寧波是國家七大石化產業基地之一，2022年11月成功入選國家級先進制造業集群，是全國石化行業唯一家。2022年，寧波石化產業規上工業總產值達到5221億元。

　　此前的10月14日，中國海油正式發布“海能”人工智能模型，前一天的10月15日，國能日新“曠冥”大模型發布。2024年是大模型的行業落地的一年，除了教育、通信、金融、醫療之外，能源行業也逐步凸顯出對于大模型的擁抱。

　　核電方面，3月11日，中核集團中核八所發布了國內首個核領域數字生產力平臺“龍吟·萬界”以及5類通用的Nu Copilot?系列數字助理。一個月后，中核集團下屬同方知網與華為共同發布了華知大模型2.0及系列解決方案，即專為知識服務和科研行業設計的大模型。

　　四個月后，中國核電旗下秦山核電數字化轉型專項——“知識管理平臺(i-知識)”研發項目通過行業專家鑒定，標志著中國核電首個基于AI大模型的知識管理平臺研發成功。

　　國家電網方面，5月9日，首個在電力專業領域落地應用的大模型產品上線啟動，該款產品由國家電網旗下國網信通產業集團研發。兩個月后，國網湖南電力二級領軍專家肖劍發布了電科院自主研發的10億節點配網視覺大模型。

　　10月11日，國網信息通信產業集團有限公司所屬安徽繼遠軟件有限公司自主研發的電力安監知識增強大模型上線運行。

　　發電企業方面，1月，三峽集團發布了自主研發的行業垂類大模型“大禹大模型”。4月，煤炭科學研究總院發布自主研發的太陽石礦山大模型。7月國家能源集團數智科技公司發布自研的能源通道大模型。

　　此外，今年6月，拾貝云發布能源大模型CyberwLLM，三個月后的9月，羚羊工業迭代大模型2.0。同時，2023年發布能源大模型的樂創能源也在今年進行了儲能AI相關解決方案的更迭。

　　據億歐網統計，2024年前三季度，能源行業大模型公開招標項目超過80個，除了通用大模型企業阿里、百度、智譜參與之外，能源企業、工業IT服務商業對于行業大模型的研發與投入也同樣積極。

　　業內人士表示，隨著全球能源結構向清潔能源轉型，大模型正逐步成為能源行業的關鍵推動力。大模型技術能夠利用深度學習和先進的數據分析方法，實現高精度的發電預測、電網調度優化及電力市場交易支持。在電力領域，不僅改變了傳統系統的運作方式，更為能源行業的智能化升級帶來了全新的商業化機遇。

　　這還不是全部。

　　去年9月26日，南方電網公司發布電力行業首個自主創新電力大模型“大瓦特”，為電力行業人工智能的自主創新發展邁出了探索性的第一步。同時，電力行業人工智能創新平臺上線，向社會各方開放共享南方電網公司的數據、算力和模型資源。

　　南方電網公司數字化部總經理龍云曾介紹，經過近一年的發展，“大瓦特”已納入模型281個，涵蓋電網生產運行、客戶服務、安全監管、調度指揮、供應鏈等十余個領域、百余個應用場景，累計調用23.4億次，初步形成了運用場景豐富、應用成效顯著的良好局面。

　　預見能源觀察到，這一波能源能源行業的AI潮，動力來自政策要求。

　　自2023年以來，國資委多次對中央企業發展人工智能提出要求。其中，在2024年2月的中央企業人工智能專題推進會上，提出中央企業要“開展AI+專項行動”。并針對國家電網、中國電信、中國石化、中國中化、寶武鋼鐵、招商局等10家央企提出算力和應用方面的要求。

　　同年7月，國新辦舉行“推動高質量發展”系列主題新聞發布會，提出未來五年，中央企業預計安排大規模設備更新改造總投資超3萬億元，更新部署一批高技術、高效率、高可靠性的先進設備。

　　當前，國資央企正快馬加鞭推動大模型布局，成為一股先行力量，推動著國內大部分的AI大模型落地項目。據不完全統計，從2024年1-7月，央國企采購大模型項目數量已超過950個，且均勻布局在智算中心、大模型預訓練、Agent和行業應用等多個方向。

　　“未來需要更多數據科學、人工智能等領域的專業人才，特別是既懂業務又懂AI的交叉型人才。”深圳供電局人力資源部部長魏前虎在接受《國資報告》采訪時表示，崗位勝任力評價標準發生了變化，其中AI應用能力需要持續提升。因此，公司一方面積極招聘引進相關人才，另一方面統籌員工了解和學習 AI技術，鼓勵大家積極適應。

　　據介紹，利用 AI 對電網運行數據進行分析，深圳供電局得以更科學地決策電網的規劃、維護等，有力管控了風險，管理效率和精度明顯提升。

　　事實上，國資央企在大模型的相關投入上基于其自身能力承擔不同的研發任務，因此優先會選擇成熟度較高、收益較明確的場景，當前多以提高員工生產力的應用為主。

　　根據沙丘智庫發布的《2024年國資央企大模型應用跟蹤報告》，通過對36名國資央企技術高管的調研顯示，國資央企首選的大模型應用場景為知識助手、數據分析，其次為智能客服、員工辦公助手等。

　　業內人士表示，盡管能源大模型展現出巨大的市場潛力，但其推廣應用也面臨著諸多挑戰。

　　首先，模型建設和運行所需的高額成本和計算資源投入，使得企業在落地過程中需要謹慎權衡投入與產出。其次，數據獲取和數據隱私問題成為大模型應用中的重要課題。特別是在電力調度和市場預測等敏感場景中，如何確保數據的安全性和合規性，是企業在實施過程中必須考慮的關鍵因素。

　　展望未來，大模型不僅是實現能源智能化的重要工具，也將在未來的零碳能源體系中扮演不可或缺的角色。例如在電力領域，通過精準的發電預測和智能化調度，大模型有助于提高新能源發電的消納率，優化電力系統的整體效能。

　　未來，隨著新能源大模型技術的不斷迭代與進步，智能電網、虛擬電廠等新興產業將進一步發展，推動電力系統更加靈活高效，實現真正的源荷互動和實時動態調節。通過這些技術與產業的協同發展，大模型將在全球清潔能源轉型中發揮至關重要的作用。