(lián)系，包括地方消防、海上保衛(wèi)廳、警察局、自衛(wèi)隊等。通過為各個組織安裝智能終端設(shè)備以加強(qiáng)彼此間的聯(lián)系，這有助于快速對災(zāi)害進(jìn)行響應(yīng)，并進(jìn)行各種應(yīng)急管理活動。

歐盟E-Risk系統(tǒng)是一個基于衛(wèi)星通信的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)，為其成員國實現(xiàn)跨國、跨專業(yè)、跨警種、高效及時地處理突發(fā)公共事件和自然災(zāi)害提供支持服務(wù)，該系統(tǒng)于2000年建成。

在重大事故發(fā)生后，救援人員常碰到通信系統(tǒng)被破壞、信道嚴(yán)重堵塞等情況，導(dǎo)致救援人員無法與指揮中心和專家小組及時聯(lián)系?；谶@種情況，E-Risk利用衛(wèi)星通信和多種通信手段來支持突發(fā)公共事件的管理?？紤]到救災(zāi)和處理突發(fā)緊急事件必須分秒必爭，救援單位利用“伽利略”衛(wèi)星定位技術(shù)，結(jié)合地面指揮調(diào)度系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)，對事故現(xiàn)場進(jìn)行精確定位，在最短的時間內(nèi)到達(dá)事發(fā)現(xiàn)場，開展救援和處置工作。

而利用多種通信手段則表現(xiàn)在應(yīng)急管理通信系統(tǒng)集成了有線語音系統(tǒng)、無線語音系統(tǒng)、寬帶衛(wèi)星系統(tǒng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、視頻系統(tǒng)等多個系統(tǒng)，配合應(yīng)急管理和處置調(diào)度軟件，使指揮中心、相關(guān)聯(lián)動單位、專家小組和現(xiàn)場救援人員快速取得聯(lián)系，并在短時間里解決問題。

歐盟E-Risk系統(tǒng)對應(yīng)急管理的定義包括突發(fā)事件發(fā)生前、發(fā)生中、發(fā)生后三個方面：

在事故發(fā)生前，系統(tǒng)通過搜集和處理影像資料、圖片、地理信息等，開展風(fēng)險預(yù)防；在事故發(fā)生時，通過收集和發(fā)布來自現(xiàn)場的資料、圖片等，在救援小組、專家小組和指揮中心之間建立起語音、圖像、數(shù)據(jù)的同步鏈路，通過各部門的“協(xié)同作戰(zhàn)”，開展現(xiàn)場救援；在事故救援工作結(jié)束后，對事故的發(fā)生和處置進(jìn)行分析和交流，并對有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新，制定新一輪的預(yù)案。

大渡河水電“智慧大腦”實踐

2014年起，大渡河公司開展了智慧企業(yè)建設(shè)工作，在水電行業(yè)智慧化方面，走在前列。2017年，大渡河公司提出了“一中樞多中心四單元”的核心架構(gòu)藍(lán)圖，站在企業(yè)整體的角度，建設(shè)智慧企業(yè)神經(jīng)中樞--“智慧大腦”，對公司的經(jīng)營管理和風(fēng)險管控做出決策和指揮?！爸腔鄞竽X”匯集各個“專業(yè)腦”和“單元腦”的數(shù)據(jù)，并利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，打造企業(yè)自動感知、自動預(yù)判、人機(jī)協(xié)同、自主決策的能力。實現(xiàn)重大風(fēng)險智能管控、重大業(yè)務(wù)過程管控、重大決策智能支持。

“智慧大腦”通過對關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)警模型、大數(shù)據(jù)模型分析，實現(xiàn)對風(fēng)險自動識別、風(fēng)險分級管控、風(fēng)險原因智能深度挖掘與分析，對重大風(fēng)險智能管控；通過與專業(yè)腦、單元腦實現(xiàn)業(yè)務(wù)過程融合透視，自動預(yù)警企業(yè)重大業(yè)務(wù)管理風(fēng)險，為決策者提供重大業(yè)務(wù)過程洞悉功能，全過程監(jiān)控“三重一大”等重大業(yè)務(wù)，防范企業(yè)經(jīng)營管理重大風(fēng)險；通過人工智能技術(shù)，結(jié)合風(fēng)險原因深度挖掘與分析，為決策者提供防洪度汛、水淹廠房、全站失壓等重大風(fēng)險應(yīng)對方案分析和決策支持。

目前，大渡河公司“智慧大腦”已經(jīng)完成系統(tǒng)整體框架搭建，風(fēng)險管控、業(yè)務(wù)監(jiān)控、三重一大、應(yīng)急指揮四大模塊已具雛形。從數(shù)據(jù)感知層面，“智慧大腦”已具備感知多類數(shù)據(jù)能力，按數(shù)據(jù)類別有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（視頻圖片等），按業(yè)務(wù)口徑包括安全、經(jīng)營、風(fēng)險指標(biāo)等；接入財務(wù)管控中心、售電中心、采購與合同數(shù)據(jù)中心等多個專業(yè)數(shù)據(jù)中心的KPI指標(biāo)等數(shù)據(jù)，分別為資金成本率、資產(chǎn)負(fù)債率、利潤完成率、計劃電量完成率、單一來源采購占比和緊急來源采購占比；庫壩中心的邊坡風(fēng)險數(shù)據(jù)、電能量采集系統(tǒng)的發(fā)電量數(shù)據(jù)、防汛應(yīng)急的入庫流量數(shù)據(jù)、日降雨量數(shù)據(jù)等都會通過定時任務(wù)傳輸至“智慧大腦”。

“智慧大腦”數(shù)據(jù)來自大渡河公司大數(shù)據(jù)平臺，通過ETL采集技術(shù)，實現(xiàn)對各個專業(yè)中心數(shù)據(jù)的大采集，支持不同頻度、不同形態(tài)的數(shù)據(jù)采集方式，實現(xiàn)了分布式半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的結(jié)合；利用業(yè)內(nèi)先進(jìn)、穩(wěn)定的分布式存儲技術(shù)以及各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，將不同類型的數(shù)據(jù)按需要存儲到各個系統(tǒng)單元中并通過將不同數(shù)據(jù)劃分到不同主題域的方式，以接口形式提供給“智慧大腦”。

從數(shù)據(jù)應(yīng)用層面，基于大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)和相應(yīng)的工具支撐，“智慧大腦”目前已定制開發(fā)多個業(yè)務(wù)場景：

（1）決策腦與專業(yè)腦的系統(tǒng)聯(lián)動。在現(xiàn)有“智慧大腦”的業(yè)務(wù)監(jiān)控頁面下方，一排同系列又不同樣式的圖標(biāo)有序排列。一個圖標(biāo)就是一個專業(yè)系統(tǒng)的象征，扁平化又包含該專業(yè)系統(tǒng)的抽象表達(dá)的設(shè)計背后，是各個專業(yè)腦的數(shù)據(jù)管控平臺，同時也是決策腦和專業(yè)腦最直接的紐帶，為決策指揮者提供隨時調(diào)取查閱詳情的便利。

（2）防汛應(yīng)急指揮。根據(jù)入庫流量和電站的日降雨量設(shè)計電站防汛規(guī)則，通過定時任務(wù)定時匹配觸發(fā)信號是否達(dá)到相應(yīng)預(yù)警的觸發(fā)條件。一旦觸發(fā)應(yīng)急指揮，“智慧大腦”會提供相應(yīng)電站的視頻畫面、應(yīng)急物資、應(yīng)急隊伍等應(yīng)急資源，也可通過網(wǎng)絡(luò)電話、視頻通話等手段提供現(xiàn)場應(yīng)急狀態(tài)信息和決策輔助。

（3）風(fēng)險管控日報推送。“智慧大腦”的應(yīng)用展現(xiàn)是多樣的，其中包括PC端小程序應(yīng)用。用戶通過點擊當(dāng)日下載日歷圖標(biāo)，即可查閱昨日一整天的風(fēng)險日報，內(nèi)容包括公司昨日發(fā)電量，月累計、年累計發(fā)電量及當(dāng)日發(fā)生的風(fēng)險情況，為領(lǐng)導(dǎo)們在上班第一時間掌握公司核心數(shù)據(jù)提供集中展示。

“智慧大腦”探索與思考

通過對日本地震防災(zāi)應(yīng)急指揮中心、歐盟E-Risk系統(tǒng)、大渡河公司“智慧大腦”進(jìn)行分析，我們認(rèn)為，優(yōu)秀的“智慧大腦”管理系統(tǒng)，主要功能特點應(yīng)該有如下功能：

＊實時的信息服務(wù)，如天氣地理信息、救援狀態(tài)等；

＊自動的觸發(fā)和反應(yīng)計劃，推薦處置措施；

＊標(biāo)準(zhǔn)化處理程序，保證事件處理的規(guī)范化和高效性；

＊多部門/機(jī)構(gòu)的協(xié)同指揮，整體作戰(zhàn)；

＊強(qiáng)大的GIS可視化調(diào)度能力；

＊業(yè)務(wù)知識庫的形成，并運用這些知識智能化的向決策者適時推薦處置方案，以對事件作出高效、準(zhǔn)確的反應(yīng)；

＊系統(tǒng)的可靠性，及運營維護(hù)。

同時，從系統(tǒng)支撐角度，針對大渡河公司進(jìn)行的“智慧大腦”建設(shè)，對如何完善“智慧大腦”，進(jìn)行如下探索與思考。

（1）進(jìn)一步完善決策控制系統(tǒng)建設(shè)，強(qiáng)化風(fēng)險監(jiān)控，升級應(yīng)急指揮平臺，完善企業(yè)輿情監(jiān)控與三重一大監(jiān)控。

“智慧大腦”一期真正實現(xiàn)無障礙接入的專業(yè)腦較少，很多專業(yè)腦還處于在建、待建狀態(tài)，從專業(yè)腦向決策腦輸送的監(jiān)控指標(biāo)體系及決策控制引導(dǎo)則有所受限。在“智慧大腦”的三重一大版塊中，三重一大業(yè)務(wù)的流程目前還沒有信息化系統(tǒng)支撐，需要根據(jù)本身特點來探尋切實可行的實現(xiàn)方案；應(yīng)急指揮功能，需有效解決以往應(yīng)急指揮中信息溝通、資源調(diào)配、事件決策三大主要困難，滿足應(yīng)急指揮中涉及對象多、時間響應(yīng)快、過程復(fù)雜度高的要求，就目前情況無相應(yīng)系統(tǒng)能夠提供有力支撐，還需要進(jìn)行大量的人工數(shù)據(jù)采集和場景設(shè)計工作。

大數(shù)據(jù)平臺雖然匯集了大量的單元腦、專業(yè)腦數(shù)據(jù)，但是仍然有部分重要數(shù)據(jù)掌握在上級平臺手中，如相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)和采購與合同數(shù)據(jù)；由于數(shù)據(jù)源的缺失導(dǎo)致部分功能仍需要人工介入進(jìn)行數(shù)據(jù)“搬運”甚至部分功能難以繼續(xù)推進(jìn)，數(shù)據(jù)的時效性、準(zhǔn)確性及可探索性大打折扣。由于各個專業(yè)數(shù)據(jù)中心在陸續(xù)籌建，新建成的專業(yè)腦、單元腦積累的數(shù)據(jù)較少，缺乏“數(shù)據(jù)歷史”。造成以大數(shù)據(jù)分析為手段，以風(fēng)險/KPI為核心的“企業(yè)運營監(jiān)控分析”功能無法全面覆蓋，也限制了深度、多領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計工作的開展。

通過全媒體監(jiān)測的方式，實現(xiàn)監(jiān)測、抓取、收集、捕捉各大行業(yè)主流媒體關(guān)于智慧企業(yè)等輿情信息，制作媒體輿情監(jiān)測分析報告，真實地記錄企業(yè)的媒體輿情狀況，實現(xiàn)為企業(yè)決策、調(diào)整媒體應(yīng)對策略和社會輿論導(dǎo)向提供全面有效的參考。通過OA系統(tǒng)的定制開發(fā)功能為三重一大業(yè)務(wù)流程監(jiān)控提供數(shù)據(jù)保障。

（2）進(jìn)一步深化“智慧大腦”專業(yè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)

探索以“智慧大腦”為標(biāo)桿的專業(yè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)模板，以一批成熟的專業(yè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)帶動并指導(dǎo)余下的專業(yè)部門進(jìn)行業(yè)務(wù)梳理和系統(tǒng)建設(shè)，實現(xiàn)與各類支撐管理系統(tǒng)之間的快速響應(yīng)、準(zhǔn)確決策、精確調(diào)配及協(xié)同工作。通過對應(yīng)急資源管理工作按需求不斷完善與應(yīng)急保障過程中的各類資源進(jìn)行信息化管理，實現(xiàn)與各個業(yè)務(wù)部門分享重要信息、規(guī)章制度、新聞、天氣預(yù)報，整合應(yīng)急搶險的實時信息，進(jìn)行日常重點監(jiān)測等以應(yīng)對更多的應(yīng)急事故。

建立風(fēng)險規(guī)則知識庫，實現(xiàn)一類風(fēng)險分級響應(yīng)多終端推送，達(dá)成多部門管理的分級與統(tǒng)一，風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)的共識。不斷補(bǔ)充新增風(fēng)險模型，規(guī)范風(fēng)險定義和定級工作，并且進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。形成應(yīng)急響應(yīng)指標(biāo)庫，各相關(guān)部門按權(quán)限分管應(yīng)急中心，可根據(jù)各自權(quán)限實施對應(yīng)的應(yīng)急管理，并實現(xiàn)相關(guān)部門之間、以及與決策腦之間的統(tǒng)一管理、調(diào)配和協(xié)同，對應(yīng)急啟動、籌備指揮、搶修隊伍等進(jìn)行協(xié)調(diào)工作和組織，包括對內(nèi)外信息的公布管理等。

（3）探索建立“決策腦+大平臺+微應(yīng)用+富生態(tài)”新型平臺

美國哈佛大學(xué)托馬斯.艾斯曼教授的一項研究表明，全球最大100家企業(yè)有60家企業(yè)主要收入來自平臺商業(yè)模式。平臺已經(jīng)成為一種重要的社會現(xiàn)象、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和組織現(xiàn)象，可探索建設(shè)“決策腦+大平臺+微應(yīng)用+富生態(tài)”平臺。

建設(shè)決策腦+大平臺。未來的大數(shù)據(jù)平臺不單是一個數(shù)據(jù)聚集存儲地，更要借助各個專業(yè)數(shù)據(jù)中心的力量，形成成熟的風(fēng)險建模平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、算法研究平臺等，支撐包括決策腦在內(nèi)的企業(yè)大腦應(yīng)用。由數(shù)據(jù)工程師、算法工程師、行業(yè)專家等來為平臺的池子灌輸“養(yǎng)分”，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)的獲取、操作的記錄、規(guī)律的查找等一系列行為完善系統(tǒng)，系統(tǒng)為普通用戶提供交互平臺，指導(dǎo)用戶進(jìn)行自定義操作。通過“人教機(jī)器”，實現(xiàn)“機(jī)器教人”，完善人機(jī)協(xié)同過程。整合大渡河內(nèi)外部的數(shù)據(jù)資源，真正做到“留底賬、可追溯、可分析”。

建設(shè)決策腦+小前端。決策指揮系統(tǒng)會延續(xù)前后端分離框架，實現(xiàn)真正的前后端解耦，快速定位系統(tǒng)BUG，減少后端服務(wù)器的負(fù)載壓力。決策腦前端設(shè)計遵循人性化的設(shè)計規(guī)范，提供自然語言界面。通過語言理解和記憶推理，通過交流和服務(wù)學(xué)習(xí)改進(jìn)，可以不斷優(yōu)化平臺經(jīng)濟(jì)體系。

建設(shè)決策腦+富生態(tài)。隨著相關(guān)技術(shù)的逐步成熟，比如阿里云推出的“人工智能ET”，具有語音交互、圖像/視頻識別、交通預(yù)測、情感分析等技能。阿里云總裁胡曉明說，也許20年后，掌管阿里巴巴的將是一位商業(yè)領(lǐng)袖ET。這個商業(yè)領(lǐng)袖可以是ET，也可以是未來的決策腦。決策腦未來會是大渡河公司的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的先驅(qū)。當(dāng)企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)本身進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，客戶價值將很大一部分來源于數(shù)字產(chǎn)品。那么數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)則隨之浮現(xiàn)，領(lǐng)先的企業(yè)則率先占領(lǐng)數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的高地，分享標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字平臺，獲得一個互利目標(biāo)。