电力行业信创基础设施的评测关键技术研究与应用-姚潮生

中国信创历程回顾与电网应用系统信创测试难点分析

中国信创历程经历了自主攻坚（1950-1985）、863计划（1986-2016）、核高基时代（1999-2013）、去IOE（2013-2016）、试点（2016-2018）、应用落地（2019-至今）等阶段，旨在构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系，解决核心技术“卡脖子”问题。电网应用系统信创测试面临四大难题：测试环境缺乏、测试方法论不完善、测试实施统筹不足、测试工具匮乏。

基于信创仿真环境的评测关键技术

为解决信创推进过程中的痛难点问题，项目开展了建立统一信创仿真测试环境、统一的智能化测试技术、统一的适配相关测试技术和标准体系、信创适配测试实施、信创终端推广应用等一系列工作，取得了以下成果：

1. 信创仿真环境构建：搭建了全链条国产化的异构仿真环境，支持基础软硬件适配测试和业务系统全栈国产化适配验证。
2. 信创适配过程及方法优化：提出了基于阶段递进适配测试过程和基于系统技术栈的适配可行性评估方法。
3. 信创技术及工具研发：研发了兼容性适配测试工具、用例生成与自动化技术工具。
4. 信创测评标准规范沉淀：编制了信创适配测评技术规范，沉淀了信创应用系统的用例库和问题知识库。

信创AI大模型的评测关键技术

为应对AI领域的技术“断供”“脱钩”等挑战，电网公司加速国产化人工智能生态体系建设，并开展了信创AI大模型的评测能力构建和全面评测工作：

1. 电力领域的信创AI评测体系：通过梳理关键节点、关键角色、关键要素，构建了全新测评驱动式AI研发体系，解决测评指标虚高、测评结果无效、测评过程不中立等问题。
2. 电力特色双层AI测评集：以应用场景为基础开展数据挖掘和分析，提取AI元能力，支持以场景或AI元能力为指引对测评集进行任务协同层面的梳理。
3. 应用成效：对业内主流自然语言人工智能大模型和图像基座大模型进行了综合能力验证测试，构建了能力-场景双层测评集，并搭建了私有化安全的测评环境。

研究成果与方向

项目成果获得多个荣誉，包括第四届电力企业数字化转型优秀案例、2021年度电力科技创新奖等。未来研究方向包括智能化、体系化、平台化三个方面，重点在适配测试方法论、智能化测试、兼容性问题检测与分析、缺陷快速分析与定位等关键智能化测试技术方面取得突破，并制定完善的运营管理机制、适配工作指引、技术标准等体系化规范。