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]

文章核心观点 - 远景能源推出伽利略AI风机，通过融合气象与能源大模型等四大平台，实现风电场收益超20%的提升，推动风电设备从“工具”向“智能体”跨越 [1] - “AI+能源”的系统化解决方案旨在破解行业电量不确定、电价波动、设备可靠性及供应链安全等核心痛点 [1][3] - 风电产业竞争核心正从度电成本转向系统安全性与能源确定性，公司战略从发电设备制造商向绿色能源解决方案提供商转型 [6][13] 伽利略AI风机技术突破 - 搭载“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型，具备全域多模态感知、数字孪生、智能控制与设计演化四大平台 [1][5] - “天机”模型融合多模态数据及全球800GW能源资产数据，3分钟即可生成未来15-30天全球精准预报，区域级高时空分辨率达20米以内 [5] - 示范项目显示，加装AI智能控制平台的风机较同风场未加装风机收益提升20.9% [5] - 全域多模态融合技术可将故障预警周期提前2个月以上，通过声音、位移等信号监测实现早期风险识别 [6] 设备可靠性与产业链协同 - 风机大型化趋势下，设备可靠性问题被放大，高可靠、高性能、高质量是行业可持续发展基石 [8][10] - 公司通过全流程技术融合与测试验证构建可靠性闭环，测试台可模拟120%极限工况 [10] - 自研齿轮箱累计交付超万台，总吊装量突破8000台，未发生因原材料缺陷导致的故障 [10] - 自研主轴承交付量突破一万台，保持“零失效记录”，并推动其国产化率从0提升至80% [10][11] - 系统级验证发现复杂故障多出现在部件“连接界面”，通过仿真与测试实现从关注单个部件到整体协同的可靠性升级 [10] 行业转型与系统解决方案 - 风电竞争力核心未来将转向“系统安全性”与“能源确定性”，尤其在绿色化工等不能停电的工业场景 [13][15] - 风电灵活性优势凸显，发展将从“上网电量竞争”转向“消纳场景竞争”，大基地与负荷中心成为两大方向 [15] - 公司赤峰绿色氢氨项目如同“智能能源能量水库”，通过多预测联动实现能源动态平衡 [15] - 绿电直连、零碳产业园等模式推动风电与高耗能产业深度融合，打破“上网天花板” [15]