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【网络强国这十年】志翔科技蒋天仪：“跨向”新赛道，有偶然也有必然******

　　【网络强国这十年——行业回顾篇】

　　传统模式下，电力公司主要依照“首次强制检定、限期使用和到期轮换”的计量法律法规和检定规程措施规定来进行智能电表的运行管理。

　　这种方式需要耗费大量的人力物力，且在高效解决智能电表运行期内状态监测和评估问题方面，还有较大提升空间。为此，志翔科技发挥自身大数据分析技术优势，推出了智能电能表状态评价与更换产品，帮助电力企业解决电表状态评估和失准分析等难题，让智能电能表的检定和轮换由传统人工拆回或现场检定、“8年到期轮换”，转变为在线实时诊断和有针对性的“失准更换”。

　　近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据技术如何助力电力行业进行数字化转型。

【网络强国这十年】志翔科技蒋天仪：“跨向”新赛道，有偶然也有必然

　　在2014年志翔科技初创时，团队定位于通过大数据技术切入安全领域。此后，经过两年时间的不断打磨，产品初见成效，并开始向更多行业进行市场拓展。

　　谈及为什么从数据安全赛道“跨”到工业互联网领域、深耕电力行业，蒋天仪表示,存在“偶然中的必然”。

　　他介绍，最初接触电力行业的需求后，团队发现相比数据安全，这个行业在通过数据采集和挖掘分析，来应用于业务风险管控和精细管理、提质增效等方面，如计量器具误差分析、窃电防范、线损治理等问题上有着迫切和现实的需求。因此，出于对电力市场和其未来可延伸的工业大数据分析领域增长空间的看好，志翔科技作出了在电力大数据方向上延展和加大投入的决策。志翔科技的安全产品平台，原本就基于大数据架构和底层技术平台自主研发设计，经过几年在安全领域应用的不断打磨迭代，底层大数据分析平台已具备精细化分析海量电力大数据的潜力和能力。在此基础上志翔开始大力投入于电力业务的学习和理解。从2016年起开始了数据模型结合实际业务验证的不断迭代和优化，最终以智能电能表的失准分析作为切入点，打开了电力行业的大门。并以此为起点，利用失准分析同源技术，开始逐步在电力、泛电力和能源等其他领域的大数据分析领域取得拓展成果。

　　电表的准确计量既关乎电费结算，又影响着各项电力技术经济指标的正确计算以及电力工业的健康发展。据了解，过去为保证电力计量的准确和安全、实现用电结算公平公正，国家计量主管部门规定，民用智能电能表以8年固定周期进行检定和更换。蒋天仪告诉记者，全国现有约6亿只在运行智能电表，按照8年到期更换要求，平均一年需换表近8000万只，所需资金投入则超过百亿元。而拆卸下来的电表，据之前某地区部分抽检的数据显示，只有不到千分之五的概率是故障的。“一刀切”式的到期更换工作，给电力企业带来在资金、人力、物力等方面的巨大投入和消耗。

　　2018年，志翔科技推出智能电能表状态评价与更换第一代产品。“通过分析这些用电数据，可以远程发现什么地方的电表有问题，有问题再去有针对性的检测更换，避免造成浪费。”蒋天仪说，目前，该产品已服务于全国30多个网省超过5亿只电表，极大改善了原有的智能电能表状态评估模式，在不停电的情况下在线对智能电能表进行检定，发现运行误差，每年为电力企业节省数十亿换表和运营成本，同时减少数千吨电子垃圾。

　　“行业发展已从过去的‘粗放型’转变成‘精细化’。精细化发展的前提是对业务数据以及业务状态有更加精确的了解，才可以做到更好的数字化管理。”在蒋天仪看来，电力行业是大数据应用的优质沃土，电力市场蕴藏着丰富数据价值待挖掘。

　　监制：张宁李政葳

　　采访/撰文：李飞孔繁鑫

　　后期：刘昊

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。