预训练电力跨模态大模型研发国内外研究现状

预训练电力跨模态大模型是指利用深度学习技术对大量电力领域的数据进行预训练，以便模型能够在不同模态（如文本、图像、时间序列等）之间建立关联，提高电力系统的理解和预测能力。近年来，随着人工智能的发展，国内外对此的研究呈现出以下几个特点：

1. **国内研究**：
- 我国科研机构和企业积极投入，比如阿里云、国家电网等都有相关的研究项目，主要集中在电力设备健康监测、故障诊断、能源管理等方面。
- 使用大规模电力数据进行模型预训练，如基于Transformer架构的BERT、ERNIE等变体在电力文本分析上取得进展。
- 实践应用不断拓展，比如智能巡检系统和电网优化策略。

2. **国际研究**：
- 国际上，谷歌、微软、IBM等科技巨头也涉足这一领域，他们发布的跨模态预训练模型（如M6、OPT）在多项任务上展现了强大的性能。
- 研究焦点包括将自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）融合，以理解复杂的电力系统信息。
- 学术界有专门的会议和研讨会，如NeurIPS、ICML等，频繁讨论电力领域的预训练模型和跨模态应用。