人工智能產業最近發展迅猛，山東搶抓產業發展風口，適度超前、統籌布局算力、數據等基礎設施，加快培育模型體系，深化數據開發利用，打造人工智能與制造業雙向賦能的協同發展生態。

“從我們的監控平臺看到吊車，與導線活動距離就稍微有點近。我來這里主要是提醒一下，咱們吊車施工的時候，一定要與導線之間保持一定的安全距離。”輸電線路護線員牛世利在一處施工現場告訴工作人員。

牛世利所說的監控平臺是目前正應用于國網濟南供電公司的輸電運維智能體平臺，這個平臺依托多模態大模型和DeepSeek強大的推理能力，可以對監拍設備拍攝的圖片進行高精度的識別，并分析隱患所在的位置等信息，第一時間通知給附近的護線員。

山東信通電子股份有限公司總工程師蔡富東表示，輸電運維智能體是專業模型、大模型和知識庫的一個結合體。一般來說一個值班人員一天得需要處理1萬張照片，而有了智能體之后，就能夠大幅減少值班人員和監判人員的工作量。從過去的1萬張減少到2000張左右，減少了他80%的工作量。

而在智能體之前，信通電子研發的是輸電運維專業模型。這一模型雖然在近10年的應用中，辨識隱患比較成熟。但隨著人工智能的迅猛發展，企業急需擁抱DeepSeek等大模型使其更加智能。

“因為對于一個專業模型來說，它需要的算力不需要那么強，而對于大模型的調優和再訓練以及推理，它的訓練成本和訓練要求都是非常大的，而這個算力一次性投入非常高。”蔡富東認為。

為破解像信通電子等一樣的人工智能企業面臨的難題，山東適度超前布局算力基礎設施，打造了濟南市人工智能計算中心，首期已形成100P算力，相當于5萬臺高性能計算機的計算能力。

濟南市人工智能計算中心負責人高翔介紹說，針對算力獲取難、算力價格高以及適配比較復雜等問題，他們組建技術團隊，在場景開發以及算力的適配等方面，投入人力協同企業共同推進解決難題。

算力基礎設施的完善解決了困擾大模型訓練的難題，石油、電力等一批傳統行業大模型通過訓練相繼得到提升。在東營，一家人工智能企業的識油大模型經過多輪訓練、反復測試，研發出地質識圖、油水井設計等20多項應用場景。

“無論是需要多學科交叉的地質綜合研究，還是動靜態結合的采油工藝分析，識油都能以生成式的檢索推理精準回應。相較于過去，采油效率實現了近30%的顯著增長，而產量也相應提高了20%。”山東勝軟科技股份有限公司人工智能首席產品經理原建順表示。

近兩年，山東人工智能產業規模年均增長30%以上。未來，山東將聚焦鋼鐵、汽車、電子等重點行業，重點打造“100+”行業模型，力爭到2025年，全省以濟南、青島為龍頭的人工智能產業生態鏈初步建成，帶動相關產業總產值突破千億元。