很多电力人一直对这些名词含糊不清，分不清它们的区别。 今天我们将深入讨论它们是如何定义和区分的。
下面我们按照级别一一介绍
变电站
定义：变电站，改变电压的地方。 为了将电能从发电厂输送到远方，必须将电压升高成为高压电，然后在用户附近根据需要降低电压。 这种升高和降低电压的工作是由变电站完成的。 变电站的主要设备是开关和变压器。 根据大小，小的称为变电站。 变电站比变电站大。 变电站：一般为电压等级在110KV以下的降压变电站； 变电站：包括各种电压等级的“升压和降压”变电站。
变电站是电力系统中进行电压变换、接收和分配电能、控制潮流和调节电压的电力设施。 它通过其变压器连接各级电压的电网。 变电站处于特定环境； 它是AC-DC-AC转换的过程。 像海底电力电缆和远距离传输。 有的采用高压直流输变电形式。 直流输电克服了交流输电的容抗损耗。 具有节能效果。
变电站主要是高压变电站和中压变电站，或者高压变电站比高压变电站低一级。 变电站占地面积大，根据电压等级和容量的不同而不同。 所以有人称它为变电站...
选址：从供电经济角度考虑，变电站应靠近负荷中心。 从生产的角度来看，变电站不应妨碍厂区内的生产和运输，变电站自身设备的运输也应方便。 从安全角度考虑，变电站应避开易燃易爆场所。 变电站宜设在机组的迎风面。 在企业中，不易设在容易沉积灰尘和纤维的地方。 变电站不应设在人多的地方。 变电站的选址和建设还应考虑灭火、防腐、防污、防水、防雨、防雪、防震和防止小动物进入等要求。 （规格说明！）
作用：变电站是连接发电厂和用户的过渡设备。 由于发电厂离用电的城市和工厂很远，而且发电厂产生的电压不高，所以电流会很大。 如果电流很大，根据焦耳定律，输电线路上会产生大量的热量，这会使输电线路损坏，电流转换成热量也是一种损失，所以发电厂的电压需要通过变电站升压到50万伏，然后远距离输送到我们居住的城市和工厂，再通过当地的变电站降压，通过配电汇总成我们日常的220伏电压，其他措施。
变电站
定义：变电站是改变电压的场所和场所。 它是电力系统中电能的电压和电流进行变换、集中和分配的场所。 为保证电能质量和设备安全，变电站还需要对输配电线路和主要电气设备进行电压调节、电流控制和保护。 按用途可分为电力变电站和牵引变电站（用于电气化铁路和有轨电车）。 国家标准-94《10kV及以下变电站设计规范》中规定的术语定义为“10kV及以下交流电源经电力变压器变压后向电气设备供电”。
作用：变电站的作用是输送电站产生的电能。 一般电压不超过一两千伏。 如果直接远距离传输，线路电流会很大，造成线路上的功率损耗很大，不经济，而且线路的传输功率很低。 因此，采用变压器将电压提高到几万伏甚至几十万伏（视距离和功率而定），以减小线路电流。 为了将不同距离、不同功率的电力线接入电网，提高整体安全性，需要多个变电站对不同等级的线路进行匹配连接。 同样，高压电输送到目的地后，为了满足不同用户的需要，需要降压到6300V、400V（即380/220V）等几个等级。 所以在实际应用中需要这么多的变电站。 一般主变电站是指一次变电站，其下还有二次变电站。 一次变电站的作用是切换高压配电，不负责电压传输。
配电室
定义：配电室也叫配电所。 在国家标准中，配电站的定义是：“站内只有高压配电装置发电厂变配电楼宇自控，用于开关和分配电能，母线上没有主变压器”。 配电室电压等级在35KV以下，内部装有开关、变压器、电容器及相关的保护、测量装置。 通俗地说：盖房子，把变压器放在里面，还有进出线柜等，就成了配电室（室）~规模更大，多台变压器，高压柜，低压柜等，完成电压变换和电能分配的独立场所，或建筑物内的一个区域。 配电所与变电所的区别在于配电室（配电所）没有变压器，全部变压。 变配电所主要是指小区或建筑物的变配电室。
配电室是大楼供电系统的关键部分，配备专职电工24小时运行。 未经管理处经理或部门负责人许可，非工作人员不得进入。 值班人员必须持证上岗，熟悉配电设备的状态、操作方法和安全注意事项。 值班人员必须密切注意电压表、电流表、功率因数表的指示； 严禁使空气开关超载。 始终保持配电室地面和设备表面无尘。 配电室设备的开关操作由值班人员单独进行，其他在场人员仅作监控，不得干预； 严禁两人同时切换开关操作，以免出错。
公共配电室与私人配电室的区别在于：
1、在权限方面，专用配电室由业主独立管理； 公共配电室由供电局管理。
2、负荷分配方面，专用配电室提供的负荷为小区公共设施设备用电，如消防水泵、生活水泵、风机、电梯、公共照明及配套商业设备； 公共配电 房屋提供的负荷专供居民生活用电。
文|广光智能编辑 郝鑫|刘雨琪
新年后的第二周，一家设计服务SaaS公司的会议室里，气氛降到了冰点。 一向沉默寡言的CEO不止一次打断正在汇报新年计划的员工们的发言。
“计划全部产品重做，今年所有产品线全面智能化。”
尽管CFO站出来制止，并与CEO激烈争论，但后者依然态度强硬，要求各部门在两周内出台新计划。 就在大家一头雾水的时候，一直关注的设计产品经理Alex异常兴奋，跃跃欲试。
“属于SaaS的智能化时代正在到来。” 亚历克斯告诉 。
在那之后的一段时间里，大家依旧是一头雾水，只是隐约觉得自己走在了一条正确的道路上。
“热潮过后，市场动作迅速。3月份，国内的在线设计公司如即得、蓝湖等公布了一些计划，钉钉、飞书也隐隐出现了智能化的迹象。幸运的是，我们没有落后。”Alex说。
正如Alex所感知的那样，进入4月份，不仅大机型开始“打起来”，SaaS市场也热闹起来。
在中国，钉钉已经接入千文大号，并发布了一系列具有类似能力的产品，开启了智能化的新阶段。 酷家乐成立全空间设计领域的AIGC实验室，将在家装、商业空间、地产、建筑等领域探索AI设计的生成。 蓝湖宣布成立AI实验室，专注于数字界面设计师的创作、协作和生产场景，并发布首款AI概念产品。 万兴科技推出短视频海外营销利器“万兴直播”，其多国籍AI数字人功能，旨在解决跨境电商拍摄短视频的招人难、成本高等痛点。 同时，万兴科技和万兴秒影旗下的产品都集成了AIGC能力。
国外的产品发展更快，连对国外应用不太感兴趣的人都知道。 微软PPT新增插件功能，提供一键抠图、图片美化、模板适配等功能。 重新整合知识库，推出新的“按钮”功能，再次强化一页解决所有问题的产品理念。
“相比之下，我们认为中国的大模式可能会慢，但中国的SaaS并不慢。” 亚历克斯判断道。
但无论是国内还是国外，SaaS智能化还处于非常早期的阶段，大部分产品都处于“方向不明，路不明”的阶段。 阿里张勇和百度李彦宏都在强调“应用智能生态”是大模式最大的方向，但由于国内基础设施不成熟，SaaS应用的增长空间路径也比较模糊。
为此， 与众多SaaS从业者和投资人进行了对话，试图为当前中国SaaS的智能化发展绘制蓝图。
01.大型SaaS公司不做选择，什么都想要
大型车型开始一起出现后，市场开始为大型车型的选择发愁。 国外有谷歌、谷歌、亚马逊的大型模型，国内有百度、阿里、华为等公司的大型模型。 企业如何选择？
在与SaaS企业多轮沟通后，光锥智能发现，上述问题其实只是“想象中的山”。 事实是：孩子们做出选择，成年人想要他们的一切。 只要大模型好用，SaaS公司都会接单。
万兴科技和影刀宣布，其产品将优先进行文心一言内测，同时也是国内首批开通Azure商业服务权限的企业。 凡立科技已对接百度文心一言4.0，并准备对接谷歌投资的大机型。 昆仑万维在自研“天宫”大型机型的同时，也接入了其Opera浏览器。
影刀RPA联合创始人兼CTO史凯认为，为避免重新发明轮子，积极拥抱各种大模型是当前的趋势。 他说：“我们看重的是这些大模型的底层能力。影刀将被视为大脑，而RPA将是它的眼睛和手，帮助它理解行业和业务逻辑。面向应用，大多数公司会选择调用大模型的能力，在大模型之上微调适合行业和公司业务的小模型。
正如史凯所说，在综合能力强的大模型基础上训练自己的小模型，是企业高效、低成本切入智能化赛道的途径之一。 在如此激烈的竞争环境下，这样的优势是一个快速的起步。
在UI设计场景中， 利用AI重塑设计稿的制作流程。 通过在对话框中输入简单的文字描述，可以自动生成各种风格的设计稿原型，设计师可以在这些设计稿的基础上进行编辑创作，生成最终的设计稿。
影刀将与RPA结合，做成自动化的指令指南，嵌入到产品线中。 据樱岛介绍，科技融合率先落地电商场景。 例如，当商家收到用户的差评时，可以调用差评模板库，根据用户的描述自动发送个性化回复。
凡立科技立足科技，推出电商导购APP“如意”。 消费者可以通过与AI的对话获得符合自己喜好的商品推荐，享受精准、个性化、一对一的购物体验。
在接受大尺寸模型时，公司表现出了不拒绝任何人的态度。 但是关于大机型如何连接，各家各有各的考虑。
把海外产品和国内业务对接百度文信是一种思路。 如万兴播音、视频创意软件、万兴旗下PDF海外版等涉及海外业务的产品已打通，国内依图软件已打通百度文心一言。
此外，一些企业将需要大量分析推理的业务，将需要了解国内市场和行业的业务，接入到国内企业的大模型中。 也有企业同时接入国内外大模型，在业务线上共同磨合，寻找最优解。
万兴科技战略发展部负责人唐方新表示：“现在很多公司都在用它，因为它出来的早。未来业界不会拒绝任何大的模式，只要能深化公司的业务在垂直领域。” 会考虑理解能力，产品能力，满足用户的需求。 甚至未来可能会出现一个公司同时接入几十个大模型的情况。”
在与多家SaaS企业的交流中，透露出一个重要信号：时间窗口并不是大型模型竞赛胜负的决定性因素，核心竞赛的锚点仍在能力上。 总之一句话：谁好用我就用谁。
这种大模型的使用类似于混合云，同时利用公有云和私有云的优势，在灵活性和安全性之间取得平衡。 类似于多云部署的思路，企业可以同时采购阿里云、华为云、腾讯云等厂商的产品，享受不同云平台的核心能力。
这也意味着，目前大模式的竞争并不像阿里和京东在电商领域的零和博弈，非此即彼。 是一种相对良性的市场化竞争，最终以“产品力”为标准，为应用端提供多样化的能力配置。 不过，未来是否会与某家厂商进行深度绑定，还要看各个大机型的能力发展情况。
02、初具雏形，但商业化前景仍迷茫
根据公开披露的信息，光锥智能按照场景对国内外SaaS智能应用进行了分类。 据不完全统计，国外已有22个成熟的SaaS智能应用问世，14个应用已在国内市场发布或披露。
上表应用涵盖设计、文森图、电商销售、支付、协同办公、关系管理、教育、社交、新闻等场景。 这些可能只是冰山一角，更多可贵的智能化应用还在路上。 根据美国研究机构的最新数据，美国有1116家公司正在使用该技术和产品。 行业前五名的公司包括软件制造商、广告、营销和公共关系。
资料来源：HG 网站
从表中涵盖的领域不难发现，国内外的智能化首先发生在图形生成和设计领域。 智能化降低了极其专业的门槛，让以往只有专业人才才能使用的绘画、设计软件一下子涌入众多普通用户。
同时，放眼国内外，最先进行智能化创新的是数字化程度高的赛道，如走在数字化前沿的CRM、ERP、RPA、协同办公赛道.
就在4月18日，钉钉总裁叶军宣布，新版钉钉全面智能化，明年全场景智能化布局。
“这只是智能工作探索的一小步，AI对生产力工具的改造才刚刚开始。” 叶俊说道。
一个明确的前提是，数字化是智能化发展的基石。 数字化程度越高的赛道，智能化创新的步伐就越快，下一批智能化应用也将基于数字化工具向前推进。
一波2C产品率先跑在智能化前的轨道上。 不久前，手机、手机等应用程序在国外取得了很大的普及。 在中国，2月和3月，设计公司齐聚一堂，发布了一批面向C端用户的AI产品。 从目前的情况来看，预计今年6、7月份还会有一波新的SaaS智能产品不断涌现。
这波SaaS智能化企业正在通过接入大模型、启动新一轮产品升级来强化原有的核心能力。
对于今天的企业来说，大型模型更像是放大镜和扩音器。 比如AI不断提升文档书写能力， 365不断提升办公效率，蓝湖、酷家乐等设计公司在现有的设计场景和流程上进行扩展。
“人工智能的落地，一定要结合场景，这是必须的，先把行业问题一一解决。”
不管2C市场有多热闹，SaaS智能化应用终究会落地到2B场景。
虽然国内SaaS智能应用产品已经开始飙升，但与上图相比楼宇自控智能产品，国内产品在产品数量、覆盖面和成熟度等方面都不如国外。 一些具有前瞻性的国外企业甚至进入了商业化探索阶段。 比如跑在智慧办公赛道第一梯队的，纷纷借助接口推出AI功能。 美元升至 15 美元。
在中国，商业化还处于早期阶段，即使是已经接入大模型的企业，在商业化问题上也还处于迷茫期。
不少SaaS企业坦言：“虽然产品先出来，但智能时代还没有商业化的概念。”
影刀也在抢着推出新品。 史凯认为：“现在讨论商业化问题还为时过早。首先，大模型与RPA业务的融合还没有解决，很多产品计划还没有落地，现在能发布的产品还是有的时间比较早，未来面临迭代更新的重任，而且我国对大机型使用的相关监管政策已经提上日程，企业只能在合规的前提下进行商业探索”
从收入结构来看，传统SaaS公司的主要商业模式是订阅服务，订阅系统是主要的收费模式。 进入智能时代后，AI技术对SaaS产品和业务流程的重塑也引发了企业对未来商业模式的思考。
从市场反馈来看，在很长一段时间内，订阅制仍将是SaaS企业的主要收费方式。
史凯表示：“未来订阅制仍将是主要的。但如果RPA的门槛能够降低到人人都能使用，RPA公司可能会改变目前单一解决方案收费的模式，转而尝试根据客户规模收费的模式，这与石墨目前的商业模式类似。”
唐方新认为，订阅制仍然兼容智能时代的新产品：“大模型技术目前只是提高了内容的生产力，并没有改变原有的生产关系。基于此，订阅费暂时不会改变。”
03. SaaS市场的变化与变化
“SaaS 受智能化困扰已久。”
从SaaS的融资热潮到急速降温，SaaS企业一直在等待下一个时代的机遇。 当智能应用来袭，抢票游戏又将上演。
抢占似乎在任何时代都行得通。 一位投资人对光锥智能表示：“现在SaaS的智能化很像互联网早期，产品一起发布，虽然互联网的红利已经消失，但智能化的红利才刚刚开始。” 抢占红利窗口 早期企业有机会抢先占领用户心智，扩大市场份额，在智能化之初除了产品能力之外，还可以构筑护城河。
在新的智能化点上，SaaS企业不进则退。 站在技术的最前沿，所有SaaS企业都有机会基于智能化能力更上一层楼，但当所有人都完成了攀登，正如阿里张勇所说：“所有企业都站在智能时代的脚下。在同一起跑线上。”
然而，无论时代如何变迁，不变的是SaaS的业务逻辑依然大于技术逻辑。
多位投资人反映，目前他们对AI市场的投资意向不高。 除了大型模型，没有人在 AI 上投入资金。 一些项目，即使一开始就没有人工智能，现在也可以获得融资。
SaaS企业也纷纷表示，大模型不是万能的，行业问题还得自己解决。
史凯表示：“由于长期在行业下沉，我们的RPA非常懂业务，懂客户，虽然很强大，但在这方面的能力远不如RPA产品。现阶段，我们如何才能做出大模型理解工具和能够理解业务系统是最大的难点之一。”
唐方新认为：“大机型提供的是通用能力，产品服务必须满足用户的需求，还要看企业花时间去研究场景的应用。”
当大模型技术全面融合，智能时代最后的竞争就是行业的know-how。 了解行业仍然是SaaS公司的核心壁垒。
在做智能产品的过程中，樱岛发现即使拥有如此强大的工具，仍然无法克服国内各种数据生态的壁垒。 这些数据开放后释放的价值是巨大的。 比如在求职场景中，如果能够打通招聘软件和邮箱的数据，就可以实现一键筛选、投递、回复等功能，无需反复跳转网页。 . 是痛点也是机会。 影刀正在尝试做的手，用RPA抓取数据，再由大脑进行分析处理。
有的产品贴上了“智能”的标签，但本质的内核并没有变。 智能不是简单的接入API，也不是简单的生成一张图片、一段文字、一个模板，而是真正解决企业问题。
如今的SaaS行业接入大模型，不是为了“炫技”，而是深耕行业解决客户痛点。 这是行业不变的逻辑，也是新时代对SaaS智能化的新挑战。
