能源行业大模型密集落地应用加速

今年以来，一场以“人工智能+能源”为核心的深度融合正在中国全面铺开。目前，已有数十个能源行业专用大模型正式落地，覆盖从电网、油气到煤炭、新能源的全产业链。这标志着能源行业的智能化转型已正式驶入“快车道”。

智能化转型加速：能源行业大模型深度落地

首先关注几个关键进展。近期，中国石油正式发布了昆仑大模型，作为中国能源化工行业首个通过国家备案的大模型，它已进入“主动智能”阶段。该模型技术实力不容小觑——它集成了六大高阶AI能力，覆盖从油气勘探、炼化生产到技术服务、资本金融等全产业链的152个应用场景，日均词元调用量高达485亿次。值得强调的是，这是国内能源化工领域首个实现全产业链体系化、规模化部署的大模型平台，而非小范围的试点项目。

中国石油天然气集团有限公司总经理助理乔辉指出：昆仑大模型正在深度嵌入产业链的每个关键环节，围绕数据集、模型、应用、具身智能及人工智能治理，规划了27项行业标准，旨在将昆仑的实践经验转化为行业共同认可的标准。

与此同时，国家能源集团推出了“擎源”发电大模型，已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域实现落地应用。这一模型针对性极强——专门解决发电行业长期面临的安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等“老大难”问题，构建了一个覆盖发电全生命周期的智能决策验证闭环系统。

在电网领域，南方电网的“大瓦特”模型同样值得关注。目前它主要以生产应用类模型为核心，能够提供专业的电力知识检索，并为输配电缺陷检测、电力调度、电网规划、安监等场景提供专业服务。特别是其电力专用多模态大模型底座，正在被全网多模态场景广泛调用。

用国家能源局局长王宏志的话来说，我们正在形成“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。

不久之前，国家能源局还公布了51个“人工智能+”能源高价值场景，重点聚焦“人工智能+”油气等八大类应用场景。核心目标是探索出能够规模化复制、可参考借鉴的综合解决方案，推动形成“人工智能+”能源融合发展的全新范式。

能源大模型“最强大脑”能带来哪些实际价值？

谈完了宏观布局，或许有人会问：这些被称为“最强大脑”的能源大模型，究竟能给实际生产带来哪些实实在在的变化？下面我们来看几个具体的应用案例。

在我国最大的油田——长庆油田，工作人员将4000多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了柱塞体智能调参和智能诊断两个应用场景。效果如何？人工管理工作量直接降低了67%，规模应用后气藏采收率可提高3到5个百分点。简而言之，这有效解决了气田开发中“井多人少、管理精细度不足”这一长期困扰行业的难题。

再看金沙江上游的水电站。雅砻江水风光一体化智慧运行大模型即将正式上线，目前正处于最后调试阶段。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，构建了全流域、全要素、多尺度的预报预测体系。其径流预报预见期可延长至60天，风光功率预测精度和一体化运营能力均得到显著提升，最终目标是全面提升新能源消纳水平、保障电网安全并提升经营效益。

在中原油田的生产一线，搭载“云翼巡线”模型系统的智能无人机正在全天候执行巡检任务。与传统人工巡检的被动排查模式不同，这一系统实现了从“看得见”到“看得准、判得快、管得全”的跨越。它打通了预警、研判、处置的全流程，建立了智能预警与现场指挥的联动机制。一旦巡查中发现管线渗漏、违规施工、外力占压等安全隐患，设备会立即触发预警并精准定位推送。

数据壁垒与安全风险：多方协同破解难题

成效显著，但业内专家也坦诚指出：当前发展依然面临不小挑战。数据标准不统一、安全风险防控难度大、专业人才短缺，这些问题都需要多方协同才能有效解决。

数据是人工智能的根基。但目前，能源行业不同企业、不同环节之间的数据标准尚不统一，数据壁垒依然存在。数据资源难以实现高效共享和利用，这直接制约了大模型的训练效果及其应用范围。

中国工程院院士刘合点出了一个关键问题：“我们的标准还不够统一，非结构化数据也比较突出。虽然拥有海量数据，但‘有数据无质量’的问题比较明显。这些海量数据的准确程度，特别是开发数据的准确度，还有待进一步探索，高质量标注数据也相对稀缺。”

与此同时，能源行业作为国家关键基础设施，安全稳定运行是不可逾越的底线。人工智能技术的广泛应用，也带来了数据泄露、算法漏洞、网络攻击等新的安全风险。如何构建完善的人工智能安全防护体系，已成为行业发展的当务之急。

刘合院士还特别提到“人”这一关键要素：“在组织层面上，复合型人才依然短缺，组织协同机制也较为欠缺。既懂油气又懂人工智能的复合型人才，仍然比较匮乏。”

针对上述挑战，专家提出了务实建议：加快制定能源行业人工智能统一标准，建立健全数据共享机制；加强人工智能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，建立产学研用相结合的人才培养模式。只有夯实这些基础，我国能源行业的人工智能融合发展才能走得更稳、更远。

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