近日，重庆电力高等专科学校“心电相印”师生团队破局电力安全难题——其研发的安全智能监护系统以“经验师主导+AI辅助强化”模式，通过多模态技术实现人机高效协同，让高风险电力操作既精准又灵活。

该技术部分检测界面。重庆电力高等专科学校供图

如何打破安全困局？

团队负责人黄筱介绍，系统采用“AI初判+人工终审”机制，通过语音识别同步核验“唱票”指令，视觉感知捕捉操作动作，设备数据实时反馈，三重交叉验证杜绝误判。而每一次工作又将通过人工终审持续训练AI模型，不断提高AI精准度、判断力和决策力，使其越用越“懂行”。

“我们始终坚持人权高于AI决策权。”黄筱强调，一旦遇到突发状况，人工随时接管，杜绝算法失控。

“在电力安全领域，人工智能永远是辅助角色。”团队指导老师杨岱齐指出，这套系统的价值在于用技术放大人类经验，而非替代人工判断。

为何比全AI系统更可靠？

相较于部分全AI自动化产品，该系统具有三重优势：前者依赖单一数据易误判，本系统通过“多模态融合+人工复核”形成双重保障；前者难以适配电力高噪声、专业术语等复杂场景，本系统凭借专项语音模型、定制视觉算法精准应对；前者缺乏决策弹性，本系统保留人工最终决策权，可灵活处置突发状况。

“就像汽车倒车雷达，它只会‘滴滴滴’提醒，但方向盘始终在司机手里。”团队成员这样比喻系统设计理念。

重庆科技大学教授欧阳泽表示，全AI系统在复杂工况下的误判风险与纯人工监护的潜在疏漏，是电力操作安全防护长期面临的核心矛盾。如何兼顾操作精准性与应急处置灵活性，成为行业亟待突破的关键挑战。重庆电力高等专科学校研发的这套项目，攻关系列痛点，具有长期的可行性和应用性。

从“事后整改”到“风险预警”

立足当下成效，团队对系统的未来发展已有清晰规划。黄筱介绍，目前，该系统正在完善“经验学习”功能，将通过采集不同“经验师”的操作风格、处置经验，优化AI模型的适应性，实现“千人千面”的个性化辅助——比如针对老技师的“简洁指令偏好”和新员工的“详细提示需求”，动态调整交互模式。

从中长期来看，系统将向“全场景覆盖+预测性防控”升级。一方面，拓展至特高压变电站、配电台区等多场景，研发适配风电、光伏等新能源并网操作的专项模块；另一方面，通过积累海量操作数据，构建“风险预测模型”，提前识别潜在隐患。例如，基于设备温度变化趋势与历史操作数据，预判断路器机械磨损风险，推动电力安全从“事后整改”向“风险预警”转型。

远期目标，团队计划推动“产学研用”生态共建。联合电力企业制定人机协同操作标准，将系统技术转化为行业规范；依托重庆电力高等专科学校的教育资源，打造“AI+电力安全”实训基地，培养既懂一线操作又通智能技术的复合型人才，让“经验传承+科技赋能”的模式在更多企业落地，为构建更可靠、更高效的现代电力系统贡献更多力量。（晏红霞、杨岱齐）

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