近日，重慶電力高等專科學校“心電相印”師生團隊破局電力安全難題——其研發的安全智能監護系統以“經驗師主導+AI輔助強化”模式，通過多模態技術實現人機高效協同，讓高風險電力操作既精准又靈活。

該技術部分檢測界面。重慶電力高等專科學校供圖

如何打破安全困局？

團隊負責人黃筱介紹，系統採用“AI初判+人工終審”機制，通過語音識別同步核驗“唱票”指令，視覺感知捕捉操作動作，設備數據實時反饋，三重交叉驗証杜絕誤判。而每一次工作又將通過人工終審持續訓練AI模型，不斷提高AI精准度、判斷力和決策力，使其越用越“懂行”。

“我們始終堅持人權高於AI決策權。”黃筱強調，一旦遇到突發狀況，人工隨時接管，杜絕算法失控。

“在電力安全領域，人工智能永遠是輔助角色。”團隊指導老師楊岱齊指出，這套系統的價值在於用技術放大人類經驗，而非替代人工判斷。

為何比全AI系統更可靠？

相較於部分全AI自動化產品，該系統具有三重優勢：前者依賴單一數據易誤判，本系統通過“多模態融合+人工復核”形成雙重保障﹔前者難以適配電力高噪聲、專業術語等復雜場景，本系統憑借專項語音模型、定制視覺算法精准應對﹔前者缺乏決策彈性，本系統保留人工最終決策權，可靈活處置突發狀況。

“就像汽車倒車雷達，它隻會‘滴滴滴’提醒，但方向盤始終在司機手裡。”團隊成員這樣比喻系統設計理念。

重慶科技大學教授歐陽澤表示，全AI系統在復雜工況下的誤判風險與純人工監護的潛在疏漏，是電力操作安全防護長期面臨的核心矛盾。如何兼顧操作精准性與應急處置靈活性，成為行業亟待突破的關鍵挑戰。重慶電力高等專科學校研發的這套項目，攻關系列痛點，具有長期的可行性和應用性。

從“事后整改”到“風險預警”

立足當下成效，團隊對系統的未來發展已有清晰規劃。黃筱介紹，目前，該系統正在完善“經驗學習”功能，將通過採集不同“經驗師”的操作風格、處置經驗，優化AI模型的適應性，實現“千人千面”的個性化輔助——比如針對老技師的“簡潔指令偏好”和新員工的“詳細提示需求”，動態調整交互模式。

從中長期來看，系統將向“全場景覆蓋+預測性防控”升級。一方面，拓展至特高壓變電站、配電台區等多場景，研發適配風電、光伏等新能源並網操作的專項模塊﹔另一方面，通過積累海量操作數據，構建“風險預測模型”，提前識別潛在隱患。例如，基於設備溫度變化趨勢與歷史操作數據，預判斷路器機械磨損風險，推動電力安全從“事后整改”向“風險預警”轉型。

遠期目標，團隊計劃推動“產學研用”生態共建。聯合電力企業制定人機協同操作標准，將系統技術轉化為行業規范﹔依托重慶電力高等專科學校的教育資源，打造“AI+電力安全”實訓基地，培養既懂一線操作又通智能技術的復合型人才，讓“經驗傳承+科技賦能”的模式在更多企業落地，為構建更可靠、更高效的現代電力系統貢獻更多力量。（晏紅霞、楊岱齊）

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