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随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、数据分析与走访调研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构了解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，并介绍国内大模型发展的情况，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨。接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术岗位分析，本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能力。在报告编写过程中，教培分会通过对行业、企业、院校与劳动者的调研与访谈结果进行多维度分析，研究当前人工智能大模型发展趋势，企业人才供需、人才培养模式与产教融合现阶段的情况，并对不同群体的需求归纳与总结，提出了对AI大模型技术人才培养与服务模式的分析、意见与建议，供大家参考，并希望给予指正。

9月22日，在国家电网有限公司数字化工作部统筹部署下，由国网浙江省电力有限公司牵头，联合南瑞集团、中国电科院、四川大学等单位共同编制的电力知识图谱领域首个国际标准——IEEE P2807.3标准《电力知识图谱应用指南》（《Guide for Electric-Power-Oriented Knowledge Graph》）通过电气与电子工程师协会（IEEE）计算机标准委员会终审，正式获批发布。

《技术结构图谱2022》报告对公开日2016-2021年间的600654件两方专利进行聚类，形成了12293个技术焦点。通过将技术焦点中的高维专利文本特征向量映射到二维空间中，可视化展现全球视野的技术结构图谱，直观形象地展示世界专利技术的结构特征以及技术焦点间的关联关系与发展进程。基于技术结构图谱，叠加不同国家的专利份额，可清晰揭示不同国家在技术创新布局上的偏重，找出中国的差距。报告选取技术结构图谱中的热点技术领域（技术结构中的高密度区域）进行深入分析，分析热点技术领域中的技术重点及领先机构。除了热点技术领域，本报告还展示了另外一种基于技术结构图谱的专题领域分析模式，即采用检索策略，发现人工智能相关的技术焦点，分析其布局及特点，并通过两个时间窗，分析人工智能领域专利技术的演变。

声成像技术：基千高灵敏度麦克风阵列测量技术，将采集的声音以彩色等高线图谱的方式呈现在屏幕上，可有效测量声场分布，并将声像图与可见光的视频图像叠加，形成类似于红外热像仪的检测效果，可对稳态、瞬态以及运动声源进行快速识别定位。其主要原理是通过测量一定空间内的声波到达各麦克风的信号相位差异，依据相控阵原理确定声源的位置及幅值，并以图像的方式显示声源在空间的分布，即空间声场分布云图一声像图。

智能站采用光纤传递数字和模拟信号，使常规站基于“短电流、断电压、拆跳闸”方式的二次安全措施理论不再适用于智能站。为解决传统人工拟票方式编制效率低、错误率高等问题，提出基于知识图谱与智能变电站配置描述文件(substation configuration description, SCD)的二次检修安全措施自动生成技术。首先，基于SCD文件和知识图谱构建配置数据库，并按照设定规则实现虚回路与软压板的半自动关联。其次，依据智能站规范中的二次安措编制准则，构建安措规则库并引入安措执行优先级编码字段。最后，由二次安措自动生成技术基于配置数据库与安措规则库完成检修设备二次信息的规则匹配，用于自动生成二次安措票。仿真结果表明，该技术能够根据现场检修任务自动正确生成二次安措票，提高智能变电站技改、消缺和校验的工作效率，降低人工编制错误率，为实现智能化运检一体提供参考。

他介绍到为了将技术的优势与业务的需求结合到一起，让信息系统具备“智慧的大脑”，通过综合运用深度学习、自然语言处理、知识图谱等先进的人工智能技术，针对企业管理对人工智能技术的应用实践需求，打造出“知识图谱应用平台”，围绕知识获取、知识表示、知识运用的三大过程展开，以知识流为主线来逐步构建企业“数据→信息→知识→智能”的生成通道，实现知识图谱技术在业务场景中的应用落地。

介绍了带电检测专业技术特点、老员工工作特点、检测仪器设备特点、带电检测技术培训难点、检测图谱案例分析带来的启示。

本文结合一起现场测试案例，通过利用高频与振荡波两种局放检测技术，介绍了一起35kV电缆中间接头局放缺陷 的定位与诊断分析过程，并分析了局放信号的图谱特征，对后期现场测试提出建议。

党和国家对质量高度重视，“质量强国”已写入质量发展纲要、政府工作报告和国家“十三五”规划。国网公司深入推进电网设备质量管理，提出“优化采购评审规则，严格专业检测，加强设备厂商业绩评价，进一步选好选优设备”和“选质量最好的设备、选管理最强的乙方”的统一部署。2015年以来，湖北公司在国网设备部指导下，健全设备质量监督管控体系，创新开展供应商设备质量评价工作，强化运维专业缺陷、故障等多维信息向物资采购部门的反馈，提高采购设备质量，推进“质量强网”。首次采用知识图谱技术，利用图数据库和人工智能领域的最新成果，将各业务系统的数据和外部互联网信息全面融合，形成电力装备质量管理全景知识，精准发现数据间内在的本质关联关系，真正挖掘数据资产价值。 一是首次提出一套全过程设备质量评估技术体系，制定并发布了变压器类、高压开关类、输电线路类、高压电缆及附件类、无功补偿类设备质量评级技术导则等五项国网公司企业标准。二是建立一套设备质量评估管理体系，下发了《国家电网有限公司运检环节电网设备供应商绩效评价管理办法》《国网湖北省电力公司设备质量评级管理规范》《国网湖北省电力公司设备抽检监造技术监督指导意见》等，为规范开展设备质量评级工作，推动评级结果的落地应用奠定基础。三是构建评估信息系统，推进成果在国网公司系统全面应用。开发电网设备质量评估模块和一体化评价计算软件，实现评价工作全流程线上流转，提高评价工作效率和结果可视化水平。组织国网系统内27家单位，自2017年至2019年开展五轮供应商设备绩效评价和应用，评价结果应用于国网公司物资招标采购。四是不断优化电力设备质量评估机制，创新探索省公司和国网公司两级评价算法。充分落实“谁使用，谁评价”的原则，应用最新一轮评价数据开展两级评价算法研究与试算。五是创新应用知识图谱技术等人工智能技术，全方位挖掘数据价值。开展电网关键主设备质量提升分析研究，应用知识领域映射地图，深度探索设备缺陷及质量问题发展进程与结构关系，多维度分析设备故障或缺陷原因及规律，为促进供应商产品质量提升和运维检修策略优化提供具体建议。 电网设备全过程质量评估的推广应用，一方面从生产厂家设计制造环节开始，有效提升设备质量水平；另一方面为电网设备的招标采购提供决策依据，严格把控入网设备质量第一关口，对维护电网安全稳定具有重要的意义。

聚焦开关设备运行状态评估、故障原因分析中的重点、难点环节，深度融合大、小模型，通过阈值判断、逻辑分析、图谱识别等方式对运行、监测、试验、检测、历史等设备全量数据进行分析诊断,给出初步结论供光明大模型进行综合研判。着力打造开关设备状态智能评估及故障智能研判场景，形成"监测-分析-预警-处置"的闭环诊断机制，提升设备异常状态识别效率和预警准确率，为电网安全运行提供实时监控保障。