自動駕駛不是在造車，而是在訓練一個能讀懂世界的大腦。正如能源系統的智能化，也不是在堆設備，而是在打造一個能自我感知、權衡、決策的“數智體”。

它們本質上走的是同一條路，讓大模型不僅能理解語言，還能掌控現實。

只是，在能源領域，它正掀起一場悄無聲息的革命，主戰場不在煤炭、光伏、風電，而在算法、模型、智能體。掌控電網的，不再是調度員，而是那個背后懂物理、會博弈、能進化的能源AI。

那么，是誰在訓練能源大模型？它能否像智能駕駛那樣，在復雜的環境中實現“自主決策”？

想訓練大模型那樣訓練電網

可行嗎

根據天眼查媒體綜合的最新數據顯示，我國電力系統預計2030年將攀升至20億千瓦。

這時候，AI不是錦上添花的小工具，而是整張電網的“神經中樞”。它能掐準負荷脈搏、盯緊風光出力，還會把儲能和水電精準派上用場，把電從哪來、往哪送、怎么配，全鏈路一體化統籌。

面對用電高峰、出力低谷的雙重起伏，它能在毫秒級里權衡利弊、下判斷、動資源，真正做到了靠AI調電。

新型電力系統的主角，換人了。

2025年，能源行業大模型扎堆上新，不是炫技，而是真實落地。

而就在6月28日，亮出“千億級”底牌的，則是國家能源集團，其全球首個千億級發電行業大模型“擎源”正式發布，不僅橫向覆蓋火電、水電、風電等業務線，更縱向打通設備檢修、電力交易、安全管理等75個場景，部署了超過41個智能體。

此外，“大瓦特·馭電”由南方電網發布，是電力系統智能仿真大模型。它能將傳統需要幾天運算的大電網，運行模擬壓縮到“秒級響應”，為調度優化、事故分析、電力規劃插上AI之翼。

過去的電力系統，全靠人頂。調度員憑經驗拉平負荷，工程師靠聽聲摸溫查設備，交易員看盤拍價全靠感覺。如今，這一切都在被模型“接管”，而且學得比人還快。

它怎么做到的？

關鍵是“分層建模”。底層有個L0通用大腦，能看圖、懂語義、識趨勢，打下全局調度的基本功；往上走，L1到L3按火電、風電、核電一層層細化，直接學會怎么預測功率、調設備、保安全。

人們不再訓練一個工具，而是在培養一個能理解整個能源系統的“超腦”。每一度電背后，不再是人拍板，而是AI掂量過無數次代價后做出的選擇。這不是技術升級，是能源系統智慧的進化。

譬如，在風電場的某塊風機上，“擎源”可以接入振動、溫度等實時信號，自動判斷葉片是否即將疲勞斷裂；在調度中心，大模型可以結合氣象、水文、負荷變化等多源數據，自動生成最優發電與輸配組合方案。

當然，這種智能背后，需要的不是幾個專家拍腦袋，而是產業鏈條重塑。以“擎源”模型為例，其連接的是全球最大裝機量、萬億級數據資產、千人級AI團隊和百余個已驗證業務場景。

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

現在，同樣沒人敢輕易相信，一個AI模型，真能同時搞定調度、交易、負荷預測和設備養護。

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

這不是輔助工具，是一場認知方式的再構。

每一個決策背后

都是模型在“掂量代價”

AI，在能源領域面臨的重大考驗，是應對變革帶來的復雜決策挑戰。

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

這不是一次簡單的機制變動，背后，沒有哪個決策是輕松的。每一次報單、每一筆交易、每一個曲線，都可能牽動利潤甚至發展。如果說過去拼的是站點多不多、資源好不好，那么今天比的是系統能不能實時掂量代價。而AI，就成了那個能在復雜不確定中，構建風控閉環的核心角色。

自動生成多場景信息實時動態報告，做出要不要出清、需不需要對沖的實時判斷，這些也都能讓AI大展拳腳，更不用說可以實時獲取電站出力、市場節點價格、設備運行狀態和氣象信息。

而這一整套機制的成立，建立在SCADA（數據采集與監視控制系統）、交易算法系統與風險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人，而是最信任模型的那個人。

AI能將氣象、水情、設備狀態、市場價格等數據融入統一決策系統，把人類經驗中那些感覺這單劃算、設備應該穩住這樣的判斷，轉化為數學建模與策略優化。

它知道現在投低價可能白忙一場、晚兩小時投標或許利潤更大，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：“這個軸承還能撐28小時，但超過就有80%的概率出現輕微異常”。于是，運維不再憑經驗聽聲辨異。

調度運行中，AI也不是輔助參考，而是主動建議甚至自動執行。

像“大瓦特·馭電”這樣的智能仿真模型，能在幾秒內跑出千萬級數據模擬，預測不同調度方案的安全風險、負荷平衡能力和經濟成本。

根據天眼查綜合信息顯示，模型是基于海量數據推演、多輪驗證和持續反饋形成的科學決策依據。比如，在新能源功率預測上，AI模型引入時間序列建模+深度學習+物理融合建模，甚至還帶先驗知識注入，提前讓模型知道沙塵天氣會影響光伏效率、風切變會擾動風電出力。

模型掂量的代價，也不只是電費和效率，還有安全、可持續、用戶體驗。

這，正是能源系統進入智能決策時代的標志。

能源大腦之爭

是AI“新基建”的新戰場

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，大模型比拼就換了維度。

誰能為產業創造“調度權”？誰能在能源系統中贏得“思考權”？

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，而是變成整個能源系統的中控大腦。不是講得明白，而是算得精準、調得下來、省得了錢。誰能擁有這樣的能源大腦，誰就擁有了整個行業未來的話語權。

而這套“新協議”，誰先寫，誰先掌握。別忘了，大模型跑得快，背后是算力、數據、算法三者的組合拳。而能源行業有一項天然優勢：超大體量、極高復雜性、深閉環的數據體系。

一個國家級能源集團的數據結構，本身就是一個天然的AI實驗場。

所以，能源大腦本質上不是哪個模型更快、哪個輸出更準，而是能真正掌握一整套建模范式與運營模式。這是底層掌控力，是未來能源系統算法層級的主導權。

何況，技術定義場景，場景反哺標準。

一旦某個企業率先跑通50+場景、部署百個智能體、實現實時調度閉環，它就有可能掌握行業未來的參考標準。這種先行者優勢最終演化為算法框架的規則構建。

它不是蓋廠房，不是建鐵塔，而是建算法、建標準、建協議。

當然，能源系統未來不缺電，但缺“聰明的電”。

就像智能駕駛不是看車的發動機，而是看誰掌控了感知系統、決策系統、執行系統的閉環，能源系統未來的核心也不是發多少、供多少，而是誰更懂怎么調、怎么省、怎么協同。

誰能訓練出下一個能源超級大模型，誰就能構建一個更高維度的能源秩序。

而這，正是大模型真正進入生產力核心地帶的標志。

所以，終局是什么？

是每個電廠、每塊光伏板、每個風機，都不再是信息孤島，而是掛接在一個能思考的能源網絡上；是智能調度、運維、交易、安全全部并行，人類只是提問，AI隨時回答；是能源AI像水、電、路網一樣，變成基礎設施的一部分。

相對于智能駕駛的風馳電掣，這里的試煉則更深，也更慢。因為，每一個判斷，都必須對得起整片電網的穩定。

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