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浪潮云洲時(shí)序基礎(chǔ)模型技術(shù)成果達(dá)成國(guó)際領(lǐng)先水平

CHANBAEK ? 來(lái)源:浪潮云洲 ? 2026-04-16 10:13 ? 次閱讀
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近日,浪潮云洲旗下浪潮數(shù)據(jù)庫(kù)牽頭研制的“時(shí)序基礎(chǔ)模型關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)及應(yīng)用”,順利通過(guò)中國(guó)電子學(xué)會(huì)組織的科技成果鑒定,達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。經(jīng)過(guò)中國(guó)工程院院士方濱興領(lǐng)銜的評(píng)審委員會(huì)一致認(rèn)定,該成果技術(shù)體系完整、創(chuàng)新性強(qiáng),在問(wèn)題選擇與整體架構(gòu)設(shè)計(jì)上具有前瞻性,在周期性結(jié)構(gòu)建模、協(xié)變量融合和工程閉合方面具有引導(dǎo)性作用,構(gòu)建工業(yè)時(shí)序智能新范式。

當(dāng)前,制造業(yè)、采礦業(yè)、能源行業(yè)等加速邁向全面智能化,海量時(shí)序數(shù)據(jù)已成為設(shè)備監(jiān)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、調(diào)度優(yōu)化等應(yīng)用場(chǎng)景的核心生產(chǎn)要素。傳統(tǒng)時(shí)序分析方法普遍存在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以統(tǒng)一建模、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差累積、外生協(xié)變量利用不足、模型訓(xùn)推成本高、多任務(wù)割裂導(dǎo)致復(fù)用性差等痛點(diǎn),嚴(yán)重制約產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。

浪潮云洲深耕物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域多年,以國(guó)產(chǎn)分布式多模數(shù)據(jù)庫(kù) KaiwuDB 為核心產(chǎn)品,面向 AIoT 場(chǎng)景具備成熟的工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)處理、多模一體化與AI Native能力,并持續(xù)探索AI與數(shù)據(jù)庫(kù)深度融合技術(shù)。針對(duì)行業(yè)關(guān)鍵瓶頸,浪潮云洲依托扎實(shí)的數(shù)據(jù)底座能力與工程實(shí)踐積累,聯(lián)合華東師范大學(xué)、中博信息技術(shù)研究院等協(xié)同攻關(guān),構(gòu)建起“統(tǒng)一底座-能力增強(qiáng)-工程閉環(huán)”三位一體的時(shí)序基礎(chǔ)模型技術(shù)體系,突破四大核心技術(shù)難題,形成完整自主創(chuàng)新成果鏈。

在輕量化時(shí)序基礎(chǔ)模型構(gòu)建方面,首創(chuàng)“周期性感知分詞+自適應(yīng)投影映射機(jī)制”,摒棄固定長(zhǎng)度切片,按自然周期自適應(yīng)分塊,實(shí)現(xiàn)多頻率、多周期時(shí)序數(shù)據(jù)統(tǒng)一表征。該模型參數(shù)規(guī)模僅約400萬(wàn),在保持高精度的同時(shí),推理速度較國(guó)際主流模型提升33.7%,顯存占用大幅降低,完美適配邊緣側(cè)、站端等資源受限場(chǎng)景。

在周期性并行解碼技術(shù)方面,創(chuàng)新非自回歸并行生成機(jī)制,一次性輸出完整預(yù)測(cè)窗口,從根源上解決傳統(tǒng)自回歸模型長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差鏈?zhǔn)嚼鄯e、峰谷錯(cuò)位、相位漂移難題,在1天、3天、7天、15天等多尺度預(yù)測(cè)中保持結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,大幅提升業(yè)務(wù)可用性。

在可插拔協(xié)變量增強(qiáng)融合方面,首創(chuàng)“解碼端時(shí)序?qū)R+殘差修正插件式方案”,統(tǒng)一接入歷史協(xié)變量與未來(lái)已知協(xié)變量,在不破壞底座穩(wěn)定性的前提下,顯著提升光伏功率、電價(jià)、負(fù)荷等強(qiáng)外因驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景的預(yù)測(cè)精度與峰值刻畫(huà)能力。

在多任務(wù)統(tǒng)一擴(kuò)展架構(gòu)方面,基于統(tǒng)一時(shí)序表征,搭建預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、分類(lèi)多任務(wù)共享底座,一套模型支撐全場(chǎng)景時(shí)序分析,打破“一任務(wù)一模型”的低效格局,降低研發(fā)與運(yùn)維成本,實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)-預(yù)警-識(shí)別”業(yè)務(wù)閉環(huán)聯(lián)動(dòng)。

該成果已形成23項(xiàng)授權(quán)發(fā)明專利、1項(xiàng)軟件著作權(quán)、10篇頂會(huì)論文,構(gòu)建了覆蓋多模態(tài)數(shù)據(jù)治理、統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練、輕量建模、協(xié)變量增強(qiáng)、多任務(wù)擴(kuò)展、服務(wù)化部署的全鏈條技術(shù)體系。目前,該時(shí)序基礎(chǔ)模型已在新能源發(fā)電預(yù)測(cè)、電力市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)、工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)、智慧園區(qū)能耗管理等場(chǎng)景規(guī)?;涞貞?yīng)用。在光伏電站,實(shí)現(xiàn)多日出力精準(zhǔn)預(yù)測(cè),支撐新能源高效并網(wǎng);在電力市場(chǎng),精準(zhǔn)捕捉電價(jià)峰谷變化,輔助購(gòu)售電決策;在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常預(yù)警與狀態(tài)識(shí)別,降低非計(jì)劃停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

此次通過(guò)國(guó)家級(jí)權(quán)威認(rèn)定,是對(duì)浪潮云洲在時(shí)序基礎(chǔ)模型領(lǐng)域技術(shù)實(shí)力與工程能力的高度認(rèn)可。未來(lái),浪潮云洲將持續(xù)深耕時(shí)序智能技術(shù),深化“模型+行業(yè)場(chǎng)景”融合應(yīng)用,加快成果在能源、制造、交通、智慧城市等全領(lǐng)域推廣,為我國(guó)智能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展筑牢智能技術(shù)基座。

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