■裴璐遥 徐成 徐梦 袁伟灿

　　近年来，以生成式AI为代表的技术和产品，以爆炸式的速度进入人们的视野，同时也掀起了各大科技巨头之间的“AI军备竞赛”，尤其是DeepSeek的崛起标志着中国在人工智能领域实现了关键突破，也预示着人工智能技术将以更加开放化、普惠性的方式对人类生产、生活带来颠覆性变化。

　　党的十八大以来，习近平总书记围绕加快发展人工智能、推动高质量发展发表了一系列重要论述。2024年政府工作报告提出“人工智能+”,意味着我国在人工智能领域全面加强顶层设计。2024年6月，习近平主席在致2024世界智能产业博览会的贺信中指出，中国高度重视人工智能发展，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。

　　电力行业作为技术密集型产业，先进的技术是激发行业高质量发展的关键。“人工智能+”电力，就是将人工智能这种引领新一轮科技革命的核心技术，应用到电力业务场景，满足不同业务场景的智能化需求，实现优化生产流程、提升管理效率，对于激发电力行业高质量发展具有巨大推动作用。

　　■■ 电力行业

　　人工智能的进展

　　2025年2月，国务院国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，强调中央企业应立足服务国家战略，紧盯前沿发展态势，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，加快推动人工智能产业高质量发展，实现更多标志性成果和突破性进展，全力塑造产业新优势、培育发展新动能。

　　自DeepSeek R1模型发布以来,南方电网、国家电网、国家能源集团、中国华能、国家电投、中国华电、中国大唐、中广核、中核集团等众多电力行业央企都官宣接入DeepSeek大语言模型。DeepSeek凭借开源、低成本、强大的技术能力，以及灵活的适配与兼容特性，也在不断地吸引众多电力企业接入。

　　南方电网公司积极践行人工智能优先战略，早在2023年5月27日就牵头成立电力行业人工智能联盟，旨在促进电力行业与人工智能技术融合发展，推动形成开放、共享、互利的电力行业人工智能生态，并于2023年9月26日联手百度、华为、商汤等企业发布了电力行业人工智能创新平台(以下简称“电力人工智能平台”)和电力行业首个自主可控大模型“大瓦特”。

　　电力人工智能平台为产业链上下游生态伙伴提供了样本标注、模型训练、服务访问等能力，基本形成了电力行业人工智能领域的体系化服务能力，建有算力中心、样本中心、模型中心，一体集成并能灵活调度华为、百度、商汤等算力资源，全面支持多种主流深度学习框架，能够实现按需调用算力资源和快速微调，用户操作门槛更低、算力消耗成本更低。

　　“大瓦特”是电力行业首个自主可控大模型，2025年2月12日，“大瓦特”电力大模型体系全面引入开源大模型DeepSeek，完成DeepSeek系列模型适配，实现自然语言(NLP)基础模型由百亿参数向千亿参数迭代。“大瓦特”通过海量电力数据训练，能帮助用户畅聊电力政策法规、了解电费电量和故障报修等信息，实现了智能客服、现货出清、缺陷隐患识别等业务场景，可全面提升电力行业提质增效。

　　“十五五”期间，人工智能在电力行业发挥的作用将更加突出。南方电网公司将围绕电力领域建设人工智能基础设施、构建人工智能应用生态、打造人工智能创新体系，推进相关算法、模型、数据开放共享，打造人工智能创新产业。

　　■■ 电力行业“人工智能+”

　　面临的挑战

　　人工智能技术与电力业务的深度融合能够提高电力行业的生产效率和效益，优化客户服务，提升客户体验，然而当前仍面临技术转化、安全风险、人才培养等三大挑战。

　　在技术转化方面，目前国内外各大科技巨头相继发布了人工智能大模型，特别是以DeepSeek为代表的开源大模型的发布，使电力行业能够以相对较低的门槛打造具有行业专业性和针对性的垂直大模型，2025年将是人工智能大模型在业务场景落地的爆发年。因此，电力行业需持续做好大模型选型和适配，充分利用电力生产运行中形成的数据资产开展高质量的数据标注，并通过超强算力资源，开展算法研究和模型训练，构建出契合电力业务场景需求的人工智能应用。

　　在安全风险方面，以大模型为代表的人工智能技术迅猛发展，其安全风险问题也愈发凸显，风险主要集中在技术和生成内容两方面。2025年1月美国发布《人工智能扩散出口管制框架》，对出口到全球的人工智能技术和GPU进行出口管制，我国在人工智能领域的安全自主可控建设更加迫切，此外人工智能技术为数据安全、网络安全等也带来了风险；生成式AI迅猛发展，深度伪造等技术能够篡改音频、视频、图像等信息，导致生成的内容存在着不符合政治、法律、道德等层面要求的风险。因此，电力行业亟需高度关注人工智能技术带来的新型安全挑战，确保技术应用的安全性和可靠性。

　　在人才培养方面，人工智能技术与电力行业业务的深度融合，需要技术和业务领域各层次的人才协同参与，然而现阶段在人工智能算法领域的高端人才以及懂算法模型又熟悉电力业务需求的复合型人才十分匮乏，导致人工智能与业务融合场景数量少、深度不够。因此，电力行业亟需打造人工智能领域的人才梯队，打造技术领域高端人才，培养懂技术和业务的复合型人才。

　　■■ “人工智能+”发展建议

　　凝聚共识，协同推进。在“人工智能+”推进过程中，电力行业的各参与主体以及参与主体的决策层、管理层、实施层应统一思想，凝聚共识，坚持以战略规划为引领，突出龙头企业的带动效应，各参与主体结合自身实力及产业链的位置，着力产业集聚发展，在推进“人工智能+”的行动中形成合作竞争、互利共赢的良性发展局面。

　　统筹做好“两向三端”工作。“人工智能+”是一项系统性的工程，应在纵向基础资源支撑、横向数字化技术协同、源端业务场景、核心端算法模型、终端用户等领域持续发力。

　　第一，纵向基础资源支撑领域。在自主可控背景下开展CPU、GPU、操作系统、数据库、中间件等一系列软硬件资源的选型和适配，并按照适度超前的原则打造算力资源。

　　第二，横向数字化技术协同领域。横向做好与其他数字化技术和平台的协同，如云管理平台、数据中心、网络安全等。

　　第三，源端业务场景领域。以电力行业业务场景为驱动，明确业务场景需求，沉淀业务专家经验，积累业务场景实例数据。

　　第四，核心端算法模型领域。结合电力行业特点及企业自身的经济和技术实力，开展通用大模型和垂直大模型的选型、研发和训练。

　　第五，终端用户领域。以用户为驱动，把良好的用户体验作为最终落脚点，在用户互动、用户需求理解、用户服务等方面不断提升。

　　加大人才培养力度。在数据标注、人工智能算法、企业级大模型、模型训练、人工智能平台研发、人工智能场景应用落地、网络安全等方面加强人才培养力度，通过引进、合作等方式培养一批高层次人才，打造人工智能领域的人才梯队。

　　加强业务人员在人工智能应用领域的培训，使业务人员充分认识人工智能技术能够提供的能力和服务，掌握与业务相关的人工智能技术，打造懂业务和技术的复合型人才。

　　打造和培育产业生态。积极践行国家“人工智能+”行动。电力企业以战略规划为引领，明确“人工智能+”重点任务，策划重大项目，吸引人工智能企业、设备制造企业、高校及研究咨询机构等多方主体融入电力行业“人工智能+”行动，带动电力行业人工智能产业发展。

　　打造具有电力行业特色的人工智能社区。社区提供经验交流、数据样本、模型共享、成果展示，并以社区为统一入口适时引入电力行业人工智能项目“揭榜挂帅”“赛马”等制度，吸引更多主体参与“人工智能+”电力生态建设。

　　发挥电力行业人工智能联盟的作用。开展电力行业产业链人工智能协同建设，围绕“战略研究、标准制定、产业应用、活动策划、技术交流、人才培养”等领域，实现人工智能建设成果在电力行业产业生态中交流、共享、复用。

　　(作者均供职于南方电网能源发展研究院)