物理AI技术趋势 - 物理AI成为新一代技术主角，标志着AI从技术炫技转向应用务实，需理解物理世界运行规律并做出规划[1] - 大语言模型存在"幻觉"和"遗忘"核心局限，难以支撑物理AI需求[1][2] - 世界模型（如杨立昆倡导的方案）是破局关键，需具备感知、理解和推理能力[2] 能源AI的垂直落地 - 能源AI是物理AI在垂直领域的专业化实现，需理解行业复杂性和运作规律并执行决策[3] - 能源AI通过"仿真+机理"组合模式构建世界模型，仿真模拟真实环境，机理调优算法理解系统内部要素[3][4] - 行业数据和knowhow是最大壁垒，需大量真实数据支撑训练并结合行业机理微调[4] 泛能网的能源AI实践 - 泛能网依托30年能源行业积累，开发"泛能仿真"工具，融合RAG等技术构建能源AI[5] - 提出"能源自动驾驶"概念，体系架构分为能碳大模型（大脑中枢）、专业Agents（智能座舱）和能碳智控（执行单元）[6][7][8] - 能源自动驾驶分级从L1（少量自动化）到L5（全局自主协同），目前正突破L3（局域自治）[9] 能碳智控一体机的应用 - 新一代能碳智控一体机集成传感装置，通过端边云架构提供即用型能源管理程序[10] - 应用于印染行业，覆盖染缸到定型机多工序，年减少布匹损耗可制作超500万件T恤[10] - 能源AI以具身智能形态走进产业场景，重构能源基础设施的AI化转型[11]