0 引言
传统能源行业正面临管理模式粗放、系统协同效能低下及新能源消纳能力不足等多重挑战，亟待通过技术创新驱动全要素生产率实现质的跃升。以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的人工智能（Artificial Intelligence, AI）大模型，正深刻重塑能源系统的决策逻辑，为产业智能化转型提供全新范式。
构建能源领域垂直大模型，能够整合地质勘探、设备运维、电网调度等多源异构数据，进而实现生产态势精准预测、设备故障智能诊断、能源供需动态优化等关键突破。然而，能源数据具有异构性强、实时性要求高、安全管控标准严苛等固有特征，现有通用大模型在行业适配性、决策可解释性及工程部署效率等方面仍存在明显局限。
当前，能源企业在 AI 大模型的技术应用能力上呈现显著分化，配套的政策引导与市场支撑体系亦有待完善，整体来看，AI 大模型在能源行业的工程化落地仍处于初期探索阶段。
1 政策引领及技术突破驱动 AI 发展演进
1. 1 政策引领 AI 产业发展新征程
在国家战略层面，人工智能（AI）已成为驱动产业变革的核心引擎。中央经济工作会议明确将 "人工智能 +" 行动纳入 2025 年重点任务清单，通过顶层设计的系统性布局，推动产业实现深层次智能化转型。相关政策体系的构建主要围绕三大核心维度有序展开：
- 标准引领维度：计划到 2026 年完成50 项以上国家及行业标准的制定工作，深度参与 20 项国际标准编制，推动中国 AI 标准体系与国际规则全面接轨，同步培育超 1000 家标准实施示范企业，以标杆效应带动全行业标准落地。
- 基础设施维度：深圳开放智算中心已于 2024 年建成并投入运营，其算力规模达 4000 PFLOPS，调度能力更是高达 30000 PFLOPS，为大规模 AI 技术研发与模型训练提供了坚实的算力支撑。
- 场景落地维度：重点推进 40 个"城市+AI"示范项目建设，覆盖智能电网、智慧医疗等关键垂直领域，通过典型场景的先行先试，加速 AI 技术的产业化落地进程。
与此同时，国务院国资委实施 "双 219" 专项部署，明确要求中央企业将 AI 技术纳入 "十五五" 发展规划的核心板块。2024 年，首批 10 家央企率先开放应用场景，为 AI 技术的场景化验证搭建平台；2025 年则聚焦芯片、框架等 "根技术" 的攻坚突破，强化算力基础设施建设与行业高质量数据集构建。
整体政策导向已清晰从 "规模扩张" 转向 "价值创造"，重点赋能新能源、半导体等国家战略型产业，推动 AI 技术从辅助性工具升级为支撑产业决策的核心系统
1. 2 技术驱动 AI 场景融合新涌现
AI 技术的突破性发展正重构全球产业生态格局，推动其核心能力从"感知理解世界" 向 "生成创造世界"深度演进。
AI 发展历程历经四次关键浪潮：第一次浪潮以符号主义与逻辑推理为核心标志，宣告了人工智能的正式诞生，但受限于技术描述能力的不足，难以落地规模化实际应用；第二次浪潮依托专家系统与机器学习技术，推动 AI 步入产业化探索阶段，却因模型泛化能力薄弱遭遇发展瓶颈；第三次浪潮凭借深度学习技术的颠覆性突破，大幅提升模型的泛化适配能力，直接驱动 AI 技术实现爆发式增长；第四次浪潮则以 AI 内容生成为核心方向，推动 AI 能力从感知理解跃迁至生成创造的全新高度 ------ChatGPT 所展现的卓越自然语言处理与多模态交互能力便是典型代表，而 2025 年 DeepSeek、Manus 等标杆性技术产品的相继问世，正引发新一轮产业变革浪潮。
在大模型性能跃升赛道，DeepSeek 凭借低成本、高性能的核心优势在全球 AI 市场脱颖而出。其开源模型 DeepSeek-R1 综合性能比肩 GPT-4，在技术性任务中的准确率已超越人类水平；与此同时，该模型的训练成本仅为 GPT-4 的 1%，推理成本更是低至 GPT-4 的 1/30，且依托美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT）开源协议，进一步推动了高端 AI 技术的普惠化进程。
在智能体技术革新领域，Manus 凭借独特的自主进化机制，实现了跨场景的高效泛化应用，助力多行业完成效率跃升与成本变革。据投行季度财报数据显示，Manus 可将分析响应效率提升至传统模式的 36 倍 ------ 以人机协同领域为例，其构建的 "决策 - 执行" 闭环体系，将汽车工厂生产线故障响应时间从 3 小时大幅压缩至 5 分钟。从成本结构来看，1 个 Manus 智能体的年度运维成本仅相当于 4.2 名全职员工的人力成本，而产出效率却达到人力的 5 倍，由此重构行业生产力体系，成为驱动产业高质量发展的核心辅助力量。
2 AI大模型行业应用现状分析
当前，AI 大模型已深度渗透金融、医疗、教育、交通等关键领域，释放出显著的产业价值与技术潜力。如表 1 所示，在金融领域，智能客服与风控系统的高效运转，印证了多模态整合与思维链技术的成熟应用，然而核心决策环节仍需人工介入；在医疗领域，依托联邦学习等技术突破，AI 在影像诊断、药物研发等场景取得阶段性成果，但数据隐私保护与模型决策可解释性仍是亟待突破的关键瓶颈；在教育领域，借助离线算力中心与多模态工具，AI 实现了教学效率的跃升，而本地化算力的刚性需求，成为制约其规模化落地的核心因素；在交通领域，数字孪生技术的应用显著提升运维效率，但全链路智能化协同整合仍需突破技术壁垒。
能源行业的 AI 大模型应用已迈入初步工程化落地的实践探索阶段，主要聚焦生产优化、电网管理、勘探开发及客户服务四大核心方向。例如，国家电网部署千亿级光明电力大模型 ，用于优化电网调度与故障预测；中国石油推出 700 亿参数的昆仑大模型，实现对勘探开发全流程的智能赋能。在实践路径上，行业内普遍采用 "AI 大模型 + 场景" 的融合应用模式，但在探索过程中仍面临多重瓶颈：
- 数据层面：存在 "跨企业数据孤岛" 与高质量标注样本不足的问题，约 62% 的企业受限于数据治理能力不足，难以支撑模型的高效训练；
- 算力层面：面临高性能图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）供给短缺与高能耗的双重矛盾，单次大模型训练的耗电量高达 600 MWh；
- 技术层面：模型决策可解释性不足与数据安全风险突出，能源交易等关键业务场景，对决策过程的透明度有着严苛要求。
上述挑战正制约 AI 大模型在能源系统的深度渗透与价值释放，亟需通过关键技术攻关，构建健全的数据治理与共享机制、突破算力供给瓶颈、完善可信 AI 技术体系等路径，推动 AI 大模型实现从辅助扩展工具向核心业务应用的跨越式发展
3 能源行业 AI 大模型工程化核心技术支撑
3. 1 数据治理与预处理
在能源行业中，数据的多源异构特性表现得尤为突出，这既为 AI 大模型的深度应用提供了海量且多元的信息资源，同时也带来了严峻的数据处理挑战。能源数据来源广泛，涵盖传感器网络、物联网设备、企业资源规划系统（Enterprise Resource Planning, ERP）等多个渠道，不同来源的数据在格式规范、质量精度与时效要求上存在显著差异。
在此背景下，构建统一的数据标准体系与智能化清洗机制，成为保障 AI 大模型发挥最优性能的核心前提。数据标准化可打通不同数据源的互操作壁垒，实现多源数据的高效融合；数据清洗则能精准剔除噪声数据、重复冗余信息与错误记录，保障输入数据的准确性、完整性与一致性。
此外，能源行业对数据隐私与安全的要求尤为严苛，一旦发生数据泄露，极易引发重大安全事故与巨额经济损失。多方计算、联邦学习等隐私计算技术，能够在不直接共享原始数据的前提下开展模型协同训练。通过合理选择适配的算法协议与参数冻结策略，联邦学习可在严守数据隐私边界的同时提升模型性能，成为保障分布式训练效率与模型快速收敛的核心技术路径，实际部署中可结合数据分布特征、算力资源限制等因素灵活调整方案。该技术模式通过在本地设备完成模型训练，仅将模型参数上传至中央服务器进行聚合更新，既能从根本上保障数据隐私安全，又能充分盘活分散的数据资源价值。
3. 2 模型适配与优化
通用 AI 大模型虽已在多领域展现出卓越性能，但面对能源行业的特殊需求，往往需要开展针对性的定制化改造。能源行业的数据特征与应用场景，不仅要求模型具备高精度的预测能力，更需要其在算力资源受限的条件下实现高效运行。
在此背景下，轻量化模型开发成为破局的有效路径。这类模型通过精简结构复杂度与参数规模，在显著降低算力需求的同时，能够维持较高的任务性能，完美适配能源行业的算力约束场景。
除此之外，增强模型的可解释性与鲁棒性，亦是能源行业 AI 模型适配优化的核心方向。能源领域的模型决策直接关联生产安全与运营效率，其推理过程必须具备透明性与可解释性，才能获得工程师与管理人员的认可和信任。通过引入局部可解释模型（Local Interpretable Model-agnostic Explanations, LIME）、SHapley 可加性解释模型（SHapley Additive exPlanations, SHAP）等可解释性 AI 技术，能够清晰拆解模型的决策逻辑，让输出结果有据可依。与此同时，提升模型的鲁棒性，使其能够有效抵御输入数据的扰动与噪声干扰，更是保障模型在复杂工业场景中稳定运行的关键前提。
此外，结合强化学习与迁移学习技术，可进一步增强模型对能源系统动态变化的适应能力。强化学习通过与实时环境的持续交互自主学习最优决策策略，高度契合能源管理系统的实时调度需求；迁移学习则能够将单一领域的训练经验迁移至其他相关场景，助力解决能源行业不同业务场景间的共性问题，大幅降低模型跨场景部署的成本与周期。
3. 3 算力基础设施
AI 大模型的训练与推理过程对算力的需求呈指数级增长，尤其是在应对能源系统复杂模型的训练与推理任务时，这一需求更为突出。为保障算力供给的稳定性与高效性，能源企业亟需构建适配行业需求的高性能算力基础设施。
边缘计算与云计算的协同融合，为算力供给提供了灵活高效的解决方案。其中，边缘计算节点可部署于靠近数据源的终端侧，实现数据的实时处理与分析，大幅降低数据传输时延，提升系统的快速响应能力；云计算平台则可提供海量弹性算力资源，能够高效支撑大规模数据处理与模型训练任务。
随着全球低碳发展进程的持续推进，依托绿色算力技术降低碳足迹，已成为算力基础设施建设的核心发展方向之一。通过太阳能、风能等可再生能源为算力设施供电，既能有效降低算力运行的能源消耗成本，又能显著减少温室气体排放，最终实现经济效益与环境效益的协同双赢。
3. 4 安全与可靠性保障
能源系统的安全稳定直接关乎社会秩序与民生福祉，因此筑牢 AI 大模型的安全性与可靠性防线，成为保障能源系统平稳运行的核心前提。对抗样本检测与模型审计是提升 AI 模型安全防护能力的关键技术手段：对抗样本检测能够精准识别并抵御各类针对 AI 模型的恶意扰动攻击，规避模型输出失真引发的系统风险；模型审计则通过对训练全流程、参数设置及决策结果的全维度审查，确保模型运行逻辑与输出结论严格契合能源行业安全规范及合规要求。
与此同时，建立完善的容错机制与备份系统，是强化模型运行可靠性的重要保障。容错机制可在模型出现故障、算力中断等突发情况时，自动触发备用方案切换，有效规避单点故障导致的系统停摆，保障能源业务连续运转；备份系统需构建多层级数据与模型备份体系，既能防范数据丢失、模型损坏等意外风险，又能在突发状况发生后实现服务快速恢复，最大限度降低损失。通过上述技术手段的协同应用，可全面提升 AI 大模型在能源行业场景中的安全防护水平与运行稳定性，为能源系统的持续安全运行提供坚实技术支撑。
4 能源行业AI大模型工程化实践关键环节
AI大模型工程化落地的整体流程，涵盖规划设计、训练推理与应用落地三大核心阶段（如图1所示）。
在规划设计阶段，核心是锚定企业战略与业务目标，围绕全链路落地逻辑开展系统性需求分析，涵盖业务目标拆解、AI应用场景筛选、数据需求界定、技术可行性论证及算力需求测算等维度。同时，基于AI原生（AI Native）的系统方案设计，核心在于强化业务需求深度解读、全流程数据治理、模型优化与部署适配、全生命周期监控运维四大关键环节，遵循AI为核、数据优先、持续迭代学习、自适应个性化适配等核心设计原则。
在训练推理阶段，针对通用AI大模型普遍存在的"生成幻觉、运维成本偏高"等痛点，行业级、领域级垂直大模型已成为落地"人工智能+"行动的核心抓手。企业需结合自身业务规模、技术能力，针对性选择开发L1行业级大模型或L2场景级大模型，依托成熟工具平台筑牢数据集工程化交付能力，同时重点把控模型体系设计与选型、全流程训练调优、推理性能优化及效果评估四大核心环节。
在应用落地阶段，智能体技术为AI大模型的规模化应用落地提供了关键技术支撑。通过构建检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）知识库，可有效破解私域数据高效利用、信息实时更新两大核心难题。智能体的构建路径灵活多元，既可通过专业开发框架自主研发，也可依托智能体使能平台快速搭建应用；而智能体全生命周期可观测体系、集群全生命周期管理体系的搭建，为企业AI应用的稳定运行与持续迭代优化提供了坚实保障。
4. 1 规划设计阶段
4. 1. 1 需求分析
需求分析是AI大模型工程化落地的核心起点，需紧密围绕能源企业战略目标，开展全链路系统性规划。具体可从以下维度层层推进：
首先，明确核心业务目标，锚定价值导向。例如，通过AI大模型优化能源生产调度，核心诉求为提升发电效率、降低能耗成本，实现生产环节的精准调控；依托预测性维护技术降低设备故障率，关键目标是缩短非计划停机时长、延长设备服役周期，保障生产连续性。
其次，深度拆解应用场景，细化需求清单。需结合能源行业业务特性，明确各场景下的技术与功能诉求：在智能巡检场景中，需支持无人机与多类型传感器的多模态数据高效融合，具备日均实时处理数万条设备运行数据的能力，实现故障隐患的自动化识别；在能源交易场景中，需构建动态价格预测模型，将预测准确率提升至90%以上，为交易决策提供可靠支撑。
数据需求分析是基础支撑，需构建全流程数据管控体系。明确数据类型、追溯数据来源、制定严苛的质量标准，确保数据覆盖全面、维度完整且无系统性偏差；同时重点保障数据时效性，满足AI模型实时推理与动态优化的需求，从源头规避数据质量问题对模型效果的影响。
技术可行性分析需聚焦行业适配性与落地兼容性。一方面评估AI大模型对能源行业特定功能的支撑能力，如时间序列预测、设备故障精准诊断、能耗动态模拟等核心场景需求；另一方面全面验证模型与企业现有IT架构、业务系统的兼容性与适配性，提前预判技术瓶颈并制定解决方案。
算力需求分析需兼顾性能与经济性，构建弹性算力体系。统筹规划异构算力配置，综合考量中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）等通用算力，以及现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等专用算力的协同调度；结合能源生产"峰谷交替"的行业特性，制定弹性扩展策略------利用用电低谷期的富余算力开展模型批量训练，在用电高峰期优先保障推理服务的稳定输出，实现算力资源的高效利用。
最后，开展全维度成本与安全合规分析。成本端需精准估算数据采集、标注清洗、模型训练、推理部署及长期运维迭代等全流程投入，实现投入产出比最优化；安全端需强化数据加密、访问权限分级管控、操作日志审计等防护措施，开展全方位合规性审查，确保完全符合能源行业数据安全法规及企业内部安全管理标准，筑牢数据与模型安全防线。
4. 1. 2 方案设计
本方案设计以AI Native 理念为核心指导，构建能源行业端到端的 AI 系统架构，具体设计内容如下：
- 算力基础设施设计：采用混合云架构，将核心训练任务部署于高性能计算集群，保障大规模模型的高效训练；推理任务则下沉至边缘节点，满足能源场景低时延、高可靠的实时响应需求。
- 数据集建设方案：覆盖数据采集、清洗、标注、增强全流程，重点攻克能源领域数据稀缺的行业痛点。例如，借助生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）扩充设备故障样本量，或运用时序插值技术补全监测数据中的缺失字段，夯实模型训练的数据基础。
- 模型选择与优化策略：依据不同业务场景精准匹配适配模型架构。在负荷预测场景中，选用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）或 Transformer 架构，挖掘时序数据的深层关联；在设备故障诊断场景中，采用视觉 Transformer（Vision Transformer, ViT）模型，提升设备异常特征的识别精度。同时，通过模型蒸馏、参数剪枝等轻量化技术压缩模型体积，降低部署成本与硬件资源消耗。
- 智能应用构建方向：深度集成多模态交互能力，例如依托语音 - 图像双模态融合技术，赋能巡检机器人实现设备异常的自主识别、定位与告警，提升能源场站的智能化巡检效率。
- 全链路安全与隐私保护：构建贯穿数据采集、模型训练、应用部署全流程的安全防护体系。采用联邦学习技术支撑跨区域数据协作，基于参与方协作模式、数据分布特征及场景应用需求，灵活选用横向联邦、纵向联邦、联邦迁移学习等协议类型，并针对性制定动态冻结、静态冻结、客户端自适应冻结等差异化策略；依托同态加密技术实现敏感数据全生命周期保护，同步搭建动态权限管控机制，从技术层面杜绝数据泄露风险。
4. 2 训练推理阶段
4. 2. 1 数据集构建
构建高质量数据集是能源行业 AI 大模型发挥优异性能的核心基石，需严格遵循"全面性 - 一致性 - 可解释性"三大核心原则，具体实施路径如下：
- 多源异构数据收集：整合跨维度、跨场景的多源异构数据，例如汇聚数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA）系统的实时运行数据、气象站的历史天气数据、地质勘探的专项报告等多模态信息，构建覆盖能源生产、传输、消纳全链路的跨模态数据资源池。
- 精准化数据清洗：重点剔除数据中的噪声干扰与冗余信息，通过规则引擎精准过滤传感器异常波动数据，借助聚类算法高效剔除重复的设备运行记录，保障数据集的纯净度与有效性。
- 低成本智能标注：引入主动学习机制优化标注流程，优先筛选并标注数据不确定性高的样本，减少无效标注工作量，可将标注成本降低 40% 以上。
- 场景化专用数据集构建：针对不同业务场景定制专属数据集。在光伏发电场景下，需构建包含光照强度、环境温度、阴影遮挡等关键维度的特征数据集；在输电线路巡检场景中，则需完成杆塔缺陷的像素级精准标注，满足细分场景的模型训练需求。
- 分层级数据集规划：预训练数据集侧重规模扩容与类型多样性，需全面覆盖火电、水电、光伏、风电等不同能源类型及各类气候工况；微调数据集强调领域特异性，例如在核电站安全监控场景中，需纳入典型事故的完整案例库，实现模型对专业场景的深度适配。
- 动态化数据更新：建立常态化的增量数据引入机制，例如每日同步新能源电站的发电量实测与预测数据，持续丰富数据集的时效性内容，确保模型始终保持对外部环境变化的高敏感性与适应性。
4. 2. 2 模型训练与推理
模型训练阶段需结合任务特性适配优化策略：预训练阶段依托大规模分布式训练框架，实现百亿级参数模型的高效并行训练；微调阶段采用大模型低秩自适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）技术，冻结模型主干网络，仅更新少量适配参数，即可显著降低显存占用，兼顾训练效率与效果。
推理优化需结合能源行业硬件部署特性选型适配框架：云端推理采用TensorRT加速引擎，可将推理延迟降至毫秒级，满足业务实时性诉求；边缘端部署采用开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange, ONNX）推理引擎，配合INT8量化技术大幅降低能耗，适配智能终端低功耗运行需求。针对特定业务场景可开发定制化推理引擎，以光伏电站故障诊断场景为例，可集成梯度加权类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM）可视化模块，直观解释模型决策逻辑与依据。
模型评估需构建多维度指标体系：分类任务采用F1分数衡量精准度与召回率的平衡效果，回归任务采用均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）评估预测偏差程度，同时需融入业务场景相关性指标，确保评估结果贴合实际应用价值。
持续学习机制依托在线学习框架搭建，实现模型参数的动态迭代更新。例如面对电力市场价格波动场景，可自动触发预测模型参数调整，保障模型在数据分布发生偏移时仍能维持稳定性能。
在AI大模型落地实践中，关于优先构建L1行业通用模型还是L2场景专用模型的决策，需结合业务核心目标、资源配置能力、市场迫切需求及技术实现难度进行综合研判，平衡落地效率与长期适配性。
4. 3 应用落地阶段
4. 3. 1 RAG 知识库构建
RAG 知识库通过融合结构化与非结构化多源数据，针对性解决能源行业 AI 大模型面临的实时性不足与专业性薄弱两大核心痛点。在知识预处理阶段，需率先构建领域本体库、明确实体关联关系，同时制定精细化数据清洗规则，实现冗余文档的精准剔除。
数据处理环节采用双轨制流程：结构化数据依托 ETL 工具完成特征抽取；非结构化数据经 BERT 模型分词处理后生成向量索引，最终存入 Milvus 向量数据库。检索模块搭载混合索引技术，可实现百亿级文档的秒级高效检索，将召回准确率提升至 95%。
知识增强模块集成 Function Call 接口，能够调用外部应用程序编程接口（API）获取实时资讯，典型场景为接入气象预报服务，动态更新风能、太阳能发电预测模型。版本管理机制可全程记录知识库更新日志，并支持 A/B 测试以验证知识内容的有效性。该知识库的典型应用场景包括：智能调度系统日均处理数万条设备运行数据；故障诊断助手可覆盖 90% 以上的常见设备故障模式。
4. 3. 2 智能体构建
智能体通过多主体协作实现能源行业复杂任务分解与执行。架构设计采用"中心化调度+去中心化执行"模式,中央控制器基于强化学习算法优化任务分配策略, 边缘智能体自主完成子任务。大语言模型( Large Language Model,LLM) 核心引擎支持上下文感知推理,通过记忆网络模块存储历史交互信息,实现跨轮次对话连贯性。开发框架提供低代码接口,支持拖拽式创建智能体,典型应用包括新能源电站巡检机器人集群,单日处理设备异常报警量达1万次。全生命周期管理体系涵盖需求分析、模型训练、部署监控、退役回收4阶段,建立健康检查指标体系。安全管控机制通过沙箱环境隔离敏感操作,日志审计系统记录所有API调用行为,符合 ISO 27001 合规要求。集群扩展采用Kubernetes自动伸缩策略,根据流量波动动态调整资源池规模,支撑百万级并发访问。
5 结束语
AI 大模型工程化落地是能源行业转型升级的核心驱动力,也是 AI 产业纵深发展的关键环节,但目前仍面临多重挑战。
技术层面,能源数据因多源异构、隐私性高需构建标准化治理体系,通用 AI 大模型难以适配行业特殊场景,亟需开发轻量化、可解释的定制化模型;
政策层面,专项激励政策与标准规范缺失,导致技术转化动力不足;市场层面,企业接受度低、投资回报机制模糊制约规模化应用。
破解路径包括通过联邦学习等技术强化数据安全,开发融合物理规律的行业 AI大模型;制定财税补贴、场景开放等政策,建立能源 AI标准体系;构建" 政产学研用"协同生态,推动技术-产业闭环。 未来,AI 大模型工程化将从单点创新转向全链条落地,以多模态 AI 大模型加速跨领域融合、边缘计算提升实时决策能力、绿色算力降低应用成本为主要趋势,AI 大模型将深度赋能能源生产优化、助力碳达峰碳中和目标实现,同时为智能制造、智慧城市等领域提供范式参考,释放万亿级经济社会价值。