2024年8月14日，中国信通院与《能源》杂志社联合在北京召开了企业级人工智能应用研讨会（电力专场）。来自中国华能集团有限公司、国能信控技术股份有限公司、北京能源集团有限责任公司、北京京能电力股份有限公司、中国华电集团有限公司、中能建数字科技集团有限公司、国家电投集团数字科技有限公司、国网信息通信产业集团有限公司、龙源（北京）新能源工程技术有限公司等电力企业人工智能相关负责人受邀出席本次会议，及业界头部云服务商、人工智能企业、软件企业等30余位权威专家代表参会，共同围绕电力企业人工智能应用典型场景、主要挑战、技术实践、发展机遇等方面展开深度研讨，加快电力企业数智化转型高质量发展。

中国信通院云大所政企数字化转型部主任徐恩庆在开场发言中表示电力企业的数智化转型是推动我国经济高质量发展的关键驱动力，希望与会领导专家聚焦电力行业，深入挖掘电力领域已有的AI落地实践，共同探索未来AI在电力行业的发展方向。中国信通院将充分发挥“国家智库”、“产业平台”定位，联合产业界各方技术创新和应用实践经验，通过产业研究、标准制定、供需对接、生态建设等方式，积极搭建电力等行业企业级AI应用高质量发展平台。

《能源》杂志社副社长王高峰在开场发言中指出人工智能跟电力行业联系紧密，一是人工智能产业发展导致数据中心用电量激增，二是人工智能可以帮助电力行业企业在发电、电网等方面提质增效，推动整个行业能力升级。但由于当前阶段AI技术应用门槛高，AI在电力行业的落地还处于探索中，希望各位电力行业的领导专家围绕电力行业AI应用场景、应用需求和挑战展开研讨交流。

中国信通院云大所政企数字化转型部副主任董恩然发表《电力行业数智化转型发展洞察》主题演讲，指出随着电力市场的扩大和国家对电力行业发展规划的不断升级，建设发展新型电力系统是我国电力产业的重要发展趋势。目前绝大部分电力企业数字化转型和智能化建设整体上还处于初级阶段，产业数字化和数字产业化生态尚显雏形。而电力企业数字化需要从顶层开始设计“数字底座+开放生态”的核心能力。此外要发展电力产业上下游深度合作，打造产业协作共赢生态，科学驱动电力产业高质量转型，最终实现生产智能化、传输高效化、供给安全化、管理智慧化、业务多元化和生态协作化，全方位推动电力电网产业智能化升级和数字化转型。

中国信通院云大所政企数字化转型部高级业务主管李昂发表《企业级人工智能应用挑战与工作规划》主题演讲，指出在新型电力系统的背景下，AI技术能够优化发电、输电、配电及用电各环节的效率和响应能力，提升电力系统的智能化水平，并列举了电力行业的设备接入、智能巡检、跨域调度等典型智能化场景。他提到在电力生产和输配电企业中AI已被应用于20多种不同的业务场景，并且NLP类、CV类、预测决策类为主流算法。当前阶段，电力企业AI应用挑战主要包括企业建设智算基础设施路径，数据全生命周期治理，模型研发路径及质量评估、AI应用投入产出比及价值衡量等。中国信通院已经成立企业级数智化AI融合推进计划，并将开展《企业级人工智能应用发展研究报告》、鼎新杯案例征集、标准制定等方式，积极探索行之有效解决方案。

中国华能集团有限公司、国能信控技术股份有限公司、北京能源集团有限责任公司、北京京能电力股份有限公司等应用侧企业从电力行业实际场景出发，分享了对AI的应用诉求与考虑。

中国华能集团有限公司清能院副主任冯帆提到华能集团作为发电集团，目前正在探索对发电设备的运维检修和诊断，以及利用气象、新能源功率预测、交易价格预测等AI应用场景，另外正积极实践如何把集团的海量生产数据真正用于AI算法的研发。冯主任也表示集团已经布设了安防的设备，但是缺少场景适配度高的算法把设备很好地利用起来，另外也在思考如何把AI for Science 应用到例如二氧化碳吸收剂等材料研发领域。

国能信控技术股份有限公司智能监控平台研发部经理张城城表示目前电力行业主要从CV类、NLP类、预测类开展AI应用落地实践。目前公司已经开展例如功率预测、视频识别、文章识别、知识图谱、知识问答等应用，另外也在探索利用AI将设备的定期维护转化为预测性维护，使用AI算法替代原有需要专家才能解决的问题。他提到在算法准确率方面不同技术厂商的算法有各自擅长的场景，由于安装、天气等原因，视频识别算法在应用时的准确率远远低于理论上的准确率等，没有一套系统能够覆盖公司所有的场景。最后，张经理提到对于多模型管理和集团层面大量数据处理问题，需要更多的复合型人才来进行探索解决。

北京能源集团有限公司科技信息部副部长王勇首先介绍了京能集团的业务领域。例如AI算力方面，在北京市、内蒙、宁夏都有算力中心的投资建设；在AI应用方面，目前集团已经把AI应用到了热力热线、报告生产等场景。王勇部长认为“算力+电力=竞争力“，AI本质上是一种对事物的计算，我国在AI时代的优势并不是算力的数量，而是有足够多的使用场景，企业在实现AI落地时要坚持生态合作、坚持效益优先，选择适合业务的模型算法，而不是一味追求“先进”。此外，他认为企业做数智化转型要做到“六可”——可感、可知、可度量、可评、可比、可考量，进而辅助实现试点、总结、推广三步走的转型战略。

北京京能电力股份有限公司科技与数字化部副部长仇晓智表示目前公司有关AI的应用包括视频处理、图像识别、设备诊断等。接着，他从人财物三个方面展开对AI的看法。在“人”的方面，他认为人工智能本质是为人服务，比如在生产型企业中，需要用人工智能技术去解放生产效率，但目前的算法仅仅能做辅助决策，并不能大规模的减少生产人员的劳动强度；在“财”的方面，企业要去思考AI投入大量资金能创造多大价值；在“物”的方面，AI、算力和数字孪生仿真深层次结合是未来AI应用发展方向之一。

北京能源集团有限公司清洁能源智慧监管中心主任张志伟分享了公司的智慧监管项目，表示目前已经完成了分级建设的第一阶段数据的汇总分析建设，正在推进第二阶段AI应用的建设。他表示目前AI在报告生成、知识问答等功能与满足用户要求之间仍有差距。他分享了公司数智化转型时面临的问题，一是目前AI产品的功能并不能达到一线人员的使用预期，在一定程度上降低企业人员AI转型的主观意愿；二是AI数字化转型的投入与产出仍然不成正比等。

北电数智、腾讯云、电子云、浪潮云、致远互联、百度智能云、天翼云、联通等应用侧企业结合AI技术最新发展谈与电力源网荷储各场景融合应用的实践。

北电数智泛科技行业负责人戴唯伟强调人工智能发展与电力保障的密切关系，保障关键信息基础设施安全至关重要，并且到2030年人工智能核心产业规模将达到万亿量级，具有巨大的市场潜力。他介绍北电智算云作为AI核心产业加速器，提供包括Ensembel AI开发平台、Chordal框架和BEDI CLOUD云管平台等云服务，来支持AI产业的快速发展。

腾讯云专家架构师潘旻喆分享了与三峡新能源合作建设300个场站的经验。他指出由于在偏远地区很难组建高水平运维团队，因此腾讯尝试利用AI技术发展无人智能场站。在建设智慧场站时遇到的主要问题包括：一是训练样本不足，新建的场站没有足够多的异常检测数据来满足模型训练的要求，导致AI模型准确度不高；二是泛化能力差，例如原有算法是针对人员异常的检测，但是面临沙蛇损坏设备的问题时，需要重新收集沙蛇的数据进行收集训练；三是处理数据效率低，传统小模型处理无人机收集的数据，各个小模型独立计算，造成时间和计算资源的浪费。为解决这些问题，他提出了一个基于大模型的解决方案，通过互联网数据训练通用大模型，再利用客户或公开的行业数据集训训练行业大模型，之后针对行业中每个场景利用较少的数据进行微调，以提高模型的泛化性和效率。

电子云能源行业部资深顾问肖建清表示AI大模型落地必须具备算力基础设施，因此智算中心的建设是新基建的战略任务之一。中国电子云融合算力、数据、先进存储、安全的智算平台完成多元异构算力资源统一管理和调度，已对华为昇腾，天数智芯，沐曦集成电路，燧原科技，海光DCU，海飞科等国产主流厂商的适配。他介绍了电子云在电力行业的实践，例如建设AI中台及智能化电厂，通过对燃机、汽轮机、锅炉等复杂发电设备进行预测性检测以及智慧维护。另外对于以风、光为代表的新能源面临“靠天吃饭”的制约和挑战，电子云研发了气象大模型，通过对风场的功率预测来辅助电力交易。

浪潮云电力大模型解决方案专家黄淇从大模型的运行成本、准确性和安全性三个关键维度出发，深入分析了大模型落地过程中的关注点，并提出了MoE架构、全面优化RAG和全链路安全防护等技术措施。他表示海若能源大模型在电力行业实现了全产业链深度应用，通过提升数据基础设施能力来助力新质生产力的发展，包括设备预测维护场景中，通过多模态交互和低算力部署，提升了手持终端设备的适用性；智能巡检场景中，结合无人机和机器人，利用先进的语言、视觉和具身智能技术，实现了巡检效率的显著提升；虚拟电厂交易场景中，利用历史数据和集成学习算法，优化出力计划，提高了运营效率和市场竞争力。

北京致远互联软件股份有限公司AI产品专家廖治文首先对ESG的背景进行了深入介绍，他指出ESG不仅关注企业的财务绩效，更强调企业在环境保护、社会责任和公司治理方面的综合表现。随着国务院国资委和财政部等部门相继发布相关指导意见和披露准则，ESG理念正逐步成为推动企业社会责任和促进环境、社会与治理协同发展的重要工具。而人工智能大模型在ESG领域的应用为企业提供了前所未有的机遇，通过整合能源行业全域ESG数据，构建全场景ESG报告服务平台，企业能够系统化管理ESG数据资产，并通过知识管理转化为高价值的知识资产，实现内部共享、有效应用与创新利用，AI技术在法规库建设、事故与安全知识中心以及设备维护等方面具有强大能力。

天翼云央企行业中心主任王新磊分享了天翼云在算力层面，天翼打造了"云骁"智能计算加速平台,提供智算、超算、通算多样化算力服务；在模型层面，打造了“慧聚”智算服务平台，提供数据准备、模型开发、任务管理、模型优化等服务；在算力调度层面，打造了”息壤”算力调度平台来满足不同区域对算力的需求。他指出天翼云与行业客户通过建立联合体来共同开展技术攻关，通过结合天翼云在人工智能领域的通用技术优势和客户对各自行业的深入理解，双方协作推进项目的研发和实际应用。

中国联合网络通信集团有限公司客户经理龚百中表示中国联通基于自研的元景基础大模型同电力企业共同探索巡检与新能源发电预测领域的AI应用场景。目前电力企业面临的主要问题包括企业如何持续建设高质量数据集，如何对数据集进行整体效益评估，如何获取大模型，如何衡量前期人力、算力投入与资本回报等。

百度智能云电力行业解决方案总监林若森表示百度云目前已与国网、南网、华润、华电、国能等能源企业取得合作，未来百度云也会持续投入AI大模型研发，并期待与行业专家交流，共同推动AI在电力场景的深度应用。

未来，中国信通院将持续组织开展“企业级人工智能应用研讨会”，聚焦企业级AI“真需求”、“真价值”，搭建高质量交流对接平台，推动企业数智化转型高质量发展！

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