一副黑框眼镜，扎着利落的马尾，初见南方电网云南电网公司电力科学研究院人工智能技术研究所副经理于虹，标准的学者形象，但其实她已在电力科技一线扎根近20年，努力用X射线“看透”钢铁之躯，用算法“读懂”千里电网。
于虹是东北人，2008年从哈尔滨工程大学博士毕业。当时有出国、留校任教的选择，但她决定去企业一线。“我本科学电气工程、硕博学人工智能，总希望所学能落地，在实际工作中解决问题。”于虹说。
当时云南电网公司刚刚成立博士后工作站。于虹和爱人来到云南昆明，此后一待就是十几年。
工作后，于虹开始接触电力设备检测。彼时，传统检测手段无法满足设备安全和稳定运行的需求，一些电力设备“生病”，一般人可看不出来，更别说“医治”了。“设备全封闭，在不停电不拆开的情况下，传统手段如同‘盲人摸象’，必须拆解设备才能探查故障，单次检测耗时动辄3天。”于虹说。
问题如何解决？
于虹联想到医院的CT检测，但没办法把CT设备运到电力设备现场。经过认真研究，她提出用X光数字成像技术为电力设备做“体检”。
“质疑声很多。”于虹回忆，“在运行时拍X光，会不会对设备造成影响？会不会影响电网安全运行？”这些问题必须回答，电网最不能容忍的问题就是跳闸影响用户用电。
于虹带领团队人员扎进实验室，进行严格的测试验证。2010年，首套电力设备X射线数字成像系统诞生，检测时间从3天压缩到半小时，如同为电网装上了“透视眼”。
一次电力设备突发异常，传统检测仪仅模糊指向问题，检修人员打开设备外壳却无从下手。于虹团队携X射线系统紧急驰援，高清图像瞬间锁定问题所在，故障位置在射线下一目了然，现场总指挥指着屏幕惊叹，“了不起”。
2015年后，云南电网开始大规模使用无人机巡检，但新的问题随之而来——几百万张巡检图片堆积在基层班组，需要人工审看，基层意见集中。
作为很早就研究人工智能的博士，于虹敏锐地意识到这是“新战场”。尽管很多高校和公司已经开始布局人工智能图像识别，但在电力领域，图像识别还是个“小众游戏”。于虹解释，难点首先在于样本稀缺，另一个挑战是硬件限制。
“我们要开发一个图像识别软件，用人工智能算法来精准识别无人机巡检图片中发现的缺陷。这项工作难度非常大，我们会全力以赴。”于虹说。
面对挑战，于虹团队独创“模型开发—迭代—应用”三阶攻关法，用18个月研发出配网机巡图片智能识别工具。经过不断训练和改进，这个“永不疲倦的鹰眼”以每小时14000张的速度解析图像，是人工效率的17倍。在禄丰示范区投用首月，系统就从万千图像中锁定641项缺陷，其中16处隐蔽故障被提前拦截。如今，这套系统在云南电网18个供电局应用，识别准确率达90%。
从X射线到人工智能在电网应用，于虹在科研道路上始终记得自己刚到云南时的初心：“用专业所学解决一线工作中的‘痛难堵累’，以技术守护万家灯火。”（经济日报记者 曹 松）
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