自動(dòng)駕駛不是在造車，而是在訓(xùn)練一個(gè)能讀懂世界的大腦。正如能源系統(tǒng)的智能化，也不是在堆設(shè)備，而是在打造一個(gè)能自我感知、權(quán)衡、決策的“數(shù)智體”。

它們本質(zhì)上走的是同一條路，讓大模型不僅能理解語言，還能掌控現(xiàn)實(shí)。

只是，在能源領(lǐng)域，它正掀起一場悄無聲息的革命，主戰(zhàn)場不在煤炭、光伏、風(fēng)電，而在算法、模型、智能體。掌控電網(wǎng)的，不再是調(diào)度員，而是那個(gè)背后懂物理、會博弈、能進(jìn)化的能源AI。

那么，是誰在訓(xùn)練能源大模型？它能否像智能駕駛那樣，在復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)“自主決策”？

一、想訓(xùn)練大模型那樣訓(xùn)練電網(wǎng)，可行嗎

根據(jù)天眼查媒體綜合的最新數(shù)據(jù)顯示，我國電力系統(tǒng)預(yù)計(jì)2030年將攀升至20億千瓦。

這時(shí)候，AI不是錦上添花的小工具，而是整張電網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”。它能掐準(zhǔn)負(fù)荷脈搏、盯緊風(fēng)光出力，還會把儲能和水電精準(zhǔn)派上用場，把電從哪來、往哪送、怎么配，全鏈路一體化統(tǒng)籌。

面對用電高峰、出力低谷的雙重起伏，它能在毫秒級里權(quán)衡利弊、下判斷、動(dòng)資源，真正做到了靠AI調(diào)電。

新型電力系統(tǒng)的主角，換人了。

2025年，能源行業(yè)大模型扎堆上新，不是炫技，而是真實(shí)落地。

而就在6月28日，亮出“千億級”底牌的，則是國家能源集團(tuán)，其全球首個(gè)千億級發(fā)電行業(yè)大模型“擎源”正式發(fā)布，不僅橫向覆蓋火電、水電、風(fēng)電等業(yè)務(wù)線，更縱向打通設(shè)備檢修、電力交易、安全管理等75個(gè)場景，部署了超過41個(gè)智能體。

▲圖：全球首個(gè)千億級發(fā)電行業(yè)大模型“擎源”發(fā)布

此外，“大瓦特·馭電”由南方電網(wǎng)發(fā)布，是電力系統(tǒng)智能仿真大模型。它能將傳統(tǒng)需要幾天運(yùn)算的大電網(wǎng)，運(yùn)行模擬壓縮到“秒級響應(yīng)”，為調(diào)度優(yōu)化、事故分析、電力規(guī)劃插上AI之翼。

過去的電力系統(tǒng)，全靠人頂。調(diào)度員憑經(jīng)驗(yàn)拉平負(fù)荷，工程師靠聽聲摸溫查設(shè)備，交易員看盤拍價(jià)全靠感覺。如今，這一切都在被模型“接管”，而且學(xué)得比人還快。

它怎么做到的？

關(guān)鍵是“分層建?！?。底層有個(gè)L0通用大腦，能看圖、懂語義、識趨勢，打下全局調(diào)度的基本功；往上走，L1到L3按火電、風(fēng)電、核電一層層細(xì)化，直接學(xué)會怎么預(yù)測功率、調(diào)設(shè)備、保安全。

人們不再訓(xùn)練一個(gè)工具，而是在培養(yǎng)一個(gè)能理解整個(gè)能源系統(tǒng)的“超腦”。每一度電背后，不再是人拍板，而是AI掂量過無數(shù)次代價(jià)后做出的選擇。這不是技術(shù)升級，是能源系統(tǒng)智慧的進(jìn)化。

譬如，在風(fēng)電場的某塊風(fēng)機(jī)上，“擎源”可以接入振動(dòng)、溫度等實(shí)時(shí)信號，自動(dòng)判斷葉片是否即將疲勞斷裂；在調(diào)度中心，大模型可以結(jié)合氣象、水文、負(fù)荷變化等多源數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成最優(yōu)發(fā)電與輸配組合方案。

當(dāng)然，這種智能背后，需要的不是幾個(gè)專家拍腦袋，而是產(chǎn)業(yè)鏈條重塑。以“擎源”模型為例，其連接的是全球最大裝機(jī)量、萬億級數(shù)據(jù)資產(chǎn)、千人級AI團(tuán)隊(duì)和百余個(gè)已驗(yàn)證業(yè)務(wù)場景。

人們可能低估了這場變革的尺度，就像當(dāng)年沒人料到，一部手機(jī)能把相機(jī)、MP3、電話、游戲機(jī)全都裝進(jìn)兜里。

現(xiàn)在，同樣沒人敢輕易相信，一個(gè)AI模型，真能同時(shí)搞定調(diào)度、交易、負(fù)荷預(yù)測和設(shè)備養(yǎng)護(hù)。

但它真的來了，能源大模型，正在把這些全打通，就像自動(dòng)駕駛一樣，把過去拆分的系統(tǒng)，變成一個(gè)會自我思考的整體。

這不是輔助工具，是一場認(rèn)知方式的再構(gòu)。

二、每一個(gè)決策背后

都是模型在“掂量代價(jià)”

AI，在能源領(lǐng)域面臨的重大考驗(yàn)，是應(yīng)對變革帶來的復(fù)雜決策挑戰(zhàn)。

2025年2月，國家發(fā)改委與國家能源局聯(lián)合發(fā)布136號文，宣告新能源正式“入市”。新能源資產(chǎn)過去享有的固定電價(jià)與全額保障被取消，開始直面市場競爭，必須自主參與現(xiàn)貨、中長期、輔助服務(wù)等多層級電力市場。

這不是一次簡單的機(jī)制變動(dòng)，背后，沒有哪個(gè)決策是輕松的。每一次報(bào)單、每一筆交易、每一個(gè)曲線，都可能牽動(dòng)利潤甚至發(fā)展。如果說過去拼的是站點(diǎn)多不多、資源好不好，那么今天比的是系統(tǒng)能不能實(shí)時(shí)掂量代價(jià)。而AI，就成了那個(gè)能在復(fù)雜不確定中，構(gòu)建風(fēng)控閉環(huán)的核心角色。

自動(dòng)生成多場景信息實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)報(bào)告，做出要不要出清、需不需要對沖的實(shí)時(shí)判斷，這些也都能讓AI大展拳腳，更不用說可以實(shí)時(shí)獲取電站出力、市場節(jié)點(diǎn)價(jià)格、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和氣象信息。

而這一整套機(jī)制的成立，建立在SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）、交易算法系統(tǒng)與風(fēng)險(xiǎn)引擎之間的全鏈條打通上。未來的能源交易員，可能不是最懂市場的那個(gè)人，而是最信任模型的那個(gè)人。

AI能將氣象、水情、設(shè)備狀態(tài)、市場價(jià)格等數(shù)據(jù)融入統(tǒng)一決策系統(tǒng)，把人類經(jīng)驗(yàn)中那些感覺這單劃算、設(shè)備應(yīng)該穩(wěn)住這樣的判斷，轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)建模與策略優(yōu)化。

它知道現(xiàn)在投低價(jià)可能白忙一場、晚兩小時(shí)投標(biāo)或許利潤更大，于是不再一味追求“上得快”，而是追求“劃得來”。

設(shè)備檢修上，大模型不再等出故障才來處理，而是提出建議：“這個(gè)軸承還能撐28小時(shí)，但超過就有80%的概率出現(xiàn)輕微異?！薄Ｓ谑牵\(yùn)維不再憑經(jīng)驗(yàn)聽聲辨異。

調(diào)度運(yùn)行中，AI也不是輔助參考，而是主動(dòng)建議甚至自動(dòng)執(zhí)行。

像“大瓦特·馭電”這樣的智能仿真模型，能在幾秒內(nèi)跑出千萬級數(shù)據(jù)模擬，預(yù)測不同調(diào)度方案的安全風(fēng)險(xiǎn)、負(fù)荷平衡能力和經(jīng)濟(jì)成本。

根據(jù)天眼查綜合信息顯示，模型是基于海量數(shù)據(jù)推演、多輪驗(yàn)證和持續(xù)反饋形成的科學(xué)決策依據(jù)。比如，在新能源功率預(yù)測上，AI模型引入時(shí)間序列建模+深度學(xué)習(xí)+物理融合建模，甚至還帶先驗(yàn)知識注入，提前讓模型知道沙塵天氣會影響光伏效率、風(fēng)切變會擾動(dòng)風(fēng)電出力。

模型掂量的代價(jià)，也不只是電費(fèi)和效率，還有安全、可持續(xù)、用戶體驗(yàn)。

這，正是能源系統(tǒng)進(jìn)入智能決策時(shí)代的標(biāo)志。

三、能源大腦之爭

是AI“新基建”的新戰(zhàn)場

如果說過去的大模型競爭，還停留在誰能做得更像通用人工大模型，那么到了能源行業(yè)，大模型比拼就換了維度。

誰能為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造“調(diào)度權(quán)”？誰能在能源系統(tǒng)中贏得“思考權(quán)”？

這是一場真正的新基建較量。

天眼查媒體綜合信息顯示，今天的大模型，不只是語料庫里的聰明腦袋，而是變成整個(gè)能源系統(tǒng)的中控大腦。不是講得明白，而是算得精準(zhǔn)、調(diào)得下來、省得了錢。誰能擁有這樣的能源大腦，誰就擁有了整個(gè)行業(yè)未來的話語權(quán)。

而這套“新協(xié)議”，誰先寫，誰先掌握。別忘了，大模型跑得快，背后是算力、數(shù)據(jù)、算法三者的組合拳。而能源行業(yè)有一項(xiàng)天然優(yōu)勢：超大體量、極高復(fù)雜性、深閉環(huán)的數(shù)據(jù)體系。

一個(gè)國家級能源集團(tuán)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本身就是一個(gè)天然的AI實(shí)驗(yàn)場。

所以，能源大腦本質(zhì)上不是哪個(gè)模型更快、哪個(gè)輸出更準(zhǔn)，而是能真正掌握一整套建模范式與運(yùn)營模式。這是底層掌控力，是未來能源系統(tǒng)算法層級的主導(dǎo)權(quán)。

何況，技術(shù)定義場景，場景反哺標(biāo)準(zhǔn)。

一旦某個(gè)企業(yè)率先跑通50+場景、部署百個(gè)智能體、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)度閉環(huán)，它就有可能掌握行業(yè)未來的參考標(biāo)準(zhǔn)。這種先行者優(yōu)勢最終演化為算法框架的規(guī)則構(gòu)建。

它不是蓋廠房，不是建鐵塔，而是建算法、建標(biāo)準(zhǔn)、建協(xié)議。

當(dāng)然，能源系統(tǒng)未來不缺電，但缺“聰明的電”。

就像智能駕駛不是看車的發(fā)動(dòng)機(jī)，而是看誰掌控了感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)的閉環(huán)，能源系統(tǒng)未來的核心也不是發(fā)多少、供多少，而是誰更懂怎么調(diào)、怎么省、怎么協(xié)同。

誰能訓(xùn)練出下一個(gè)能源超級大模型，誰就能構(gòu)建一個(gè)更高維度的能源秩序。

而這，正是大模型真正進(jìn)入生產(chǎn)力核心地帶的標(biāo)志。

所以，終局是什么？

是每個(gè)電廠、每塊光伏板、每個(gè)風(fēng)機(jī)，都不再是信息孤島，而是掛接在一個(gè)能思考的能源網(wǎng)絡(luò)上；是智能調(diào)度、運(yùn)維、交易、安全全部并行，人類只是提問，AI隨時(shí)回答；是能源AI像水、電、路網(wǎng)一樣，變成基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

相對于智能駕駛的風(fēng)馳電掣，這里的試煉則更深，也更慢。因?yàn)?，每一個(gè)判斷，都必須對得起整片電網(wǎng)的穩(wěn)定。

如果說AI的第一輪爆發(fā)是理解語言，那第二輪，可能是理解能量。而真正值得想象的，是當(dāng)它嵌入整張能源網(wǎng)絡(luò)之中，人們面對的，或許不是一個(gè)會回答的AI，而是一個(gè)能主動(dòng)托住一座座城市光明的智慧底座。

作者｜林飛雪

編輯｜張琪

運(yùn)營｜陳佳慧

出品｜零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）

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