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]

AI与能源行业融合 - 2025年AI Agent和世界模型技术同步崛起，成为实现人类级智能的基石，科技巨头和大模型公司积极寻找产品与市场契合点 [1] - 能源行业正经历AI驱动的产业变革，能源系统复杂性增加，全社会用电量预计2025年达10.3万亿千瓦时，同比增长5% [2] - 新能源装机规模快速扩张，2025年太阳能发电新投产3.8亿千瓦(增长35.5%)，风电新投产1.4亿千瓦(增长77.1%) [2] - 分布式能源快速发展，2030年全球装机容量预计达1.4亿千瓦(较2020年增长300%)，2024年中国分布式光伏新增装机1.2亿千瓦(占新增光伏43%) [3] 能源行业变革驱动因素 - 新能源市场化改革加速，"136号文"明确新能源上网电量全部进入电力市场，电价由市场交易形成 [4] - 能源系统面临供需总量增长、供给方式转变和结构变化等多重挑战，传统管理模式亟需转型 [4] - 分布式能源首次写入2024年《政府工作报告》，行业进入快速发展期 [3] - 能源行业数字化程度不均衡，数据孤岛问题严重，AI落地面临"无米之炊"困境 [7] 能源+AI解决方案 - 新奥泛能网提出能源自动驾驶概念，打造核心技术架构实现动态精准控制和全局寻优 [5] - 能源管理系统需从"工具人"进化为"智能体"，需兼具AI技术能力和深刻行业认知 [5][7] - 虚拟电厂需协调时间、空间、产品和交易四维度动态调度，要求AI既懂技术又懂电力 [8] - 能碳智控一体机成为AI落地能源领域的代表性应用，2025年将发布升级版新品 [9][10] 行业壁垒与竞争优势 - 能源AI落地核心壁垒在于行业knowhow积累和私域数据获取能力 [9] - 新奥泛能网凭借30年能源行业积累，拥有实时物联交互系统和场景认知优势 [9] - 泛能仿真技术作为智能引擎，无限逼近真实能源世界，为解决方案提供支撑 [9] - 产业基因和数据积累构成企业核心竞争力和护城河 [9]

能源与AI融合政策背景 - 国家能源局2023年印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，提出以需求牵引、数字赋能、协同高效、融合创新为基本原则，目标2023年实现数字技术与能源产业融合对行业提质增效和碳排放"双控"的全面支撑 [1] - 国家电网表示将深入落实国家"人工智能+"行动，推进以大模型为代表的新一代AI技术在供电服务领域的融合应用 [4] 新奥能源数字化实践 - 新奥能源2008年提出"泛能理念"，已形成水电气热冷多能互补的综合能源体系，截至2025年为全国超9500家企业和200座以上园区提供能碳数智化服务，累计节能10亿度电、减碳60万吨 [3] - 2024年推出行业首款能碳智控一体机，集成自主研发的"类泛能仿真"技术和能碳产业大模型，具备设备自主控制、系统智慧决策、智能持续进化三大核心能力 [3] - 数字化发展经历从单点信息采集到"感知-认知-决策"闭环系统的演进，实现"感、认、行"的完整智能化 [2][3] 能源+AI技术特征 - 能源系统需实现全量感知，将数据转化为决策依据和执行方法，形成闭环系统 [3] - AI技术核心为算力、数据和算法，能源领域数据具有实时互联、复杂交互的私域特性 [5] - 未来发展方向是类似"自动驾驶"的L3/L4级别系统，实现设备可监可控可测可调，基于数据自主决策运营 [3] 行业发展挑战与趋势 - 当前阶段被类比为"意气风发的少年"，受政策法规、企业认知投入、标准化进程等因素影响成熟速度 [4] - 需从单点产品优化转向系统性个性化能源提升方案，建立标准化智能模块并通过仿真技术适配不同场景 [5] - 未来竞争核心是产业基础深度、用户数据规模和行业场景认知能力，将形成数据护城河 [5] - 预测未来3-5年将出现革命性爆发，但需要产业链上下游共建推动从"少年"向"青壮年"发展 [4][6]