电力大数据突然备受关注。
2月13日，央视聚焦由国网浙江电力提出的国内首个“企业复工电力指数”。由供电公司采集当前每天企业用电量，与历史上正常生产时的用电量相比，并用大数据分析而形成。
一个数据就能直观地看出一个地区、一个行业的复工水平。万众瞩目也不是没有道理。
个中缘由，自然有疫情下社会各界对经济发展的焦虑与诉求，也有对破除信息迷障以观天下的渴望，更深层次的，还有对更现代化治理技术的期许。
复工指数，基于“包可靠”的用电数据，实时、准确，还有历史同期对比。恰好满足了三重需求。
对国家电网公司而言，企业复工电力指数是电力大数据应用的一个小小案例，也只是此次疫情大考中，受“检阅”的电力科技之一。
比起一味地夸耀，是不是更该问一句：国家电网为何能如此迅速地推出复工指数？
回答这个问题，或许能提供一些新思路。
复工指数的基础在于用电数据。
那，这些海量数据是怎么来的？数据是怎么用的？
答案似乎很简单：从用电智能采集装置来。由团队讨论研究反复验算出的指数模型。
再进一步，这些海量的采集装置是怎么装上的？国网员工又是如何想到模型的？
这或许更应该被关注。
背后的战略思维与布局，才是这次疫情大考下，需要总结与思考的。
浙江是复工指数研究的先行者。不妨以浙江为例，简单复盘：
自2010年以来，浙江开始推广智能电表，2015年基本实现了全覆盖。
目前，浙江全省智能电表近3000万只，采集终端370万个，每天采集数据达到7.8亿条。这些数据海量、专业、多样，具有大数据的特征。
2016年，国网浙江电力正式成立“互联网+营销服务”团队，专门有大数据研究小组，常态化开展大数据产品研究。成立当年，第一个大数据产品“基于大数据的客户标签及客户画像建设”出炉。
目前，国网浙江电力建立了双创中心、多元客户需求实验室以及精准营销、精益管理两个营销大数据创新培育基地，研发了房产空置率、环保监测、信贷辅助等10多项大数据产品。
这次疫情下，政府提出安全有序抓复工，很多企业也着急复工，该公司团队成员立刻考虑能否利用电力大数据分析企业复工情况，解决防疫人手不足难题，协助政府做好防疫及有序复工工作。
通过分析讨论，他们觉得可以建立一种算法，根据企业历史用电量情况、当日用电量情况等数据，得出复工指数，直观反映当前企业复工复产情况。
以上过程，可以看出两点：
一是具备了大数据智能采集的基础设施，硬件上是到位的；
二是在电力大数据挖掘上，有人员、技能、机制的基础和经验，捕捉需求快，把想法转化为产品的能力强。
达到这两点并不容易。
就说智能电表的推广吧。
上世纪90年代开始，全国部分地区先行推广“一户一表”，这才从多家合表精准到了“抄表到户”，但仍是人工按月。这个过程也不是一蹴而就，比如上海从1993年开始到1998年，花了5年时间才在城区基本实现户户有电表。2011年，国家层面将一户一表纳入惠民工程。2013年国家发改委出台的相关通知中规定，2017年年底需要完成全国95%以上一户一表改造。
安装智能电表是2009年随着国网的智能电网建设开始的。2010年才在国网供区大面积推广。截至去年9月底，国网供区已经安装了4.73亿只智能电表，覆盖率超过了99%。而智能电表每15分钟自动采集一次，一天就有96个连续性好的用电数据。
在智能电表的推广中，比之机械电表，精度更高、计量更准，所以媒体和供电公司常需要辟谣智能电表是不是走得快、15a电表是不是比10a电表费电等。时至今日，智能电表的谣言似乎还是“月经贴”。对新事物，认知并接受的过程，没那么简单。
浙江本身是互联网和数字经济的高地，配电网基础好，发展电力大数据具有“天时地利”的优势。但利剑出鞘依然要靠多年的砥砺与积累。
在整个国网范围，这项工作就更不容易了。
2月14日，国网营销部发布通知，要求在各省公司推广电力复工指数的经验，根据各省特点，研究适应本省的复工指数。
而此前漫长、艰难甚至不为人所理解的前期工作，发挥了巨大的效用，特别是智能采集装置让“大数据”成为可能——包括数据颗粒度的精细，数据采集的实时性和连续性好，数据的覆盖面广、准确度高等等。
这些都是国网得以推广企业复工电力指数的基础和底气。
人的培养也是如此。
还以浙江为例。自2016年以来，国网浙江电力已连续举办四届数据价值挖掘大赛，涉及各大专业，“大数据思维”是一种常态思维，众人组局创新创造也是一种常态文化。
2016年入职杭州供电公司的青年员工方响这样介绍自己接受的“创新培养”：“我刚入职时，新员工培训中就有很多科技创新、管理创新的内容。前三年，我在地区调控班工作，每年都会参加qc、数据挖掘及青创赛，各类比赛前总会组织专家授课，学到了很多。2019年以来，我们公司和中国电机工程学会合作开展大讲堂，全国知名高校教授、企业专家来讲课，有6期吧，电力大数据、新能源、人工智能等都有。就是这些活动、比赛、培训，激励着我们参与到创新中去。”
在这次疫情中，方响参与了“电力大数据+社区网格化”算法辅助社区防疫的研究。这也是在疫情中“显神通”的电力科技之一。此外，电力大数据“服务特殊群体”为疫情期间独居老人的生活提供保障，道路覆冰预测系统为疫情防控物资运输提供预警等等。这些都倚赖于国网长期的数据耕耘。
除了直接反哺社会的大数据，国网还通过“管好自己”为抗疫作贡献。比如无人机巡线、机器人巡视、ai智能调度员等。这次供电公司采用了无人机巡视为火神山和雷神山医院供电的线路，一来更安全，避免人员感染，二来效率高，无死角。这些技术已经过了新鲜期，这正体现了新技术在电网铺开并应用的过程。
但如果再追问一句：为什么只在重要线路和特殊情况下使用，而没有大规模推广？无人机的续航问题和飞手人力的相对缺乏是限制条件。这就反映了技术在电网发展的另一面：在实际需求中，不断暴露短板、改进适应。一边改进，一边推广，这是前期工作中的常态。
基础设施的铺设和人才的培养，都是厚植科技土壤的长期工程。
以这次企业复工电力指数的诞生来看，并不虚妄。
2月3日，百度ceo李彦宏在一封内部信中提到，疫情过后，整个社会都会重新审视技术的价值。
其实，不用等到疫情过后。
在被互联网、新技术深刻改变的今天，获取专业性、实时性的信息渠道是畅通的，比如能够实时可视化地“云监工”，还可以精准地定位病患的足迹。再比如，企业复工电力指数也为防疫、复工“两不误”提供了可能。
另一面，信息来得快、去得快、翻转得也快：一会儿感动得想哭，一会儿又想骂人，这可能不是个案。在想骂人的坏消息里，地方红十字会物资分发的“介绍信配给”模式是引起公愤的一件。而这恰与技术的应用密切相关：数字中国建设了那么多年了，为什么还会有如此“古早”的管理模式？！
因技术而起的舆论焦点，自然会落在对技术的思考上。
第一，在技术革新的浪潮中，跟不上节奏会在危机面前摔得很惨。
在重大的公共事件中，信息的传递很快，情绪化与理性交织。这种情形对政府及企事业单位的治理能力提出了很高的要求。
技术在治理能力现代化中被寄予了厚望。如果跟不上技术变革的节奏，比如红十字会的物资分配风波，那么，在人们倾向于用最新的技术作为衡量标尺的时候，这些跟不上技术发展潮流的单位、组织会显得格格不入，甚至跌落谷底。
第二，机会是留给有准备的人，科技的创新需要长期规划和推动。
推动一些技术的落地是长时间艰巨的工作，需要中长期的规划，同时人才培养和思维也要跟得上。不要拘泥于一时一地的艰苦，风物长宜放眼量。
技术能“靶向”发力背后，正是长期的准备，长期的积累。
事情要做在前面，或许还是很前面。所谓量变引起质变。
积水成渊，方能蛟龙生焉。
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