1月17日到1月21日，我校人工智能現代產業學院人工智能微專業開展第二階段課程信創大模型產教融合實訓課程。此次課程依托與華為公司共建的“面向智慧能源的人工智能全棧實踐教學平臺”，邀請華為技術有限公司、上海人工智能實驗室的技術專家與工程師授課。課程延續第一階段的理論與實踐結合、小班化實驗實訓、課程與認證結合的產教融合教學模式，并在第一階段課程基礎上進行了教學模式創新，課程由一周集中學習拓展到大模型實戰營競賽長周期學習。人工智能現代產業學院41名人工智能微專業學生、近30名教師與30余名研究生，共100余人在線上共同參加此次學習。學生通過此階段集中產教融合課程教學，不僅學習并實踐人工智能領域前沿的大模型技術，學會使用國產化全棧全場景人工智能平臺，還初步嘗試了AI在輸電線路巡檢等能源電力場景的應用。
1月17日，開班儀式在線舉行。計算機科學與技術學院常務副院長張傳林、華為昇思生態發展副總監丁來平、華為技術專家及產業專家等出席開班儀式，人工智能微專業全體學生以及相關學院師生共100余人參加開班儀式。
人工智能微專業班主任柴元指出，在第一階段的學習中，同學們展現出了極高的學習熱情和積極向上的精神風貌，對于賦能綠色能源行業、新型電力產業和國家都具有重要意義。學生代表孫明揚表示，在老師的指導下，第一階段學習取得了優異的成果，掌握了人工智能的基礎知識，收獲了深度學習基礎認證證書，希望能和同學們在第二階段的學習中，掌握扎實的人工智能大模型專業知識和工程實踐能力。
華為生態合作經理徐帥介紹了課程整體設計與產業訴求，指出大模型技術在實現變電站遠程智能巡檢、電網調度智能在線決策以及智能知識管理等電力行業各場景智能化的重要作用和價值，并通過幾個大模型應用落地典型案例展現了大模型產業應用現狀。
華為昇思生態發展副總監丁來平作“昇思MindSporeAI框架使能大模型原生創新”主題演講，他詳細介紹了華為全場景AI框架昇思MindSpore的最新進展及其在大模型訓練和推理中的高效性能，深入淺出地講解了人工智能產業發展趨勢、MindSpore的典型算法和訓練推理流程及生態進展。他通過生動的應用案例激發了同學們對人工智能大模型技術領域的濃厚興趣和熱情。華為昇思布導師朱汝霖講授“大模型提示詞工程”與“大模型培訓課Transformer篇”，他主要分享了關于大模型提示詞工程的相關知識，包括提示詞構建和優化、思維鏈構建等，并詳細講解了大模型的核心技術Transformer模型。
華為中國區政企電力部技術專家劉雪峰作“華為輸電線路智能巡檢方案”主題演講，他從輸電巡檢需求及發展趨勢、輸電智能巡檢解決方案、華為成功案例三個方面進行介紹。輸電智能化是電網智能化的重要組成與支撐，他首先詳細分析了輸電線路智能巡檢的必要性；展示了華為輸電智能巡檢解決方案，包括輸電智能智能巡檢方案架構，具備無線無電、無光、無人工運維“四無”設計理念的高集成產品解決方案，由無人機巡檢系統與生態攝像機網絡系統形成的空地一體化方案，以及支撐輸電智能云端AI訓練與推理的輸電智能運檢管控平臺。最后，他介紹了華為輸電線路智能巡檢的成功案例，包括南方電網、中山供電局輸電線路視頻巡檢方案，這些案例結合視頻圖像人工智能分析技術，對巡檢中記錄的紅外光譜、可見光圖片、音頻文件等數據進行智能分析與自行判斷，具備遠程自動巡視、自動識別、智能預警和智能決策等功能。
在實訓環節，華為伙伴產業專家祝浩文講解了電力絕緣子背景知識并帶領同學們在華為昇思大模型平臺上進行了電力絕緣子檢測實訓和火災檢測實訓。同學們通過實訓深刻理解了智能巡檢策略如何通過大模型技術有效降低運維人員勞動強度和作業風險。本課實訓內容受到人工智能產業學院師生的廣泛關注，截止發稿時，回看次數累計達近1000次。
上海人工智能實驗室技術運營聞星講授“書生大模型實戰營—上海電力大學專屬先導課”，該課程致力于加深學生對大模型的了解、提升同學們在昇騰大模型開發、訓練和部署方面的專業能力。課程內容圍繞上海人工智能實驗室書生大模型展開，包括大模型的基礎知識和發展歷程簡述，書生大模型產品、開源模型及其開源工具鏈簡介，書生大模型實戰營內容概覽（部署、微調、測評及Agent），往屆書生大模型實戰營優秀項目介紹等。本次課程創新地采用課內-課外結合的產教融合實戰營模式，作為課程的一部分，全體人工智能微專業學生報名參加了“書生大模型實戰營春節卷王班”，將通過在線自學的形式在2個月內完成書生大模型實戰營學習。“書生大模型實戰營”由上海模速空間大模型創新生態社區主辦，包含前沿優質、豐富全面的大模型課程，課程內容涵蓋大模型微調、評測、部署及Multi-Agent，帶領學員在昇騰NPU計算卡上部署和微調書生系列基礎模型。在實戰營表現優異的學員將獲得由上海人工智能實驗室頒發的優秀學員證書。
第四課基于與華為公司共建的“面向智慧能源的人工智能全棧式創新實踐教學平臺”，講授機器學習和深度學習基礎理論，并在華為全棧全場景的人工智能平臺上開展實驗。華為講師郭曉宇通過剖析華為人工智能典型案例，引導學生分析編程問題并解決實際人工智能問題，使抽象AI理論變得直觀易懂。案例選取昇騰人工智能實際應用案例，將深度學習理論以實例方式引入，解析神經網絡算法，給出多樣高效的解決方案，貫穿混合式教學過程，使學生深刻理解不同架構的特點。
本次人工智能微專業課程依托與華為共建的“面向智慧能源的人工智能全棧式創新實踐教學平臺”展開，該平臺圍繞人工智能數據基座和電力行業人工智能產業自主可控，旨在構建能源電力數字化、智能化人才培養的智能基座，打造落地于基礎、專業及創新三個不同級別的電力人工智能專業群的軟硬件融合的國產AI全棧技術創新實踐平臺，為學生提供豐富的實驗和實訓資源，切實提升學生解決復雜工程問題的能力、創新能力和行業應用能力。
“上電-臨港人工智能學院”自成立以來，通過不斷探索、創新與實踐，緊密對接企業需求，引入多個人工智能行業龍頭企業全程參與教育教學和人才培養，將教學、實踐、創新、產業有機融合，實現“產-學-研-用-教”一體化的教學創新模式，形成了具有區域特色和推廣價值的教學方式，對我校在能源電力數智化領域應用型人才培養起到突出的推動作用。
2024年6月，“上電-臨港人工智能學院”首期面向人工智能專業群招生人工智能微專業，微專業以其學習方式靈活、學制短、內容新穎等特點，創新人才培養新模式，助力學校“雙碳”背景下的新工科專業建設和交叉復合型的人才培養。2024年11月，人工智能學院通過上海高校重點現代產業學院驗收，正式立項上海高校重點現代產業學院建設項目。本次人工智能微專業二階段信創大模型產業實訓課程進一步實施“課-賽-踐-證”深度產教融合創新模式，旨在培養同學們在人工智能前沿大模型技術領域的綜合素養和實踐能力，學生紛紛表示受益匪淺，將會把課程中學到前沿技術運用于2025年度“挑戰杯”、中國國際大學生創新大賽等競賽中。未來，人工智能現代產業學院將進一步聚焦“AI+能源電力”產業領域，深化能源電力信息化、數字化、智能化人才培養體系改革，更好地服務能源電力產業數智化轉型與發展。
人工智能現代產業學院 柴元 供稿