近日，由南方电网广州供电局牵头，中山大学等单位参与的“超大城市电网数字孪生时空智能平台”在广州顺利通过科技成果鉴定。此次鉴定委员会由中国科学院院士、中国工程院资深院士李德仁担任领衔专家。经过严谨评审，专家组一致认定该成果达到国际领先水平。
李德仁作报告现场。朱汉斌 摄会后，李德仁作了题为《时空智能助推新质生产力发展》的学术报告。他指出，时空智能作为新质生产力的核心驱动力，能够为数字电网赋予“空天地”一体化的感知能力，实现全网动态镜像，是能源数字化转型的关键基石。
“在李德仁院士的时空智能学框架指引下，我们团队对厘米级空间、毫秒级时间进行了精细刻画，重点攻克了电网本体就地侧场景下多模态感知与语义理解的难题。这种针对电网就地侧感知的深入拓展，我将其概括为‘微时空智能（Micro- Spatial-Temporal Intelligence）’。”作为该项目成果完成人之一的唐承佩教授，在现场聆听报告后对《中国科学报》表示。他进一步解释道，电网数智化进程中面临的痛点，往往隐藏在配电房、变电站和作业现场等受限时空场景之中。
记者了解到，这是唐承佩教授自2017年荣获吴文俊人工智能奖以来形成的最新学术思考。在探讨智能电网的未来发展方向时，唐承佩结合自身研发实践，深入分享了关于“具身智能（Embodied AI）”在电网领域落地的独到见解。
唐承佩（左一）与李德仁（中）合影。受访者供图“具身智能强调具身设备通过‘身体’与外界环境进行交互，这无疑是未来的发展趋势。但在对实时性和可靠性要求极高的电网行业，我们发现了一个此前被忽视的关键前提。”唐承佩指出，若具体场景所处的微时空本身具有非结构化特征，缺乏自描述能力，或者智能程度不足，那么具身机器人进入现场后，将面临巨大的感知盲区和认知压力。这不仅会导致作业效率低下，更会带来难以控制的安全隐患。
他认为，在具身智能机器人与电网本体进行交互之前，应先借助边缘算力，让配电房、变电站和作业现场等电网本体所处的场景具备自感知、自描述和自推理的能力，使其能够主动提供高确信度的物理约束与状态信息。
“我们将这种由‘本体+场景+环境’共同构成的‘境’先具备智能的技术路径，总结为‘具境智能（Embodied Scene Intelligence，ESI）’。”唐承佩形象地比喻道，“具境”与“具身”就如同人的两只手，二者同等重要，而“具境”往往是“具身”安全作业的必要前置条件。
针对如何实现这一构想，唐承佩透露，其团队采用了“边缘内生智能+知识驱动小模型”的技术路线。通过大模型知识蒸馏与轻量化技术，将通用大模型的高维认知能力进行压缩，并映射到适配微时空场景的垂直小模型中；同时，利用物理引导学习机制，将物理定律、运行规程等领域的先验知识嵌入模型结构，使模型具备深度的“场景理解力”。
“当由微时空智能支撑的‘具境智能’无处不在时，具身智能将与具境智能实现深度耦合与协同共生。”唐承佩展望道，在“知”（具境智能）与“行”（具身智能）的有机统一中，二者将构成严密双螺旋结构，共同推动电网向智能纵深方向进化。
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