当前，新质生产力驱动下，工业领域正在构建韧性工业体系，但面临多维市场开放导致的系统复杂性激增等多种难题；同时，传统技术体系与管理模式难以支撑智能化生产场景的动态需求，亟须通过工业互联网、人工智能等技术推动生态重构、效率跃升与产业升级。

南天信息通过全栈AI大模型解决方案助力全球电力行业领军企业、中国大型央企击破业务和管理痛点，在电力设备智能诊断场景中实现技术路径创新，构建全生命周期数据协同体系，有效提升设备运行稳定性与能源管理精细化水平。项目同步形成覆盖设备健康管理、电网负荷预测等关键场景的行业知识体系，为能源基础设施智能化演进提供可落地的能力支撑与场景化实践范式。

电力行业三大主要挑战

1.电力行业相关文档处理的复杂性

复杂排版挑战：电力行业相关文档包含大量表格、图表和专业术语等，传统解析方法难以实现高效结构化处理。

语义完整性问题：在处理文档时，传统文本分片算法在段落拆分缺乏语义感知，常常在关键位置进行分片，导致文本块碎片化、逻辑衔接不够严密，影响后续模型检索和生成质量。

2.大模型在电力场景中的应用缺陷

生成 “幻觉” 风险：通用大模型可能生成与电力行业领域事实不符的内容，影响决策的可靠性。

领域适配能力弱：通用大模型难以直接应用于电力调度等垂直场景，需要进行针对性优化。

3.管理决策智能化不足

缺乏深度分析工具：海量电力数据未被充分挖掘，难以支持战略决策和运营优化。

人工成本高：依赖人工处理文档和检索信息，效率低下且易出错。

南天信息的数智化破局之道

针对上述电力行业三大挑战，南天信息全栈AI大模型解决方案提供了专业的智能化应对方案。

南天信息全栈AI大模型解决方案集“AI 算力基础设施管理平台”“数据治理平台”以及“大模型应用平台”于一体，通过数据智能、知识库智能问答、数字人等关键功能，赋能行业客户快速构建智能化应用，助力金融、医疗、能源、企业服务等领域的 AI 场景落地，包括故障处置辅助、投资决策支持、辅助诊断、智能运维等核心业务场景。

1.电力行业文档数据治理

为应对电力行业设备手册、运维规程等非结构化文档存在的格式繁杂、图文混排复杂、专业术语离散等数据治理难题，方案通过OCR版面分析模型攻克图表内容解析、复杂公式识别等技术瓶颈，结合数据治理流程实现文档清洗、术语体系构建、知识图谱嵌入及内容提纯，输出标准化、结构化的知识数据资产。

现围绕OCR智能识别技术、语义分析及差异化分块存储架构三方面，阐述大模型信息解决方案在电力行业文档智能化处理领域的创新应用。

nOCR版面分析模型格式识别

结合版面分析模型，可对电力行业技术标准、操作规程等文档进行智能版面分析，动态解析文档内图表、文本段落等结构化特征，并自动补充语义标签，构建机器可读的文档知识架构，为大模型深度理解电力专业文档提供高精度数据基础。

n专用语义理解模型训练

基于对电力行业技术标准文档、设备操作手册及学术研究文献的深度解析，形成电力行业标准化术语库，并基于RAG、LoRA训练框架等技术，打造电力行业专用语义理解模型，显著提升大模型对电力专业知识的精准理解能力。

n差异化分块存储

基于语义特征评估体系，对预处理后的文本进行多维度语义分析（包括知识关联度、信息完整性等指标），针对高复杂度的专业内容，依托电力行业专用语义理解模型实施上下文感知分块处理，同步生成领域知识摘要索引；对基础性信息则采用规则驱动的轻量化分块机制，构建分级存储拓扑结构，实现检索效率与存储成本的最优平衡，为电力知识库建设提供安全可靠的数据治理支撑。

典型案例

2.知识图谱建设

经过数据智能治理后，通过电力语义拓扑建模技术，可构建具备多维关联特性的电网知识图谱。该图谱深度整合电网设备参数、运行规则等核心要素，形成具有语义推理与动态演进能力的知识中枢，为电力设备资产管理、故障溯源分析等业务场景提供认知计算支撑。

方案拆解：实体化、关系化的电网对象建模

知识图谱能将电网结构、设备实时数据、历史故障记录甚至天气信息联系起来。当线路出现故障时，系统能自动分析跳闸信号、电流波动等异常数据，结合附近区域是否有雷击或施工等外部因素，快速锁定最可能出问题的1-2个电线杆范围，还能根据类似历史案例推测故障原因（比如树枝短路或设备老化）。原本需要人工逐段巡查几小时的工作，现在通过数据联动分析，几分钟就能精准定位故障点，大幅缩短抢修时间。

3.工业智能知识引擎

经过治理后得到的精炼文本，通过电力专用Embedding模型，将清洗后的文档转化为高维语义向量，方案深度融合知识引擎的混合检索体系，具备自主决策能力，能够对RAG流程中的检索、增强、生成阶段进行动态优化，支持多步骤推理与实时交互。

这种智能特性体现在系统可根据任务的复杂程度灵活选择适配的检索引擎——无论是向量数据库的语义检索、知识图谱的关系推理，还是API接口的结构化数据调用，构建起多源融合的检索体系。

更关键的是，系统通过嵌入“检索-评估-补充”的闭环机制，能够对检索结果进行实时质量评估，从信息完整性、置信度、时效性等维度判断数据的可靠性。

这种将决策逻辑深度融入技术架构的设计，使增强型RAG突破了传统框架的被动响应模式，从单纯的数据处理工具进化为具备主动优化能力的智能系统，为复杂场景下的精准知识服务提供了更强大的技术支撑。

借助语义感知技术（融合电力领域 20 万 + 标注语料），通过多模态证据链验证（文本 + 图表 + 操作流程三重校验）+ 人工校准机制，在电力调度指令生成场景（如故障处置方案）的适配准确率有显著提升。

在该案例中，大模型首先将用户需求拆解为四个核心维度：当前故障现象、关联系统状态、历史相似案例及潜在风险预判。依托向量数据库完成初步数据检索后，系统通过自检机制对知识完备性进行验证。当发现信息图谱存在局部缺失时，模型将自主发起多轮定向检索，通过动态融合新增数据与既有信息，最终形成完整解决方案。整个分析过程中的故障溯源、决策依据、数据验证项及解决方案，将被结构化存储为智能案例，沉淀至企业案例库，为后续同类问题的处置提供参考。

未来，南天信息将持续深化AI与能源领域的生态协同，助力企业打破数据孤岛、激活知识潜能，在新质生产力浪潮中重塑行业智能化格局。