自动驾驶不是在造车，而是在训练一个能读懂世界的大脑。正如能源系统的智能化，也不是在堆设备，而是在打造一个能自我感知、权衡、决策的“数智体”。
它们本质上走的是同一条路，让大模型不仅能理解语言，还能掌控现实。
只是，在能源领域，它正掀起一场悄无声息的革命，主战场不在煤炭、光伏、风电，而在算法、模型、智能体。掌控电网的，不再是调度员，而是那个背后懂物理、会博弈、能进化的能源AI。
那么，是谁在训练能源大模型？它能否像智能驾驶那样，在复杂的环境中实现“自主决策”？
想训练大模型那样训练电网
可行吗
根据天眼查媒体综合的最新数据显示，我国电力系统预计2030年将攀升至20亿千瓦。
这时候，AI不是锦上添花的小工具，而是整张电网的“神经中枢”。它能掐准负荷脉搏、盯紧风光出力，还会把储能和水电精准派上用场，把电从哪来、往哪送、怎么配，全链路一体化统筹。
面对用电高峰、出力低谷的双重起伏，它能在毫秒级里权衡利弊、下判断、动资源，真正做到了靠AI调电。
新型电力系统的主角，换人了。
2025年，能源行业大模型扎堆上新，不是炫技，而是真实落地。
而就在6月28日，亮出“千亿级”底牌的，则是国家能源集团，其全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”正式发布，不仅横向覆盖火电、水电、风电等业务线，更纵向打通设备检修、电力交易、安全管理等75个场景，部署了超过41个智能体。
此外，“大瓦特·驭电”由南方电网发布，是电力系统智能仿真大模型。它能将传统需要几天运算的大电网，运行模拟压缩到“秒级响应”，为调度优化、事故分析、电力规划插上AI之翼。
过去的电力系统，全靠人顶。调度员凭经验拉平负荷，工程师靠听声摸温查设备，交易员看盘拍价全靠感觉。如今，这一切都在被模型“接管”，而且学得比人还快。
它怎么做到的？
关键是“分层建模”。底层有个L0通用大脑，能看图、懂语义、识趋势，打下全局调度的基本功；往上走，L1到L3按火电、风电、核电一层层细化，直接学会怎么预测功率、调设备、保安全。
人们不再训练一个工具，而是在培养一个能理解整个能源系统的“超脑”。每一度电背后，不再是人拍板，而是AI掂量过无数次代价后做出的选择。这不是技术升级，是能源系统智慧的进化。
譬如，在风电场的某块风机上，“擎源”可以接入振动、温度等实时信号，自动判断叶片是否即将疲劳断裂；在调度中心，大模型可以结合气象、水文、负荷变化等多源数据，自动生成最优发电与输配组合方案。
当然，这种智能背后，需要的不是几个专家拍脑袋，而是产业链条重塑。以“擎源”模型为例，其连接的是全球最大装机量、万亿级数据资产、千人级AI团队和百余个已验证业务场景。
人们可能低估了这场变革的尺度，就像当年没人料到，一部手机能把相机、MP3、电话、游戏机全都装进兜里。
现在，同样没人敢轻易相信，一个AI模型，真能同时搞定调度、交易、负荷预测和设备养护。
但它真的来了，能源大模型，正在把这些全打通，就像自动驾驶一样，把过去拆分的系统，变成一个会自我思考的整体。
这不是辅助工具，是一场认知方式的再构。
每一个决策背后
都是模型在“掂量代价”
AI，在能源领域面临的重大考验，是应对变革带来的复杂决策挑战。
2025年2月，国家发改委与国家能源局联合发布136号文，宣告新能源正式“入市”。新能源资产过去享有的固定电价与全额保障被取消，开始直面市场竞争，必须自主参与现货、中长期、辅助服务等多层级电力市场。
这不是一次简单的机制变动，背后，没有哪个决策是轻松的。每一次报单、每一笔交易、每一个曲线，都可能牵动利润甚至发展。如果说过去拼的是站点多不多、资源好不好，那么今天比的是系统能不能实时掂量代价。而AI，就成了那个能在复杂不确定中，构建风控闭环的核心角色。
自动生成多场景信息实时动态报告，做出要不要出清、需不需要对冲的实时判断，这些也都能让AI大展拳脚，更不用说可以实时获取电站出力、市场节点价格、设备运行状态和气象信息。
而这一整套机制的成立，建立在SCADA（数据采集与监视控制系统）、交易算法系统与风险引擎之间的全链条打通上。未来的能源交易员，可能不是最懂市场的那个人，而是最信任模型的那个人。
AI能将气象、水情、设备状态、市场价格等数据融入统一决策系统，把人类经验中那些感觉这单划算、设备应该稳住这样的判断，转化为数学建模与策略优化。
它知道现在投低价可能白忙一场、晚两小时投标或许利润更大，于是不再一味追求“上得快”，而是追求“划得来”。
设备检修上，大模型不再等出故障才来处理，而是提出建议：“这个轴承还能撑28小时，但超过就有80%的概率出现轻微异常”。于是，运维不再凭经验听声辨异。
调度运行中，AI也不是辅助参考，而是主动建议甚至自动执行。
像“大瓦特·驭电”这样的智能仿真模型，能在几秒内跑出千万级数据模拟，预测不同调度方案的安全风险、负荷平衡能力和经济成本。
根据天眼查综合信息显示，模型是基于海量数据推演、多轮验证和持续反馈形成的科学决策依据。比如，在新能源功率预测上，AI模型引入时间序列建模+深度学习+物理融合建模，甚至还带先验知识注入，提前让模型知道沙尘天气会影响光伏效率、风切变会扰动风电出力。
模型掂量的代价，也不只是电费和效率，还有安全、可持续、用户体验。
这，正是能源系统进入智能决策时代的标志。
能源大脑之争
是AI“新基建”的新战场
如果说过去的大模型竞争，还停留在谁能做得更像通用人工大模型，那么到了能源行业，大模型比拼就换了维度。
谁能为产业创造“调度权”？谁能在能源系统中赢得“思考权”？
这是一场真正的新基建较量。
天眼查媒体综合信息显示，今天的大模型，不只是语料库里的聪明脑袋，而是变成整个能源系统的中控大脑。不是讲得明白，而是算得精准、调得下来、省得了钱。谁能拥有这样的能源大脑，谁就拥有了整个行业未来的话语权。
而这套“新协议”，谁先写，谁先掌握。别忘了，大模型跑得快，背后是算力、数据、算法三者的组合拳。而能源行业有一项天然优势：超大体量、极高复杂性、深闭环的数据体系。
一个国家级能源集团的数据结构，本身就是一个天然的AI实验场。
所以，能源大脑本质上不是哪个模型更快、哪个输出更准，而是能真正掌握一整套建模范式与运营模式。这是底层掌控力，是未来能源系统算法层级的主导权。
何况，技术定义场景，场景反哺标准。
一旦某个企业率先跑通50+场景、部署百个智能体、实现实时调度闭环，它就有可能掌握行业未来的参考标准。这种先行者优势最终演化为算法框架的规则构建。
它不是盖厂房，不是建铁塔，而是建算法、建标准、建协议。
当然，能源系统未来不缺电，但缺“聪明的电”。
就像智能驾驶不是看车的发动机，而是看谁掌控了感知系统、决策系统、执行系统的闭环，能源系统未来的核心也不是发多少、供多少，而是谁更懂怎么调、怎么省、怎么协同。
谁能训练出下一个能源超级大模型，谁就能构建一个更高维度的能源秩序。
而这，正是大模型真正进入生产力核心地带的标志。
所以，终局是什么？
是每个电厂、每块光伏板、每个风机，都不再是信息孤岛，而是挂接在一个能思考的能源网络上；是智能调度、运维、交易、安全全部并行，人类只是提问，AI随时回答；是能源AI像水、电、路网一样，变成基础设施的一部分。
相对于智能驾驶的风驰电掣，这里的试炼则更深，也更慢。因为，每一个判断，都必须对得起整片电网的稳定。
如果说AI的第一轮爆发是理解语言，那第二轮，可能是理解能量。而真正值得想象的，是当它嵌入整张能源网络之中，人们面对的，或许不是一个会回答的AI，而是一个能主动托住一座座城市光明的智慧底座。（林飞雪）
