发电行业大模型"擎源"发布 - 我国首个千亿级发电行业大模型"擎源"正式发布 该模型由国家能源集团打造 拥有千亿级参数规模 融合运行监测 设备状态 气象环境等多维数据 [1] - "擎源"是落实数字经济战略 推动能源行业智能化转型的标杆性成果 将引领我国能源行业向智能化 数字化迈进 [1] 模型开发背景与挑战 - 发电行业推进智能化升级面临强专业性挑战 通用大模型难以满足特定业务需求 构建专用模型高度依赖高质量行业数据的获取与治理 [2] - 发电领域人员对AI技术了解有限 AI专家对发电环节技术适配点缺乏清晰认知 需发电业务专家与AI专家紧密协作 [2] - 国家能源集团拥有海量数据资产和多样化应用场景 采用"双域负责"新模式 让发电领域与AI领域组成联合团队共同研发 [2] 数据准备与模型训练 - 搜集整理超过700TB行业资料 清洗出450GB高质量数据集 覆盖文本 视觉 时序 语音等多种类型 [3] - 数据经过380位行业专家精心标注 构建发电领域最大规模的"AI专用教学题库" [3] - 结合独创的跨模态推理对齐技术 让"擎源"全方位学习掌控行业知识 [3] 业务应用场景 - "擎源"已在安全环保 电力交易 产调中枢 设备检修四大业务领域成功应用 覆盖13个场景 部署41个智能体 [4] - 在安全环保领域 开发了技术监督 班组安全 违章识别等6个场景的21个智能体 江西某火电厂安全生产水平评价时间从一周缩短至1天 [4] - 在电力交易领域 预测节点电价准确率比传统方式提升6.2% 一台600兆瓦发电机组生产成本下降0.3% 盈利能力提升2% [5] - 在产调中枢领域 保障能源供应稳定与高效 在设备检修领域 智能制定检修策略与派单 [6] 数据安全与未来规划 - 严格实施横向隔离和纵向加密原则 实现工控网到管理网的单向传输 通过分级分类管控数据 建立可信数据空间 [7] - 未来将通过模型蒸馏技术 将大模型能力"浓缩"为轻量级模型 部署至生产一线实现本地运行 满足毫秒级响应需求 [8] - 计划从试点验证 规模推广 生态共建三个阶段推进"擎源"大模型共享 逐步向产业链合作伙伴开放API接口 构建开放生态体系 [8]

中央企业AI产业大模型发展 - 中国建材集团推出"晓妙"产业大模型，以水泥板块为试验田，突破时序数据与工业机理融合等三大核心技术 [1] - 该模型已在66家水泥企业批量应用，并拓展至新材料、能源、食品制造等多产业领域 [1] - 实际应用中实现吨水泥配料成本降低1%以上，助力天山材料等企业显著降本增效 [1] "晓妙"大模型工程化能力 - 模型在中国建材近百家水泥企业落地，单个工厂数据治理周期最短压缩至14天 [1] - 模型构建和部署时间控制在最短7天以内，平均投资回报周期约1年 [1] - 已形成成熟的工程化交付能力，适应不同生产线的复杂工况和差异化条件 [1] AI在新材料研发中的应用 - 中国建材集团董事长周育先认为AI将成为新材料研发的"超级加速器" [2] - 利用AI进行材料基因组学研究、配方优化等，可缩短研发周期并降低试错成本 [2] - 集团已构建231个场景模型，覆盖从制造到研发设计、供应链管理的全链条 [2] 央企AI专项行动进展 - 2024年国务院国资委启动央企"AI+"专项行动，多家央企发布产业大模型 [2] - 中国石油发布3000亿参数昆仑大模型，国家电网发布光明电力大模型 [2] - 国家能源集团发布擎源发电大模型，显示央企加速拥抱AI技术 [2]

行业大模型发布 - 我国首个千亿级发电行业大模型"擎源"正式发布，由国家能源集团打造，拥有千亿级参数规模，融合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据 [1] - 该模型是落实数字经济战略、推动能源行业智能化转型的标杆性成果，将引领我国能源行业向智能化、数字化迈进 [1] - 模型堪称发电行业"超级大脑"，为行业实现安全、高效、绿色、智慧运行提供强大支撑 [1] 模型开发背景与挑战 - 发电行业推进智能化升级面临强专业性挑战，通用大模型难以满足特定业务需求，构建专用模型高度依赖高质量行业数据的获取与治理 [2] - 发电领域人员对AI技术了解有限，AI专家对发电环节技术适配点缺乏清晰认知，需发电业务专家与AI专家紧密协作 [2] - 国家能源集团作为全球装机规模最大的发电企业，拥有海量数据资产和多样化应用场景，为开发发电行业大模型奠定坚实基础 [2] 数据准备与技术实现 - 花费6个月时间搜集整理超过700TB行业资料，清洗出450GB高质量数据集，覆盖文本、视觉、时序、语音等多种类型 [3] - 数据经过380位行业专家精心标注，构建发电领域最大规模的"AI专用教学题库" [3] - 采用独创的跨模态推理对齐技术，让模型全方位学习掌控行业知识 [3] 业务应用场景 - 模型已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域成功应用，覆盖13个场景，部署41个智能体 [4] - 在安全环保领域开发6个场景的21个智能体，江西某火电厂安全生产水平评价时间从传统模式的一周缩短至1天 [4] - 在电力交易领域，模型预测节点电价准确率比传统方式提升6.2%，一台600兆瓦发电机组生产成本下降0.3%，盈利能力提升2% [5] 数据安全与未来规划 - 实施横向隔离和纵向加密原则，实现工控网到管理网的单向传输，通过分级分类管控数据确保安全 [6] - 未来将通过模型蒸馏技术将大模型能力"浓缩"为轻量级模型，满足毫秒级响应需求 [6] - 计划从试点验证、规模推广、生态共建三个阶段推进模型共享，构建开放生态体系 [7]

行业智能化转型 - 国家能源集团发布全球首个千亿级发电行业大模型"擎源"，模型参数达千亿级别，融合运行监测、设备状态、气象环境等多方面数据 [1] - "擎源"大模型是落实国家数字经济战略、推动能源行业智能化转型的标杆性成果 [1] - 该模型将安全管控从传统人防、物防转变为AI赋能的主动防护体系 [1] 业务模式升级 - 运维模式从"事后维修、定期检修"变为"预测性维护、状态检修" [1] - 交易决策从依赖经验和局部信息转变为基于海量数据融合、多模型寻优的智能辅助决策与自动寻优决策并行模式 [1] - 调度运行从人工判断、单点优化升级为融合气象水情、市场供需、设备状态等多维信息的全局协同智能调度 [1] 应用场景与成效 - "擎源"已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域成功应用，覆盖13个场景，部署41个智能体 [1] - 在电力交易领域，"擎源"可精准预测气象变化，预警水情风险，分析市场形势，为现货交易决策提供支持 [2] - 一台600兆瓦发电机组生产成本可下降0.3%，盈利能力提升2% [2] - 在设备检修领域，"擎源"能智能制定检修策略与派单，推动检修模式从"被动故障处理"向"预防性状态检修"转变 [2] 行业痛点解决 - "擎源"有效破解发电行业长期存在的安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等痛点 [1] - 为安全、高效、绿色、智慧发电提供支撑 [1]

国家能源集团发布"擎源"发电大模型 - 公司正式发布千亿级发电行业大模型"擎源"，打造覆盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修全链条的智能决策体系 [1] - 大模型实现三大创新突破：融合多源异构数据构建全栈产品矩阵、打造"源-网-荷-储"全场景AI解决方案、基于全国产化技术栈建立智能决策验证闭环 [1] - 目前已在安全环保等四大业务领域应用，覆盖13个场景，部署41个智能体，解决行业安全风险高、交易决策难等痛点 [1] "擎源"大模型的技术特点 - 创新性融合运行监测、设备状态、气象环境等多源异构数据，实现跨业务智能体高效动态协作 [1] - 专为电力系统打造全链路智能技术，实现电力生产垂直整合 [1] - 融合强化学习与多模态融合技术构建自适应训练与决策框架，实现技术到应用的自主可控 [1] 大模型应用成效 - 在设备检修领域，已在179个试点电站应用，半年来精准发现缺陷2633条，解决早期缺陷发现和量化评定难题 [2] - 在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域成功应用 [1] 未来发展计划 - 公司将分试点验证、规模推广、生态共建三阶段推进大模型共享 [2] - 计划逐步向产业链合作伙伴开放API接口，构建开放的发电行业大模型生态体系 [2]

行业大模型发布 - 我国首个千亿级发电行业大模型"擎源"正式发布 由国家能源集团打造 涵盖火电 水电 新能源发电等15个业务域 75个关键应用场景 百余个智能体 [1] - 该大模型将引领能源行业向智能化 数字化迈进 当前以AI 大数据为代表的新一代信息技术正深刻重塑能源产业格局 [1] - 国家能源集团作为全球装机规模最大的发电企业 拥有海量数据资产和全场景应用矩阵 正构建覆盖电力生产 交易 调度 运维全链条的智能化体系 [1] 技术创新 - "擎源"实现三大创新突破：首创多能协同动态优化新引擎 将运行监测 设备状态 气象环境等信息融合 开发"模型-智能体-应用"全栈产品 [2] - 首创发电行业垂直深耕新范式 专门针对电力系统打造覆盖"发电-电网-用电-储能"全链条智能解决方案 生产流程关键步骤100%应用AI [2] - 首创全栈自主可控智能决策新体系 基于全国产技术 结合强化学习 多模态融合等方法 建立自我学习和调整的智能决策系统 [2] 应用成效 - 目前已在安全环保 电力交易 产调中枢 设备检修等业务领域成功应用 覆盖13个场景 部署41个智能体 [2] - 有效破解发电行业长期存在的安全风险高 交易决策难 多能协同复杂 设备运维被动等痛点 [2] - 为安全 高效 绿色 智慧发电提供关键支撑 [2]

行业痛点与解决方案 - 发电行业长期存在安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等关键痛点 [1] - 国家能源集团发布全球首个千亿级发电行业大模型"擎源"，针对电力系统痛点实现异构数据融合、跨业务智能体协作及自主智能决策的创新突破 [1] - 该大模型首批应用涵盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修4个业务域13个应用场景41个智能体，整体规划覆盖15个业务域75个关键场景 [1] 技术优势与数据基础 - "擎源"基于450G高质量行业数据集，形成610万组SFT问答对，在发电领域表现比基座模型高19.6个百分点 [4] - 模型涵盖百余款专业软件及1100个专业模型，专用智能体可有效识别用户意图提高回答准确率 [4] - 依托国家能源集团全球最大电力装机规模、海量数据资产及全场景应用矩阵构建技术优势 [4] 应用场景与效率提升 - 安全环保领域：江西某火电厂查评效率提升超100%，从14名专家耗时一周缩短至1天内完成全厂预评价 [4] - 电力交易领域：通过多模型寻优选择最优预测模型组合，显著提升电价预测准确率 [5] - 产调中枢领域可优化调度预测指标，设备检修领域可感知机组状态并精准诊断 [5] 实施模式与发展规划 - 采用"双域负责"模式打通技术与业务壁垒，探索AI赋能发电行业新范式 [3] - 分试点验证、规模推广、生态共建三阶段推进模型共享，计划实现模型月级迭代更新 [6][7] - 将向产业链开放API接口与工具链，联合高校院所企业攻关多模态融合等关键技术 [7] 挑战与应对措施 - 面临数据安全与决策时效性挑战，通过横向隔离纵向加密及分级分类管控保障数据安全 [6] - 针对秒级响应场景，计划通过"模型蒸馏"将大模型能力提炼为本地化部署的小样本模型 [6]

国家能源集团发布"擎源"发电大模型 - 公司正式发布千亿级发电行业大模型"擎源"，具有三大创新：首创多能协同动态优化新引擎、首创发电行业垂直深耕新范式、首创全栈自主可控智能决策新体系 [1] - 该模型构建覆盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修全链条的智能决策体系，实现电力全场景智慧化升级、模型自主优化能力升级和电系统智能化变革升级 [1] 三大创新突破 - 创立多能协同动态优化新引擎：融合运行监测、设备状态、气象环境等多源异构数据，构建"模型-智能体-应用"全栈产品矩阵，实现跨业务智能体高效动态协作 [2] - 创立发电行业垂直深耕新范式：专为电力系统打造"源-网-荷-储"全场景AI解决方案，关键环节AI应用覆盖率达100% [2] - 创立全栈自主可控智能决策新体系：基于全国产化技术栈，融合强化学习与多模态融合技术构建自适应训练与决策框架，实现技术到应用的完全自主可控 [2] 业务应用与成效 - 模型已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域成功应用，覆盖13个场景，部署41个智能体 [3] - 推动安全管控从传统人防物防转变为AI赋能的主动防护体系，运维模式从"事后维修"跃升为"预测性维护"，交易决策从经验依赖转变为数据驱动的智能决策 [3] - 调度运行从人工单点优化升级为融合气象水情、市场供需等多维信息的全局协同智能调度 [3] 生态建设与未来规划 - 通过"场景驱动、分步实施、自主可控、生态共建"路径推进模型共享，分试点验证、规模推广、生态共建三阶段实施 [4] - 将逐步向产业链合作伙伴开放API接口，构建开放的大模型生态体系，联合高校、院所等攻关多模态融合、科学计算应用等关键技术 [4] - 重点推广首批13个场景，通过实时数据反馈与专家经验实现模型月级迭代更新，培养"AI+能源"复合型人才 [4]

行业动态 - 中央企业加速拥抱人工智能，千亿级大模型出现在多个行业领域[1][2] - 截至今年3月下旬，中央企业在工业制造、能源电力、智能网联汽车等重点行业、超500个场景布局应用人工智能[2] 公司动态 - 国家能源集团发布全球首个千亿级发电行业大模型"擎源"，涵盖火电、水电、新能源发电产业的15个业务域、75个关键应用场景[1] - "擎源"大模型构建了覆盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修全链条的智能决策体系[1] - 目前"擎源"已在多个业务领域成功应用，覆盖13个场景，部署41个智能体[1] 技术应用 - "擎源"大模型可主动跟踪降雨、流量、负荷变化，快速生成精准的调度计划[1] - 以水电调度为例，"擎源"提前7天预测暴雨洪水，迅速决策水库拦蓄和泄洪时机[1] - 国家电网去年12月发布千亿级多模态行业大模型光明电力大模型，面向电力全产业链提供服务[2] - 中国石油今年5月发布3000亿参数昆仑大模型，应用于油气全产业链[2] 其他企业动态 - 中国移动、中国电信、中国联通分别发布九天大模型、星辰大模型、元景大模型[2]