在科技与产业的深度融合中，自动驾驶与能源智能化正以前所未有的方式重塑我们的世界。自动驾驶技术，常被视作汽车行业的革新，但其核心在于构建一个能够解读周遭环境的智能“大脑”。同样，能源系统的智能化进程，也并非简单的设备堆砌，而是旨在打造一个具备自我感知、权衡与决策能力的“数智体”。
这两大领域的发展路径不谋而合，均致力于让大模型不仅理解语言，更能驾驭现实。然而，在能源领域，这一变革尤为静谧却影响深远。战场已从煤炭、光伏、风电等传统领域转移至算法、模型与智能体的较量。电网的掌控者，悄然间从调度员变成了背后精通物理、擅长博弈、持续进化的能源AI。
那么，这股推动能源大模型前进的力量源自何方？它能否像智能驾驶那样，在纷繁复杂的情境中做出精准决策？答案是肯定的，且正逐步成为现实。据天眼查数据显示，我国电力系统预计到2030年将突破20亿千瓦大关，届时AI将成为电网的“神经中枢”，精准调控负荷、优化资源配置，确保电力供应的稳定与高效。
面对用电高峰与出力低谷的双重挑战，AI能在毫秒之间权衡利弊，迅速调动资源，实现智能调度。新型电力系统的主导角色，已悄然更迭。2025年，能源行业迎来了大模型的集中亮相，这不仅是技术的展示，更是应用的落地。国家能源集团发布的“擎源”模型，作为全球首个千亿级发电行业大模型，覆盖了火电、水电、风电等业务线，打通了设备检修、电力交易、安全管理等多个场景，部署了众多智能体。
南方电网推出的“大瓦特·驭电”模型，作为电力系统智能仿真大模型，能将原本需数天计算的大电网运行模拟缩短至秒级响应，为调度优化、事故分析、电力规划提供了强大的AI支持。传统的电力系统依赖人力，调度员凭经验调度，工程师靠感官检查设备，交易员凭直觉竞价。如今，这一切都被模型所“接管”，且学习效率远超人类。
这一切变革的核心在于“分层建模”。底层通用大脑负责看图、懂语义、识趋势，为全局调度奠定基础；上层模型则针对火电、风电、核电等细分领域，细化预测功率、调控设备、保障安全的能力。人们正在培养的，是一个能理解整个能源系统的“超脑”。每一度电的分配，都是AI经过无数次成本效益分析后的选择，这标志着能源系统智慧的飞跃。
例如，“擎源”模型能够接入风电场的实时信号，判断叶片是否即将疲劳断裂；在调度中心，大模型能结合多源数据，自动生成最优发电与输配方案。这种智能背后，是产业链条的全面重塑，涉及海量数据、专业团队与丰富场景的深度融合。
能源大模型的兴起，如同当年智能手机整合了相机、MP3、电话、游戏机等功能一样，让人难以置信却又势不可挡。它不仅打通了调度、交易、负荷预测和设备养护等环节，还将过去分散的系统整合为一个能自我思考的整体。这是一场认知方式的革命，每个决策背后，都是模型在精确计算代价。
在能源领域，AI面临的重大考验在于应对复杂决策挑战。随着新能源正式进入市场，固定电价与全额保障被取消，新能源资产需直面市场竞争，参与多层级的电力市场。AI成为了在复杂不确定性中构建风控闭环的关键角色，实时分析数据、生成报告、做出决策，将人类经验转化为数学建模与策略优化。
设备检修方面，大模型能够提前预警，避免故障发生；调度运行中，AI主动建议甚至自动执行最优方案。智能仿真模型能在几秒内模拟千万级数据，预测不同方案的安全风险与经济成本。这一切，都是基于海量数据推演、多轮验证与持续反馈的科学决策。
能源大脑的竞争，已成为AI“新基建”的新战场。谁能为产业创造“调度权”，谁能在能源系统中赢得“思考权”，谁就将掌握未来的话语权。大模型的较量，已超越了速度与准确性的范畴，而是关乎建模范式与运营模式的掌握。先行者优势将演化为算法框架的规则构建，成为未来能源系统算法层级的主导力量。
能源系统的未来，不缺电力，但渴求“智慧的电力”。正如智能驾驶的核心在于感知、决策、执行的闭环，能源系统的未来也不在于发电与供电的多少，而在于如何高效调度、节约资源、协同运作。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，推动科技与产业的深度融合，开启能源智能化的新篇章。
