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發(fā)電行業(yè)AI大模型落地進(jìn)入“深水區(qū)”

來源：中國能源新聞網(wǎng) 時間：2026-05-07 16:34

李鈺

　　香山腳下，春意盎然?！?026年發(fā)電行業(yè)AI大模型應(yīng)用與實踐專題研討會”在北京召開。這場匯聚發(fā)電企業(yè)、科研院所與數(shù)字化科技企業(yè)的思想盛宴，不僅是對過去幾年AI在電力行業(yè)探索的總結(jié)，更是對未來“人工智能+能源”深度融合路徑的戰(zhàn)略定調(diào)。從頂層設(shè)計到一線實踐，從算力底座到智能體應(yīng)用，本次大會清晰地傳遞出一個信號：發(fā)電行業(yè)的AI應(yīng)用正從“單點試驗”邁向“規(guī)模落地”，從“技術(shù)驗證”轉(zhuǎn)向“價值創(chuàng)造”。

　　戰(zhàn)略升維：AI成為發(fā)電行業(yè)的“生存要件”

　　會議伊始，中國電機(jī)工程學(xué)會會士、電力信息化專委會副主任委員劉建明便點明了AI大模型在發(fā)電領(lǐng)域的戰(zhàn)略高度。他指出，AI賦能不僅是技術(shù)升級，更是行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。他提出應(yīng)從深耕核心業(yè)務(wù)場景、強(qiáng)化跨界協(xié)同創(chuàng)新和完善標(biāo)準(zhǔn)與人才體系三個維度發(fā)力，推動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

　　算力筑基，算存網(wǎng)云協(xié)同打破落地瓶頸

　　如果說戰(zhàn)略是藍(lán)圖，那么算力與數(shù)據(jù)就是落地的基石。針對當(dāng)前大模型落地面臨的算力資源分布不均、異構(gòu)系統(tǒng)兼容性不足等挑戰(zhàn)，華為展示了其系統(tǒng)級的解決思路。通過探索邊緣AI一體機(jī)等輕量化方案，推動AI從中心訓(xùn)練走向電廠側(cè)、廠站側(cè)的邊緣，讓技術(shù)真正扎根生產(chǎn)一線。

　　華為中國政企電力系統(tǒng)部總經(jīng)理李繼光表示，電力行業(yè)正承擔(dān)“雙重戰(zhàn)略使命”——既是AI時代算力底座的核心能源供給方，又是AI技術(shù)落地的核心需求方。電力行業(yè)的智能化水平，直接關(guān)系到國家能源安全與數(shù)字安全。

　　面對電力行業(yè)專用模型構(gòu)建壁壘高、規(guī)?；瘡?fù)制難、安全生產(chǎn)紅線嚴(yán)、落地最后一公里堵點及可持續(xù)商業(yè)閉環(huán)難等行業(yè)挑戰(zhàn)。華為始終秉持開放生態(tài)，開放全棧技術(shù)積累與客戶伙伴共克時艱。華為已攜手五大發(fā)電集團(tuán)，在新能源功率預(yù)測、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等場景開展探索，打造可復(fù)用的示范樣板。

　　華為中國政企產(chǎn)品組合解決方案銷售部總經(jīng)理歐楊在演講中指出，隨著Tokens經(jīng)濟(jì)的到來和AI　Agent新紀(jì)元的開啟，對計算、網(wǎng)絡(luò)、云等基礎(chǔ)設(shè)施提出新的要求。

　　華為通過推進(jìn)All　Intelligence戰(zhàn)略，憑借超節(jié)點/集群與靈衢高速互聯(lián)、OceanStor　AI存儲、星河AI網(wǎng)絡(luò)、構(gòu)筑全場景AI算力底座、釋放算力潛能。同時，華為云做厚算力黑土地，提供豐富的一站式企業(yè)級AI開發(fā)平臺。目前，華為和華電聯(lián)合推出的新能源氣象功率預(yù)測大模型在華電烏江等地實踐落地。這種“算存網(wǎng)云協(xié)同”的能力，正是為了解決行業(yè)專用模型構(gòu)建壁壘高、規(guī)?；瘡?fù)制難等痛點。

　　智能體成勢：從“對話”走向“執(zhí)行”

　　本次研討會最大的亮點在于對“智能體（Agent）”價值的深度挖掘。

　　華為算力平臺先遣隊副總參謀長姚駿介紹了AI演進(jìn)的幾個階段：從聊天機(jī)器人到推理者，再到當(dāng)下智能體階段，每步躍升帶來Token使用量以十倍速度增長。他特別強(qiáng)調(diào)行業(yè)應(yīng)用已進(jìn)入用智能體“完成任務(wù)”時代，關(guān)鍵考察其工具調(diào)用能力、目標(biāo)導(dǎo)向性與自主自動性。在模型平權(quán)的當(dāng)下，駕馭工程以及能刻畫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)邏輯的本體將變得非常重要。行業(yè)AI解決方案的最終的目的是要將AI融入企業(yè)價值流，解決企業(yè)實際的問題，為企業(yè)的利潤增長和能力提升貢獻(xiàn)價值。

　　姚駿以發(fā)電企業(yè)的AI功率預(yù)測場景為例，AI解決方案依托于傳統(tǒng)時間序列預(yù)測模型和大模型，尤其是復(fù)雜推理模型，結(jié)合專家經(jīng)驗和AI可抽取的行業(yè)知識，可更精準(zhǔn)地根據(jù)風(fēng)光徑流數(shù)據(jù)，預(yù)測發(fā)電出力曲線，通過智能體調(diào)用行業(yè)工具，優(yōu)化發(fā)電調(diào)度、提升消納水平，達(dá)到提升保障電力可靠供應(yīng)的目的，最終為發(fā)電企業(yè)提效增收。這類場景的挖掘需要行業(yè)專家參與到智能體的知識建設(shè)中，通過駕馭工程和本體使能行業(yè)智能體深化落地。

　　場景深耕：價值驅(qū)動下的“百花齊放”

　　在“場景牽引”的主線下，與會專家展示了AI大模型在發(fā)電全鏈條的生動實踐，驗證了技術(shù)對業(yè)務(wù)的實際賦能。

　　華為與火電企業(yè)合作的智慧電廠，用AI輔助診斷、自動巡檢推進(jìn)無人、少人化運(yùn)營；水電智能體讓徑流預(yù)測、設(shè)備智能檢索等業(yè)務(wù)流效率大幅躍升；熱力大模型成倍提升供熱負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率、設(shè)備隱患排查效率；岳能科技與華為盤古大模型生態(tài)共建，通過智能體將場站圖繪制周期從1天縮至5分鐘，解放工程技術(shù)人員，將精力聚焦于基礎(chǔ)圖紙的識別和綁點；數(shù)電云網(wǎng)將時序預(yù)測與語言模型引入智慧監(jiān)盤、燃燒優(yōu)化，在生產(chǎn)控制大區(qū)釋放效能。

　　面向未來，在政策引導(dǎo)、技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)協(xié)同的三重合力下，AI大模型將深度嵌入發(fā)電全產(chǎn)業(yè)鏈，從源側(cè)的新能源功率預(yù)測、水電徑流調(diào)度，到網(wǎng)側(cè)的智能運(yùn)維、荷側(cè)的柔性互動，再到交易側(cè)的策略優(yōu)化，最終成為驅(qū)動行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的智慧引擎，照亮從“智慧電廠”走向“智慧能源生態(tài)”的壯闊征程。

責(zé)任編輯：許艷