文章核心观点 - 物理人工智能正推动能源行业竞争格局从依赖“物质资产”转向比拼“人工智能资产” [1][5] - 人工智能作为划时代生产力，正从自动化工具向自主化主体跃迁，将重构整个能源系统和竞争格局 [5] - 中国凭借巨大的市场需求、复杂的能源系统和完善的产业链，在发展物理人工智能方面具备全球领先优势 [12] 未来能源系统形态 - 未来能源系统将从当前设备的简单堆叠，进化成由数以亿计智能体构成的、类似珊瑚礁般可演变的生态系统 [3] - 该系统旨在实现稳健安全运行，并消纳更多绿色电力，以提供低成本高质量的清洁能源支撑 [3] 人工智能对能源行业的影响 - 人工智能具备感知、思考、判断和决策能力，能解决人类大脑难以驾驭的复杂巨系统问题 [5] - 行业核心竞争力度量衡将从“比大小、称重量”转变为比拼大模型智商、算力规模和智能体数量 [5] - 风机、储能、光伏板等物理设备需转化为人工智能资产才能具备更大竞争力 [5] 物理人工智能的应用实践 - 远景通过园区级能源管理与碳管理数字化系统及绿电交易等方案，助力耐克、星巴克等企业降低全价值链碳排放 [5] - 远景赤峰零碳氢能产业园作为能源大模型训练场，集源网荷储各环节电力电子设备于一体，提供海量数据和全局感知力 [9] - 研发的“天机”气象大模型显著提升了7天以上中长期气象预测准确性，为可再生能源可靠运行奠定基础 [12] - “远景天枢”能源大模型应用于构建新型电力系统，可提升储能和风机收益，优化电力交易和资产投资决策 [12] 能源市场化交易与人工智能价值 - 随着新能源全电量入市，电量不再直接等于收益，能源企业普遍面临管控风险、高效发挥资产价值及进行新能源交易的挑战 [9] - 能源大模型是新型电力系统重要赋能者，可帮助企业在金融市场穿越风险、捕捉机遇，推动行业从价格厮杀走向价值竞争 [10] 物理人工智能新范式 - 传统大语言模型在应对物理世界时可能出现“幻觉”，物理人工智能新范式将其与物理定律、知识图谱深度耦合以消除此问题 [12] - 该范式将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程等物理规律结合，使人工智能能在真实物理世界中可靠发挥作用 [12]

核心理念与行业趋势 - 人工智能正从工具属性转向主体属性 成为需要培育和共创的同事[1][2] - 未来能源系统将进化成智能体生态系统 而非设备的简单堆叠[1] - 能源行业竞争核心将从物质资产转向人工智能资产[1][3] - 可再生能源成为主体能源导致电力系统复杂性呈指数级增长 电价波动加剧[2] - 人类难以驾驭的复杂性能源系统为人工智能提供了绝佳应用场景[2] 物理人工智能概念与技术 - 物理人工智能是AI与物理定律 系统边界 知识图谱深度耦合的新范式[2] - 将数据智能与能量守恒定律 空气动力学方程等物理规律结合 可消除传统语言大模型的幻觉[2] - 中国因丰富应用场景和产业数据 有望在物理人工智能领域实现全球领先[2] - 远景气象大模型天机显著提升了7天以上中长期气象预测准确性[3] - 远景能源大模型天枢具备全局感知 系统洞察和持续进化能力 应用于构建新型电力系统[3] 公司产品与战略布局 - 远景基于风电 储能 氢能 气象等产业能力和海量数据打造能源大模型[4] - 公司发布天枢能源大模型驱动的AI电力系统 伽利略AI风机和AI储能等前沿产品[3] - 能源大模型运用图神经网络 时空模型和多模态Transformer等先进算法 通过云边端协同实现实时控制[3] - 物理人工智能主导的能源大模型旨在推动绿色能源转型 终结行业同质化内卷竞争[4]

核心观点 - 远景能源发布伽利略AI风机，通过物理人工智能技术解决风电行业核心痛点，引领行业进入新阶段 [1] - AI风机解决方案基于四大平台，可将风电场收益提升20%以上，并通过示范项目验证了20.9%的收益提升 [3] 解决方案与技术平台 - 基于"天机"气象大模型与"天枢"能源大模型搭建全域多模态感知平台、数字孪生平台、智能控制平台和设计演化平台 [3] - 该解决方案旨在解决预测不准、风机发电性能差、安全质量隐患高等行业痛点 [3] - 示范风电场一半风机加装AI模块后，收益提升20.9%，通过精准预测、高电价交易、算法算力提升和全域多模态融合预警实现目标 [3] 预测精度提升 - "天机"气象大模型利用千卡算力和百亿参数模型，融合多模态数据和全球超过800GW能源资产数据 [5] - 模型嵌入物理约束，仅需3分钟即可生成未来15-30天的全球精准预报 [5] - 通过实时运行数据反馈形成闭环，区域级高时空分辨率可做到20米以内，持续优化预测结果 [5] 发电能力提升 - AI风机核心是过亿参数规模的神经网络，在高性能芯片支持下进行实时在线推理 [7] - 智能控制平台实现从毫秒级响应到月级别策略调度的深度融合，使风机具备预感能力和自愈力 [7] - 后台云端设计研发平台覆盖百万级仿真工况，通过海量数据实现每年超亿级案例仿真迭代，完成从标准设计到自主设计的转变 [7] 预警准确率提升 - 通过自研自制和高保真数字孪生平台掌握核心部件基因图谱 [9] - AI算力算法结合海量运行数据和物理分析，将预测准确度和覆盖度推升至新高度 [9] - 以叶片失效为例，通过多模态信号监测可早期发现风险，故障预警周期提前2个月以上 [9] 行业影响与展望 - AI风机使风机从"工具"转变为洞察天气、了解电力市场、调整功率曲线的"智能体" [11] - 人工智能对风电的赋能具有巨大想象空间和进化空间 [11]