“电力异构融合类脑计算平台采用大脑多脑区分工机制，摆脱模型对大计算量、大数据量和大参数量的依赖，提升电力场景的多模态感知与自主决策能力。”中国电科院类脑计算项目技术攻关负责人陈帅表示，该平台内嵌国产化算子框架，研发了支持事件驱动的电力边缘类脑计算模型，覆盖全景巡视、设备运检、电网调控等多场景应用。平台含4320万个人工神经元和43.2亿个突触，支持多种神经网络的高效计算，具备跨终端、多任务一体化能力，利用类脑视觉相机可实现百微秒级异常检测，大幅提升设备健康评估精度。

　　中国电科院类脑计算项目工程实施负责人张国梁介绍，项目组跨北京、上海、浙江三地开展联合攻关及驻场研发，完成了类脑全景巡视智能体在换流站的部署应用。未来项目团队计划将类脑计算范式引入大模型训练，有望进一步降低神经网络参数规模和计算复杂度，支持大模型向边缘类脑计算装置以及端侧设备的轻量化部署和低功耗推理。

　　“跨域异构融合及本地分布式训练算力网络能够实现算力资源的全面管理、监测、调整与控制，支持大小模型协同进化及推理加速。”中国电科院算力网络项目技术攻关负责人吴春鹏说，项目组立足电力视觉、语义、多模态作业任务的实际计算需求，成立电力、通信、人工智能跨学科攻关小组，共同探索边缘算力受限条件下的模型参数高效更新方法，并完成跨域算力网络的整体更新上线。这一突破将支撑国家电网公司构建大小模型云边协同进化的应用生态。

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