21世纪经济报道记者曹恩惠 北京报道
能源与人工智能(AI)在近些年来之所以能擦出火花,本质上是实体经济与数字化技术的深度融合。
早在2023年,国家能源局就正式印发了《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,提出要以需求牵引、数字赋能、协同高效、融合创新为基本原则,到2023年实现数字技术与能源产业融合发展对能源行业提质增效与碳排放强度和总量“双控”的支撑作用全面显现。
在政策的催化下,近两年来,业内关于“能源+AI”的讨论和实践,越来越深入。作为能源领域已有近二十年工作经验的老兵,新奥能源副总裁、新奥泛能网CEO程路,亦是能源数字化发展的探索者。
“我用了三年多的时间,去不断理解能源产业的数字化发展,以及如今AI对于传统产业的赋能。如果说,一开始我们只是一味地追求技术上的数字化,那么直到去年,我们才完整构建了从感知、认知到决策的闭环�！痹诮邮�21世纪经济报道记者专访时,程路始终在强调,“能源+AI”之所以成为行业转型的必答题,是在于实现了“闭环”的数字化,是对能源系统创造真正增量价值的最佳答案。
那么,程路所在意的“闭环”究竟是什么?“能源+AI”的发展还面临哪些挑战?
高度闭环的系统
“我们最开始做的数字化业务,在今天看来,它只是‘数字’的,不能算‘智能’的。”程路向21世纪经济报道记者坦言,在其主管新奥能源的能源领域业务时,他的认知也在不断迭代,“到了去年,我们已经确定,能源产业的数字化、数智化发展,一定是一个闭环的系统。因为只有真正的智能化,即具备感知-认知-决策闭环的系统,才可能为客户创造增量价值�！闭庖簿褪欠耗芡剿鞯摹澳茉�+AI”方向。
从线下业务到线上数字化发展,程路职能上变化的背后,是新奥能源对于数字能源领域的不断探索。
据悉,2008年,新奥率先提出了落地现代能源体系的“泛能理念”,并已形成水电气热冷多能互补的综合能源体系。而在“泛能理念”牵引下,以用户需求为出发点,截至2025年新奥能源以泛能网为载体,已经为全国超过9500家企业和200座以上园区,提供深度能碳数智化服务,累计实现节能10亿度电、减碳60万吨。
且在2024年,新奥泛能网推出了行业首款能碳智控一体机,以自主研发的泛能网“类泛能仿真”技术为内核,集成了能碳产业大模型,以端边云一体化的“具身智能”方式落地,实现设备自主控制、系统智慧决策、智能持续进化三大核心能力,而这更是区别于传统能源技术依赖的机理模型与大数据简单结合的功能。
“能源系统应该是一个全量感知的状态,它不仅仅是一些单点的信息采集,更重要的是要把这些信息数据变成决策依据,甚至形成执行方法�！背搪犯嫠�21世纪经济报道记者,从感知、认知到行为决策,这就是其强调的“感、认、行”的“闭环系统,是数字化、智能化非常重要的体现�！�
“纯粹依靠过去的物理系统、自动化设备以及人的经验,已经无法满足能源系统越来越复杂的需求,AI的出现则是补缺了这块拼图。”程路向21世纪经济报道记者分析,秉持泛能理念,找到客户的真实需求已成为所有业务的原点,而智能,正是解决客户需求以及业务规�；⒄沟墓丶��！霸贏I技术的加持下,能源领域大量参数、变量数据进入到AI大脑,有别于传统用能重度依赖人工调控与中心化分配的方式,打破了物理区间壁垒,以分布式的形态借助仿真技术会运行实时需要处理的数据,同时进行预测�！�
对此,程路用能源领域的“自动驾驶”来形容“能源+AI”未来发展的理想趋势——在能源系统中,实现L3甚至L4级别的“自动驾驶”,意味着能源设备处于可监、可控、可测、可调的状态,脱离了人的经验,完全基于数据做出最优的决策且实现更多的自主运营。而这样的能源领域“自动驾驶”系统具有无人、复杂,且灵活的特点。
产业重塑之战
程路曾经在一场公开演讲中做出判断:在仿真大模型的驱动下,“能源+AI”已经来到了“奇点变革”的前夜。他进一步预测,在可见的三至五年就会有革命性的爆发。
近些年来,AI与能源、电力产业的融合发展,已经成为自上而下的热门话题。6月5日,国家电网有限公司总经理庞骁刚在国新办新闻发布会上便表示,下一步将深入落实国家“人工智能+”行动,加快推进以大模型为代表的新一代人工智能技术在供电服务领域的融合应用。
然而,能源数字化如火如荼的发展趋势下,“能源+AI”的场景化应用项目实现真正落地并不简单。程路用“还是一个意气风发的少年”,来类比当前“能源+AI”所处的发展阶段。“政策法规的引导,企业的认知与投入,以及从个性化到标准化的进步等因素都在影响能源产业数字化何时进入成熟阶段�！背搪犯嫠�21世纪经济报道记者。
实际上,能源产业作为一个传统且垂直的领域,被AI等数字化技术施以变革,实则并不容易。
“ AI技术脱离不了三个关键词:算力、数据和算法,这是它的核心底座�！背搪范�21世纪经济报道记者表示,AI若要改造一个垂直行业,其所面临的行业数据,几乎是“完全私域”的。而这套数据跟从互联网获取的数据信息及其传统人类知识积累所累积成的数据库并不一样,“垂直行业的数据,是实时互联、复杂交互的�！�
然而,能源领域大部分厂商目前所处的阶段,还是就着单点产品进行优化,可这已经跟不上真正的需求�！拔颐悄壳靶枰龀鲆惶兹媲蚁低车母鲂曰茉刺嵘湍茉从呕鞒�,在不同的行业中,做出标准化的解决方案和标准化的智能能力模块�！背搪芬部吹�,应用场景的不同,决定了每个项目所需要的能源系统必然会有所区别,“但我们底层模块是标准的,然后借助仿真模型,去像乐高积木一样重新‘组装’,以适应不同的场景需求。未来这会是一个平台,它有公信力,有更高的效率,也更有利于各企业的开发者,大家会去平台上打造各自的工具�！�
程路相信,未来具备数字能源服务能力的企业,一定会在数据上形成护城河。“大家比拼的就是,谁的产业基础更深,谁的用户数据更多,谁对行业场景的认知更强。”
不过,程路进一步意识到,即便是新奥泛能网,要成为行业的产业能力认知平台这一角色还有差距。
“‘能源+AI’,从意气风发的少年走向成熟的青壮年,它离不开产业上下的共建�！背搪废嘈�。
(文章来源：网络)
