2024年能源行业大模型落地排行榜精选

今年，“人工智能+能源”的融合应用在中国各地全面提速。数十个能源行业专用大模型已投入实际部署，覆盖电网、油气、煤炭及新能源全产业链。能源行业的智能化变革正迎来高速突破期。

智能化转型步入深水区，能源行业大模型密集落地

几个标志性事件值得关注。中国石油正式发布昆仑大模型，这是国内能源化工领域首个通过国家备案的大模型，目前已迈入“主动智能”阶段。该模型集成六大高阶AI能力，涵盖油气勘探、炼化生产、技术服务、资本金融等全产业链152个应用场景，日均词元调用量高达485亿次。更重要的是，它是业内首个实现全产业链体系化、规模化部署的大模型平台，绝非小范围试点。

中国石油天然气集团有限公司总经理助理乔辉直言：昆仑大模型正深度融入产业链各关键环节，围绕数据集、模型、应用、具身智能及AI治理规划了27项标准，目标是将昆仑的实践经验沉淀为行业共识。

同时，国家能源集团发布“擎源”发电大模型，已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务场景落地。该模型精准破解发电行业安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等痛点，构建了覆盖发电全生命周期的智能决策验证闭环。

电网领域，南方电网“大瓦特”模型同样亮眼。该模型以生产应用为核心，支持电力知识专业检索，并为输配电缺陷检测、电力调度、电网规划、安监等场景提供智能服务。其电力专用多模态大模型底座，正被全网多模态场景持续调用。

国家能源局局长王宏志指出，当前正形成“能源行业出场景、人工智能解难题，人工智能提需求、能源行业优供给”的良性循环格局。

近期，国家能源局公布51个“人工智能+”能源高价值场景，聚焦油气等八大应用类别。核心目标在于探索可规模化复制、可借鉴推广的综合解决方案，加速形成“人工智能+”能源融合发展的新范式。

能源大模型“最强大脑”如何赋能产业？

宏观布局之外，这些“最强大脑”究竟带来哪些实质改变？几个具体案例给出答案。

在我国最大油田长庆油田，工作人员将4000余口井的上万条生产数据与专家经验深度融合，基于昆仑大模型开发柱塞体智能调参与智能诊断两个应用。结果人工管理工作量降低67%，规模应用后气藏采收率提升3-5个百分点。这彻底解决了气田开发“井多人少、管理精细度不足”的长期难题。

再看金沙江上游水电站。雅砻江水风光一体化智慧运行大模型即将上线，正进行最后调试。这是国家首个水风光一体化基地的全国产化、自主可控智能中枢，构建全流域、全要素、多尺度预报预测体系。其径流预报预见期延长至60天，风光功率预测精度与一体化运营能力显著提升，最终目标在于全面提升新能源消纳、电网安全与经营效益。

在中原油田生产一线，搭载“云翼巡线”模型系统的智能无人机全天候作业。相比传统人工巡检的被动排查，该系统实现从“看得见”到“看得准、判得快、管得全”的跨越，打通预警、研判、处置全链路，建立智能预警与现场指挥联动机制。一旦巡查发现管线渗漏、违规施工、外力占压等隐患，设备立即触发预警并精准定位推送。

数据壁垒与安全风险亟待多方协同破局

成效显著，但挑战同样不容回避。数据标准不统一、安全风险防控难度大、专业人才短缺等问题，亟待多方协同破解。

数据是AI的根基。然而，能源行业不同企业、不同环节间数据标准不统一，数据壁垒依旧，导致数据资源难以高效共享与利用，直接制约大模型训练效果与应用边界。

中国工程院院士刘合指出关键症结：“标准尚不统一，非结构化程度高。海量数据存在‘有数据无质量’现象，尤其开发数据的准确度有待提升，高质量标注数据稀缺。”

此外，能源行业作为国家关键基础设施，安全稳定运行是底线。AI技术的广泛应用引入数据泄露、算法漏洞、网络攻击等新型安全风险。构建完善的AI安全防护体系已成为行业发展的当务之急。

刘合院士进一步强调人才短板：“组织层面复合型人才短缺，协同机制欠缺。既懂油气又懂AI的复合型人才十分匮乏。”

应对这些挑战，专家建议务实：加快制定能源行业AI统一标准，建立健全数据共享机制；强化AI安全技术研发与监管，构建多层次安全防护体系；加大复合型人才培养力度，建立产学研用协同育人模式。夯实基础，方能推动我国能源行业AI融合行稳致远。

来源：互联网