【第八屆全國職工職業技能大賽冠軍風采】給AI當“老師”的人

　　“人工智能训练师赛项第一名——蔺金泉！”9月13日，当听到总裁判长念到自己的名字时，蔺金泉大步走上领奖台，激动地接过第八届全国职工职业技能大赛决赛人工智能训练师赛项第一名的奖牌、奖杯和荣誉证书。

　　这位来自国网天津城南供电公司的配电运维工不会想到，32岁这一年，自己在全国性大赛中创造多项“第一”：第一次参赛即获第一名，成为大赛人工智能训练师赛项第一位金牌获得者，成为国家电网公司第一位获得这个赛项金牌的职工。

　　扎根一线向“数”问路

　　2016年，蔺金泉大学毕业入职时，他所在的班组负责公司10千伏配电站房的运维工作，当时，“处（理）缺（陷）5分钟，找站1小时”是困扰配电运维一线人员的老大难问题。

　　天津城南供电公司有10千伏配电站房8000多座，一次停电故障需要排查的线路往往涉及沿线几十甚至上百个站房。“老职工熟悉线路具体环境，能很快找到站房位置，新人就比较费时间了。”蔺金泉说。

　　2020年初，蔺金泉决定向“数”问路。他自学编程语言等知识，从零开始搭建“站房寻址地图”数创应用。5个月后，这项应用最终上线“i国网”APP，实现站房搜索、一键导航直达等功能，彻底解决困扰配电运维一线人员的“找站”难题。

　　“站房寻址地图”让天津城南供电公司运维抢修人员都成了“活地图”。“当发现自己的研发成果能为电力运维抢修一线职工提高工作效率时，我就有了更大的动力。”蔺金泉说。

　　如今，蔺金泉已经拥有20多个专利产品，以第一发明人身份取得两项计算机算法领域发明专利授权。在工作、生活中遇到棘手问题，他总是首选用“智能”方式解决。“因为智能算法会让事情运转起来更高效。”蔺金泉说。

　　2020年，人工智能训练师正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。此后，相关赛事接踵而至。心中有“数”的蔺金泉有机会“走出去”，深入更多的竞赛一线，学习这一领域的新理念、新知识、新技能。

　　近年来，蔺金泉参加了第四届全国电信和互联网行业职业技能竞赛全国总决赛、数字中国创新大赛能源大数据竞赛、天津市“海河工匠杯”技能大赛电子数据取证分析师（工业大数据算法）竞赛等，并获得不错的成绩。

　　“这些竞赛不仅锻炼了我的实战能力，而且能在真实项目和模拟环境中检验和提升我对数字化、智能化技术的理解和应用水平。”蔺金泉说，一次次向“数”问路，让自己投身数字化事业的信心越来越足。

　　千锤百炼有招法

　　在第八届全国职工职业技能大赛决赛人工智能训练师赛项现场，近百个工位星罗棋布。蔺金泉在工位上紧盯屏幕，时而敲击键盘，时而皱眉思索。

　　随着时间的推移，一行行代码被他流畅地编写出来，作为指令输送给人工智能，让它从什么也不懂的“小白”变成了“智多星”。

　　本届大赛首次设立人工智能训练师这一赛项，分为理论考试和实操比赛两部分，主要考察选手数据分析与挖掘、大语言模型特定任务的微调及自动智能驾驶场景综合应用等技能。

　　在蔺金泉看来，人工智能训练师就是给AI当“老师”的人，是AI世界的园丁和守护者，“要像老师对待学生一样，需要耐心和细心。”

　　人工智能训练师赛项竞赛中，给蔺金泉带来的最大挑战是大语言模型。“大模型的‘脾气’不同，对数据的‘悟性’也不同，这个训练过程不能急于求成，调整参数需要循循善诱因材施教。”

　　备考有“实招”，赛场才有“硬招”。第一次参加职工职业技能“国赛”的蔺金泉深知，要付出更多精力查缺补漏、锤炼技能，才能有底气与全国人工智能高手一较高下。

　　在赛前封闭集训中，在上好公司聘请的专业教练课程之余，抓紧一切碎片时间进行练习，通过互联网搜索相关技术案例，反复练习大语言模型参数微调等核心考点。

　　蔺金泉还研发了一款名叫“考试小助手”的APP帮助训练。“这款小程序可以容纳5000道题，有标记错题、收藏错题、答题练习等多项功能……我能取得好成绩，它有很大功劳！”蔺金泉饶有兴趣地介绍说。他还将自己的“招法”分享给队友，大家并肩向前发起冲锋。

　　带动更多职工投身数创

　　2024年3月，天津城南供电公司成立“蔺金泉数字创新工作室”，吸引了10名核心成员加入，成为公司数字创新的新阵地。

　　作为工作室的领军人物，蔺金泉充分使用公司提供的数据共享创新应用平台，使用报表开发工具不断检测自己的学习成果，同时不断吸引、带动更多青年职工投身数字化工作，开发了诸多为基层一线减负增效的数字化应用。

　　蔺金泉自主研发了“零代码表单工具”，用户不需要编程基础，只需通过简单点选即可生成一张内外网数据贯通，集填报、汇总、共享、分析于一体的个性化数创产品，极大降低了数创门槛，让数字化成果惠及每一位基层职工。

　　除了帮助同事提升工作效率，蔺金泉还和团队成员探索人工智能技术如何深度融入配电运维工作，以科技之光点亮电力保障之路。今年以来，他和团队成员对公司数字化配电网近期上线的“恶劣天气配网故障预测模型”进行了参数优化和模型升级。“恶劣天气配网故障预测模型”利用配电设备投运年限、设备类型、线路长度、线路薄弱点、地域分布、历史故障和气象信息等数据进行训练建模，能够根据气象信息预测未来3天内可能出现的高风险故障线路。

　　蔺金泉的目标是通过不断的训练“投喂”，让这款应用更“聪明”，实现工作人员有针对性的运维，提前识别并消除潜在的线路缺陷隐患。

　　最近，赛后回到天津的蔺金泉又和工作室成员一起投入更多的数创攻关。“通过比赛，我更加坚定了自己在人工智能领域学习和进步的决心，也更加坚信人工智能在我们国家高质量发展中将大有可为。”蔺金泉说。