时间：2018-05-02
AlphaGo3:0横扫围棋界、无人驾驶汽车特斯拉中国建厂尘埃落定、AI（人工智能）首次写入政府工作报告，作为第四次工业革命中具有代表性的新科技，AI一直保持着超高人气。
4月20日，百度 AI 开发者实战营第二季在北京正式拉开帷幕，阔别6个月的百度 AI 开发者实战营重新回归，再次召集全国各地顶尖 AI 开发者齐聚北京！新一季的实战营中，百度 AI与开发者、合作伙伴一起，用基于百度 AI 技术打造的产品和解决方案，展示 AI 商业化落地的成果。
图片| 来源于百度AI
第二季活动不仅保留了第一季中的 AI 技术讲解等经典环节，还新加入了案例详解、深度学习技术公开课等全新内容。
作为智能电气检测、监测服务提供商，北京博电新力电气股份有限公司更加关注用AI等前沿技术解决实际问题。此次，博电电气受邀百度 AI 开发者实战营北京站，与大家一起分享了通过大数据和深度学习技术实现充电桩故障检测的典型案例，与大家共同探讨用AI提升充电桩故障检测效率、创造新价值的最佳路径。
AI应用于充电桩故障检测是大势所趋
发改委印发《电动汽车充电基础设施发展指南（2015-2020年）》指出，我国充电基础设施的发展目标是到2020年，建成集中充电站1.2万座，分散式充电桩480万个，满足全国500万辆电动汽车的充电需求。
由于充电桩市场的不断扩大，随之而来的充电桩故障、无法充电等问题逐渐显现。国网车联网平台最新数据统计，全国累计接入车联网平台充电桩169513个，2017年全年累计充电桩故障27662台（次），故障率达到16.32%。
而传统平台，由于缺少对充电桩的预测信息、缺乏大数据分析和扩容能力、缺乏数据挖掘的工具和知识，已经无法应对日益增加的充电桩检测需求。而这些对AI来说，so easy！
博电电气的AI探索实践之路
利用大数据深度挖掘技术结合AI，博电电气已经能够提供充电桩智能运维解决方案，全面有效的降低充电桩运维中的集中风险，提高充电桩故障检测效率。
博电通过与百度的深入合作，接入基于 PaddlePaddle和百度 ML工具 Jarvis（一站式、可视化交互数据挖掘平台），突破了自身的技术壁垒，使产品愈加完善，大大提高了充电桩故障检测效率，降低了充电桩运维各项成本。相信在不久的将来，博电会将人工智能在电力系统进行更多的实践，让AI技术更好地解决我们的实际问题。
