填补“最后一公里”：当昇腾CANN遇见电力AI，自主创新算力底座翻开新篇章

2026 年 3 月，在 “AI + 能源” 深度融合的进程中，迎来了值得被铭记的里程碑时刻。昇腾 CANN 开源社区正式迎来发展史上首个电力行业特别兴趣小组（SIG），由华为联合南方电网、华南理工大学、杭州天宽科技共同发起的这一组织，绝非社区架构的简单扩充，更标志着自主创新的 AI 基础软件，正从 “通用智算” 的广阔平原，驶入 “垂直行业” 的纵深地带。

破局：电力行业为何亟需专属 “算子库”？

在人工智能体系中，算子是构成算法的核心 “砖瓦”，是让数学模型在硬件上落地运行的底层代码。若将 AI 芯片比作一台高性能跑车，算子库便是决定这台车能否在不同应用场景的 “路况” 中驰骋的 “轮胎” 与 “悬挂系统”。

长期以来，电力行业 AI 开发者深陷一个尴尬困境：主流计算架构的通用算子虽品类丰富，但面对电力系统特有的 “物理机理 + 数据驱动” 融合计算需求时，往往力不从心。正如南方电网人工智能研究中心总经理梁寿愚在 SIG 成立时直指的行业痛点：“通用计算架构缺少电力专业算子，比如用 LSTM 做负荷预测，在通用算子上未做优化，计算效率会大打折扣。”

这看似简单的 “算得慢”，背后折射的是通用智算生态在行业深度适配中难以跨越的 “最后一公里” 鸿沟。电力系统涉及电磁暂态仿真、新能源功率预测、电网拓扑分析等超高复杂度场景，对计算精度（常需 FP32 高精度保障）和实时性有着近乎苛刻的要求。通用算子库可满足模型的泛化应用需求，却无法在垂直行业落地中充分释放硬件算力，最终导致实际业务中 “算得慢、算不准” 的行业痛点。

电力行业首个开源算子库的落地，正是为了填平这道关键鸿沟。它并非简单的代码搬运，而是从底层技术出发，为电力 AI 量身打造高性能计算引擎。华南理工大学陆璐教授表示：“电力行业在线损分析、潮流计算、安全巡检等场景应用大语言模型时，面临着电力算子泛化性与性能优化的双重挑战。建立电力行业专用算子库，结合模板库、Triton 及 TileIR 等性能优化方法，对提升电力行业算力应用的性能与稳定性，具有至关重要的现实意义。”

四方合力：奏响产学研用协同创新 “交响乐”

此次 CANN 开源社区电力 SIG 的成立，并非单一主体的 “独角戏”，而是一场精心编排的产业协同协奏曲。从上场阵容来看，其完美诠释了 “产、学、研、用” 四位一体的全流程协同创新生态，各主体各司其职、各展所长：

南方电网：扮演 “出题人” 与 “验靶人” 的核心角色，不仅带来调度、预测、巡检等最真实的行业业务痛点，更提供规模化的技术验证平台，确保开发的算子不是 “实验室里的玩具”，而是能经受电网复杂工况考验的 “工业重器”。

华南理工大学：作为学术界优秀代表注入理论灵魂，华南理工在智能发电控制、多智能体强化学习领域的深厚积淀，以及在电力系统建模、优化理论上的顶尖功底，为算子库提供源源不断的 “算法弹药”，成功打通 “物理机理” 与 “数据驱动” 的理论屏障。

杭州天宽科技：承担起通用技术与工业落地间的 “桥梁” 角色，作为电力 AI 专业服务商，其 CTO 龚小建表示，公司始终致力于填补通用算子库与电力工业落地的 “最后一公里”。在 SIG 成立之际，天宽科技便向社区重磅贡献 reduce-all-ascend、UniqueV3、rnnt-loss-ascend 三款 Ascend C 自定义算子，分别破解时序特征归约瓶颈、3D 实景点云提纯难题与端侧语音交互低延迟问题，这种 “即插即用” 的技术贡献，让理论创新快速转化为看得见的工程效能。

昇腾：筑牢整个生态的技术 “地基”，其 异构计算架构CANN提供 Ascend C 编程语言、毕昇编译器及丰富的计算加速、通信加速能力，让上层的行业智慧真正在硬件上 “跑起来”、“跑得稳”、“跑得快。

从零到一：三大算子仓构筑电力 AI 技术基石

万丈高楼平地起，技术创新始于根基。在电力 SIG 成立当天，项目组便在 CANN 开源社区同步创建三大核心代码仓库，标志着电力行业算子标准化建设正式落下 “第一铲土”，三大仓库各有侧重、精准覆盖电力 AI 核心应用场景：

1、elec-ops-inspection（巡检算子仓）：打造电力物理世界的智能 “眼睛”，面向无人机、机器人巡检场景，提供图像识别、缺陷检测、红外分析等视觉算子，借助昇腾硬件的算力加速，让海量巡检图像在端侧完成实时处理，实现电网设备缺陷的精准识别、无处遁形。仓库整合 electerm 终端工具、VideoFusion 短视频拼接软件、WebStack-Hugo 静态导航等工具，适配巡检场景的端侧开发、数据处理与系统部署需求。

2、elec-ops-prediction（预测算子仓）：直击新能源时代的电力 “不确定性” 痛点，面对风电、光伏大规模接入后指数级提升的负荷预测难度，该仓库基于 LSTM、GRU 及图神经网络等架构，开发面向时序模型的加速算子，让 “看天吃饭” 的新能源功率预测更精准、更实时。仓库融入 geekai AI 助手解决方案、PandaX 物联网低代码开发基座、go-iot-platform 物联网解决方案等技术资源，实现算子与物联网数据采集、分析的深度融合。

3、elec-ops-simulation（仿真算子仓）：聚焦电力系统 “数字孪生” 大脑建设，针对电磁暂态、机电暂态等复杂物理过程开发高精度仿真算子，基于昇腾 NPU 通过内存访问优化和 Kernel 融合技术，让电力系统 “离线仿真” 效率大幅提升，为实现更具价值的在线分析奠定基础。该仓库集成 Electron、Electron.NET等跨平台开发框架，以及 X-Flowchart-Vue 可视化图形编辑器、ezdata 数据处理调度系统等工具，为仿真算子的开发、调试与落地提供全流程技术支撑。

未来图景：打造可复制的 “电力 AI 范式”

电力 SIG 的成立只是起点，技术生态的持续运营与繁荣发展，才是真正的挑战。展望 2026 年，电力 SIG 已描绘出清晰的技术发展路线图：计划发布 10 + 个高性能电力专用算子，覆盖电力调度、输变配电、电力市场营销全业务链条；同时着手构建电力算子的性能与精度评测基准，推动建立行业通用的技术标准。

更重要的是，SIG 将推动这些专用算子与电力行业垂直大模型、电力科学计算模型乃至电力具身智能等前沿方向深度适配 —— 当机器人能在变电站内流畅行走、识别仪表并自主做出判断，背后离不开这些底层算子的实时算力支撑。

杭州天宽科技 CTO 龚小建的展望，道出了所有生态共建者的心声：“解决电力行业‘算不了、算得慢、算不准’的问题，只是我们的起点。” 未来，随着 “场景定义 — 算子开发 — 硬件适配 — 应用部署” 这一创新范式的成熟，这套技术体系不仅将在电力行业深深扎根，更有望向煤炭、油气等更广阔的能源领域延伸，成为自主算力赋能传统行业数字化转型的标杆 “样板间”。

结语：从一个 LSTM 算子出发，共建电力 AI 根技术生态

在数字世界中，最底层的代码往往决定了上层建筑的高度。电力行业首个开源算子库的落地，让我们看到中国科技企业面对 “AI + 行业” 深水区时的务实与坚定：从一个 LSTM 融合算子的优化做起，从一行 Ascend C 代码的改写做起，潜心构筑属于电力 AI 的 “根技术” 生态。

这是一场始于毫末的技术远征，期待更多开发者、研究机构和行业用户加入这一开源社区，以电力为起点，共同加速自主创新算力在能源领域的技术进化，携手共筑AI for Electrical Engineering的全新未来。

项目地址：

•巡检算子：https://gitcode.com/cann/elec-ops-inspection

•预测算子：https://gitcode.com/cann/elec-ops-prediction

•仿真算子：https://gitcode.com/cann/elec-ops-simulation

联系公邮： ee-owner@cann.osinfra.cn