电力大模型——赋能能源转型的 “超强大脑”

　　当前，新能源快速发展，能源格局深度调整，能源电力行业面临电源结构清洁化、电网形态多元化、负荷特性灵活化等挑战，亟须加快以大模型为代表的新一代人工智能技术融合应用，推动电力行业智能化转型升级。

　　北京合众伟奇科技股份有限公司(以下简称“合众伟奇”)在电力大模型领域积累了丰富的技术和应用经验。公司自2014年起深耕电力能源行业，形成了以人工智能为核心的技术产品体系，服务国家电网27个省级电网的海量业务。在技术研发方面，不仅构建了涵盖图像识别、声纹识别、自然语言处理等多技术路径的AI产品体系，在产品应用方面，还推出了“基于大模型的智能问答助手”和“数字运维专家”等创新产品，广泛应用于国家电网的多个省份，有效提升了运维效率和故障诊断准确性。

　　技术研发的破局之路

　　电力行业的特殊性曾让通用 AI 望而却步。专业知识密集、业务逻辑复杂、数据敏感度高的三重属性，使通用基础模型的适配能力普遍不足。坦白来讲，场景融合难、知识理解难、推理建模难 —— 这成为电力大模型发展必须跨越的技术鸿沟。

　　在技术基座构建与国产适配方面，合众伟奇实现了从平台架构到算力适配的双重突破。其自主研发的 “灵曦人工智能应用构建平台” 以预训练模型为核心，打造了涵盖知识中心、模型中心、评测中心等模块的全流程技术体系，通过优化微调与业务闭环反馈机制实现模型自学习进化，为电力场景提供端到端 AI 支持。该平台已完成与海光 CPU、DCU 系列的深度适配，通过软硬件协同优化筑牢国产信创根基，同时联合飞桨等生态伙伴，在轻量化模型研发与部署上形成关键突破。

　　在多模态融合与场景化技术创新上，合众伟奇构建了覆盖多技术路径的电力大模型应用体系。其将大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)架构深度结合，研发的智能问答助手可精准匹配电力规章制度与运维知识，在 13 个省级电网实现近 50% 的市占率。同时突破 “软模型 + 硬装备” 融合技术，推出 “大模型 + 机器人” 的无人化质检实验室，集成视频识别、语音交互、智能规划等 AI 能力，解决计量资产质检的人工操作痛点。此外，通过融合图像、声纹、文本等多模态数据，形成了计量设备缺陷检测、现场作业安全识别、局部放电异常检测等特色技术产品群，并将 AI 辅助编程应用于研发全流程，使开发与测试效率均提升 30% 以上，实现技术价值与研发效能的双重提升。

　　全产业链的智能革命

　　从日常办公、运营管理、产品研发，到安全生产、设备健康管理及预测性维护，电力大模型正以 “场景深度适配” 重构行业价值链条。2023年以来，合众伟奇开展基于AI大模型技术的产品研发，探索智能语音、图像识别、视频分析、知识图谱等人工智能技术在电力行业中的创新应用，成功推出了企业智能知识库、智能问答助手、电力物资智慧管家、现场作业安全监督员和电网数字运维专家等创新产品。

　　在智慧办公领域，合众伟奇电力大模型基于企业的规章制度、通知公文等文本知识数据，能够自动从文本知识数据中提取信息构建知识库。同时，还能实现对用户问题的精准理解，实现快速知识查询和回答，并自动从用户上传的文档中提取关键大纲、生成精炼的文档摘要。此外，还能通过对比分析揭示政策的演变过程，基于时间线生成清晰的政策演进图并总结关键变化点。

　　在智慧运营领域，合众伟奇打造的数字运营助手，基于企业数据资产帮助经营管理、科研管理等人员快速了解生产、经营现状，并进行相关的预测、分析和评判，辅助员工进行高效率的问题理和决策。

　　在智慧生产领域，合众伟奇大模型基于图像识别小模型与大模型有机结合，对伺服机构等产品的外观进行全方位检测，通过识别产品图像、照片内容，对伺服机构征集外观自动进行检测分析，精确识别的油渍、划痕、磨损等外观缺陷内容，同时对异常图图片进行过滤，用来提高模型算法的精密性和准确性。

　　在智慧服务领域，合众伟奇大模型不仅能够基于设备的故障标签，自动分类提取故障案例描述和故障量化数据，并关联相关故障案例知识，还能基于异常检测参数特征、通过大模型深度推理，实时诊断故障。

　　规模化发展的三重瓶颈

　　尽管应用成效显著，但电力大模型的规模化落地仍面临多重挑战，数据治理、技术适配与商业平衡构成当前最主要的发展瓶颈。

　　数据治理的 “孤岛困境” 尤为突出。电力数据分散于发电、输电、配电、用电各环节，不同企业、不同设备的数据标准不一，部分老旧设备数据采集频率低、质量差，难以支撑模型训练需求。更关键的是，用户用电数据涉及隐私安全，跨企业、跨区域的数据共享缺乏有效机制，导致模型难以获取全面的训练样本。

　　技术适配的 “精准性难题” 同样亟待破解。电力场景对实时性与可解释性的严苛要求，与当前 AI 技术的 “黑箱” 特性形成鲜明矛盾。电网调度、故障处置等核心场景需毫秒级响应，而部分大模型推理延迟常达秒级，难以满足实战需求。更重要的是，电力决策直接关系能源安全，仅给出结果而无逻辑推导的 “黑箱” 模型，难以获得调度人员的信任。

　　商业化的 “投入产出矛盾” 则影响市场活力。大模型部署成本居高不下，单项目投入常超百万元，让中小电力企业望而却步。更现实的是，降本增效效果难以短期量化 —— 设备运维的故障减少率、电网运行的损耗降低量等指标，需长期监测才能显现，影响了企业的投入意愿。目前市场盈利模式仍以定制化解决方案为主，API 调用、订阅制等轻量化模式尚处于探索期，难以形成规模化效应。

　　面对挑战，电力大模型正朝着 “技术融合深化、应用场景拓展、生态体系完善” 的方向演进，未来将构建起覆盖全产业链的能源智能新生态。其中，在技术层面，“大小协同 + 多模态融合” 成为主流方向。大模型负责全局决策与复杂推理，小模型聚焦设备诊断、负荷预测等细分场景，通过知识蒸馏技术实现能力传递。在场景应用层面，将从 “辅助决策” 向 “自主执行” 延伸。随着具身智能技术发展，大模型将与巡检机器人、智能操作臂等实体设备深度融合，实现 “感知 - 决策 - 执行” 闭环。在生态构建层面，将形成 “平台 + 生态” 的产业格局：核心企业提供基础模型与算力支撑，专业厂商聚焦细分场景解决方案，科研机构负责技术突破，政府部门主导标准制定。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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