9月19日，天寬科技亮相華為全聯(lián)接大會，并攜手昇騰與云深處，面向全球首次發(fā)布“基于昇騰軟件棧打造的全國產(chǎn)化AI智能巡檢解決方案及行業(yè)算子庫”。天寬科技開源的具身智能巡檢場景算子庫：tk_cannops，是專為電力巡檢場景設(shè)計(jì)基于昇騰平臺開發(fā)的高性能算子和模型加速庫，旨在提高模型在昇騰處理器上的推理和訓(xùn)練性能。通過多輪技術(shù)驗(yàn)證與對比評估，最終確定XLLM推理框架+ tk_cannops具身智能巡檢場景算子庫作為核心技術(shù)方案選擇，這一舉措充分釋放昇騰算力潛能，加速行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用在能源、電力、工業(yè)等場景的落地，推動人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮發(fā)展。

  本次發(fā)布的智能巡檢解決方案，依托天寬科技AI智能算法，搭載華為昇騰提供的算力平臺及CANN異構(gòu)計(jì)算框架，并對云深處新一代具身智能四足機(jī)器人進(jìn)行各類傳感硬件加裝改造——這款機(jī)器人相比前代實(shí)現(xiàn)了“更快、更穩(wěn)、更智能”的躍升，作為巡檢核心載體，能夠依托4個(gè)核心模型與13套專業(yè)算法協(xié)同完成“勘探建圖—方案設(shè)計(jì)—任務(wù)執(zhí)行—數(shù)據(jù)回傳—數(shù)據(jù)分析—報(bào)告生成”的全鏈路流程，實(shí)現(xiàn)從感知、分析到?jīng)Q策、執(zhí)行的全流程智能化閉環(huán)：雙光相機(jī)云臺可實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備外觀缺陷，熱紅外傳感精準(zhǔn)鎖定隱患熱源，溫濕度傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測環(huán)境狀態(tài)，機(jī)器人通過SLAM自主導(dǎo)航與避障算法，在高壓電力場站復(fù)雜環(huán)境中自由穿行，無需人工干預(yù)即可完成全域巡檢任務(wù)。

  系統(tǒng)采用國產(chǎn)化無線WAPI高密度組網(wǎng)，支持巡檢數(shù)據(jù)邊端協(xié)同處理，通過專網(wǎng)安全回傳至后臺平臺，由昇騰算力驅(qū)動的AI算法進(jìn)行異常識別、故障定位與健康評估，巡檢數(shù)據(jù)經(jīng)智能分析后自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告，推送到數(shù)字化管控平臺，完成隱患閉環(huán)。實(shí)際應(yīng)用中，該方案巡檢效率較傳統(tǒng)人工方式提升約3倍，停電事故率下降30%，應(yīng)急維修效率提升20%，已成為電力行業(yè)智能化巡檢的新標(biāo)桿。

  會上，天寬科技CTO龔徐建在現(xiàn)場同步開源發(fā)布“tk_cannops”——面向智能巡檢場景的行業(yè)算子與工具庫。這是國內(nèi)首個(gè)基于昇騰處理器平臺打造、專為電力巡檢業(yè)務(wù)優(yōu)化的高性能算子庫，涵蓋YOLOv11等主流模型的ACL適配與性能調(diào)優(yōu)，支持PyTorch框架，全面釋放昇騰算力潛能，實(shí)現(xiàn)模型推理與訓(xùn)練性能雙提升。

  以算子庫開源為全新起點(diǎn)，天寬科技將攜手昇騰、廣大開發(fā)者與行業(yè)企業(yè)，共同構(gòu)筑面向未來的“生態(tài)社區(qū)”，在昇騰AI基礎(chǔ)軟件棧之上持續(xù)孕育創(chuàng)新力量；同時(shí)依托“生態(tài)孵化器”這一加速引擎，專項(xiàng)孵化具身智能場景化產(chǎn)品與行業(yè)解決方案，推動行業(yè)智能化全面躍升。在這一藍(lán)圖中，天寬科技將打造系統(tǒng)化開發(fā)者培訓(xùn)體系，提供實(shí)訓(xùn)場地與算力資源，牽頭基于昇騰軟硬件底座的具身智能場景共建，全面開展算子與模型開發(fā)服務(wù)，以持續(xù)匯聚生態(tài)合力、反哺行業(yè)創(chuàng)新、加速智能未來到來。

  此外，本次大會上，天寬科技還獲得華為全球技術(shù)服務(wù)部（GTS）“感謝十年一路有你獎(jiǎng)”、華為云“共創(chuàng)共贏伙伴獎(jiǎng)”等多項(xiàng)榮譽(yù)。

  未來，天寬科技將持續(xù)深耕人工智能主業(yè)，以AI技術(shù)賦能千行百業(yè)，攻克行業(yè)落地“最后一公里”難題，驅(qū)動新技術(shù)與生產(chǎn)力躍升。

  開源鏈接：

  https://gitee.com/opentk/tk_cannops.git

  https://github.com/jd-opensource/xllm