发电行业AI大模型落地进入“深水区”

来源：中国能源新闻网 时间：2026-05-07 16:34

李钰

　　香山脚下，春意盎然。“2026年发电行业AI大模型应用与实践专题研讨会”在北京召开。这场汇聚发电企业、科研院所与数字化科技企业的思想盛宴，不仅是对过去几年AI在电力行业探索的总结，更是对未来“人工智能+能源”深度融合路径的战略定调。从顶层设计到一线实践，从算力底座到智能体应用，本次大会清晰地传递出一个信号：发电行业的AI应用正从“单点试验”迈向“规模落地”，从“技术验证”转向“价值创造”。

　　战略升维：AI成为发电行业的“生存要件”

　　会议伊始，中国电机工程学会会士、电力信息化专委会副主任委员刘建明便点明了AI大模型在发电领域的战略高度。他指出，AI赋能不仅是技术升级，更是行业高质量发展的必由之路。他提出应从深耕核心业务场景、强化跨界协同创新和完善标准与人才体系三个维度发力，推动行业智能化转型。

　　算力筑基，算存网云协同打破落地瓶颈

　　如果说战略是蓝图，那么算力与数据就是落地的基石。针对当前大模型落地面临的算力资源分布不均、异构系统兼容性不足等挑战，华为展示了其系统级的解决思路。通过探索边缘AI一体机等轻量化方案，推动AI从中心训练走向电厂侧、厂站侧的边缘，让技术真正扎根生产一线。

　　华为中国政企电力系统部总经理李继光表示，电力行业正承担“双重战略使命”——既是AI时代算力底座的核心能源供给方，又是AI技术落地的核心需求方。电力行业的智能化水平，直接关系到国家能源安全与数字安全。

　　面对电力行业专用模型构建壁垒高、规模化复制难、安全生产红线严、落地最后一公里堵点及可持续商业闭环难等行业挑战。华为始终秉持开放生态，开放全栈技术积累与客户伙伴共克时艰。华为已携手五大发电集团，在新能源功率预测、设备预测性维护等场景开展探索，打造可复用的示范样板。

　　华为中国政企产品组合解决方案销售部总经理欧杨在演讲中指出，随着Tokens经济的到来和AI　Agent新纪元的开启，对计算、网络、云等基础设施提出新的要求。

　　华为通过推进All　Intelligence战略，凭借超节点/集群与灵衢高速互联、OceanStor　AI存储、星河AI网络、构筑全场景AI算力底座、释放算力潜能。同时，华为云做厚算力黑土地，提供丰富的一站式企业级AI开发平台。目前，华为和华电联合推出的新能源气象功率预测大模型在华电乌江等地实践落地。这种“算存网云协同”的能力，正是为了解决行业专用模型构建壁垒高、规模化复制难等痛点。

　　智能体成势：从“对话”走向“执行”

　　本次研讨会最大的亮点在于对“智能体（Agent）”价值的深度挖掘。

　　华为算力平台先遣队副总参谋长姚骏介绍了AI演进的几个阶段：从聊天机器人到推理者，再到当下智能体阶段，每步跃升带来Token使用量以十倍速度增长。他特别强调行业应用已进入用智能体“完成任务”时代，关键考察其工具调用能力、目标导向性与自主自动性。在模型平权的当下，驾驭工程以及能刻画业务数据逻辑的本体将变得非常重要。行业AI解决方案的最终的目的是要将AI融入企业价值流，解决企业实际的问题，为企业的利润增长和能力提升贡献价值。

　　姚骏以发电企业的AI功率预测场景为例，AI解决方案依托于传统时间序列预测模型和大模型，尤其是复杂推理模型，结合专家经验和AI可抽取的行业知识，可更精准地根据风光径流数据，预测发电出力曲线，通过智能体调用行业工具，优化发电调度、提升消纳水平，达到提升保障电力可靠供应的目的，最终为发电企业提效增收。这类场景的挖掘需要行业专家参与到智能体的知识建设中，通过驾驭工程和本体使能行业智能体深化落地。

　　场景深耕：价值驱动下的“百花齐放”

　　在“场景牵引”的主线下，与会专家展示了AI大模型在发电全链条的生动实践，验证了技术对业务的实际赋能。

　　华为与火电企业合作的智慧电厂，用AI辅助诊断、自动巡检推进无人、少人化运营；水电智能体让径流预测、设备智能检索等业务流效率大幅跃升；热力大模型成倍提升供热负荷预测准确率、设备隐患排查效率；岳能科技与华为盘古大模型生态共建，通过智能体将场站图绘制周期从1天缩至5分钟，解放工程技术人员，将精力聚焦于基础图纸的识别和绑点；数电云网将时序预测与语言模型引入智慧监盘、燃烧优化，在生产控制大区释放效能。

　　面向未来，在政策引导、技术迭代与产业协同的三重合力下，AI大模型将深度嵌入发电全产业链，从源侧的新能源功率预测、水电径流调度，到网侧的智能运维、荷侧的柔性互动，再到交易侧的策略优化，最终成为驱动行业高质量发展的智慧引擎，照亮从“智慧电厂”走向“智慧能源生态”的壮阔征程。

责任编辑：许艳