正规配资门户官网官网聚焦四大核心要素人工智能护航电力行业高质量发展

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　　来源：经济参考报

　　当前，电力行业已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，在能源变革的新时代，运用行业先进技术与科学管理手段实现转型升级，进一步提升电力企业效率与效益，成为行业高质量发展的必然要求。

　　近日，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能赋能电力行业标准化研究报告（2025版）》（以下简称《报告》）明确指出，凭借在文字、语音、图像、视频等各类信息的自动挖掘、提取与处理方面的突出能力，人工智能（AI）技术已成为推动电力智能化发展、加速数字化转型的关键力量。

　　在人工智能技术的驱动下，新型电力系统呈现出数字与物理深度融合的鲜明特征，并以数据流引领并优化能量流、业务流，让电网逐步具备超强感知、智慧决策、快速执行的核心能力。与此同时，《报告》也指出，当前人工智能赋能电力行业仍面临差异化需求瓶颈，主要表现为应用场景挖掘不足、数据共享与安全机制不完善、系统稳定性与可靠性有待提升。针对这些突出问题，《报告》从数据、算力、模型、场景四大核心要素出发，明确了人工智能赋能电力行业的全新技术要求。

　　首先是高质量数据。数据作为人工智能模型训练的核心输入，如同行业发展的“血液”，其数量与质量直接决定模型性能的强弱。作为构建电力大模型核心竞争力的关键，高质量电力行业数据目前仍较为稀缺，企业从外部采购数据成本偏高，因此，打造自有数据集、做好海量数据的采集与管理，成为支撑电力行业数智化转型的基础。

　　电力行业高质量数据的构建，需统筹推进感知、存储、网络、数据治理、数据安全五大技术需求：一是全面完善电力感知层建设，实现数据全面采集与任务命令高效接收；二是搭建大容量、多协议兼容的电力存储体系，满足海量数据存储需求；三是构建扁平化网络架构，真正实现“数据上得来、算力下得去、上下游贯通”；四是强化数据治理，从源头制定统一数据标准，规范数据应用全流程，保障数据“优生”，同时推动数据外溢和延展，实现省际电力企业间的协同、流通、共享与交易，培育行业数据经济与数据市场；五是筑牢数据安全防线，构建事前预防、事中预警、事后追溯的全流程安全体系，确保数据合规使用。

　　其次是高性能算力。作为人工智能技术发展的“心脏”，算力是支撑模型训练与场景应用的核心动力。电力行业构建模型训练与推理资源池，离不开大规模AI算力支撑，而单卡性能提升有限，集群模式成为满足大算力需求的关键路径。AI集群建设需兼顾计算、网络、存储三大技术需求：在计算层面，需具备大规模集群能力与弹性扩展特性，适配不同参数规模的高阶模型，其中百亿、千亿、万亿参数模型分别需百张、千张、万张卡支撑；在网络层面，需构建高质量无损、大带宽、高可靠的网络底座，零丢包是基础要求，同时应对大参数模型训练中百GB量级的梯度同步通信需求，破解传统低速网络带宽瓶颈；在存储层面，需满足大容量、高带宽、高IOPS、高可靠要求，适配参数规模扩大与多模态发展趋势，实现海量小文件快速加载，减少GPU空载时间，保障长时间训练中模型参数的准确性。

　　第三是高精度模型。模型作为人工智能系统的“大脑”，承载着行业知识与智慧，是系统思考、判断与决策的核心。电力企业获取大模型能力主要有自行构建、合作共建、云服务平台三种路径。在模型构建过程中，企业通常会统一搭建共享高阶模型，匹配大规格AI算力需求；在具体业务领域，则基于高阶模型进行二次训练，生成贴合业务需求的低阶模型，适配中小规格AI算力，实现模型与业务的精准匹配。

　　第四是核心业务场景。作为人工智能应用的“靶心”，场景是实现“场景+数据+模型+算力”四位一体体系的关键载体。随着AI技术深化应用，电力行业应用场景日益多元复杂，不同子场景对模型泛化性要求各异，需通过模型优化重构适配生产环境。大模型的应用大幅提升了开发效率，无需从零开发，通过增强训练即可提取适配场景的小模型，将开发周期从月级缩短至天级，使AI开发效率提升10至100倍，实现从作坊式开发向工业化开发转型。而这一效率提升需高效开发工具链支撑，确保针对不同业务场景需求快速响应、动态适配，实现从需求提出到智能化应用落地的快速迭代与敏捷闭环。

　　综上，数据、算力、模型、场景四大核心要素相互支撑、协同发力，构成了人工智能赋能电力行业高质量发展的核心体系。唯有持续完善四大要素建设，破解行业现存瓶颈，才能充分释放人工智能技术价值，推动电力行业实现数字化、智能化转型升级，助力能源变革落地见效。

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