在能源转型与人工智能深度融合的大背景下，远景科技集团董事长张雷提出一项颠覆性观点：基于物理定律的人工智能技术将成为破解新能源产业困局的关键，并推动能源系统完成从“自动化”到“自主化”的跨越式发展。这一构想正在远景的实践中逐步落地，其最新发布的伽利略AI风储一体机标志着能源领域智能化革命迈出重要一步。
自2007年创立远景能源以来，张雷带领团队从风电设备制造切入，逐步构建起覆盖能源物联网、动力电池与储能的多元化业务版图。面对当前人工智能技术引发的产业变革浪潮，张雷将2025年定位为关键转折点：通过构建“物理人工智能”技术体系，实现硬件研发与软件算法的深度协同。这种技术路线催生出具备自主决策能力的能源大模型，正在重塑传统能源系统的运行逻辑。
在近期举办的“人工智能与未来能源系统”闭门研讨会上，张雷系统阐述了物理人工智能的三大核心特征：基于工程约束的精准建模、多模态数据融合处理能力，以及实时动态优化控制。他特别强调，与通用大语言模型相比，能源领域的人工智能必须严格遵循热力学定律和电气工程规范，这种“带着镣铐跳舞”的特性反而催生出更高效的系统解决方案。
远景的实践路径已清晰可见：在内蒙古赤峰建设的零碳氢能产业园，全球最大的独立可再生能源电力系统每天产生超过2PB的运营数据。这些涵盖气象变化、设备状态、电网负荷和市场价格的多元数据，通过图神经网络和时空预测模型进行深度挖掘，最终形成具备自主优化能力的能源管理系统。据测试，该系统可使风电场发电效率提升8%，储能电站交易收益增加15%。
新发布的伽利略AI风储一体机集成了三项技术创新：搭载“远景天枢”能源大模型的智能控制单元，可实现毫秒级响应的云-边-端协同架构，以及基于物理约束的预测性维护系统。在10月20日北京国际风能展的现场演示中，该设备成功展示了在复杂气象条件下自主调整发电策略的能力，引发行业广泛关注。
张雷将能源系统的智能化演进类比为生态系统的进化：“未来的能源网络将像珊瑚礁一样，每个设备都是具备学习能力的智能体，通过持续交互形成自适应生态。”这种转变不仅意味着设备效率的提升，更将重构整个产业的竞争规则——从追求装机容量的规模竞争，转向比拼系统优化能力的价值竞争。
在储能领域，这种变革已显现端倪。同等规模的储能电站，采用传统控制方式与AI优化策略的收益差距可达30%。远景的能源大模型通过实时分析电力市场价格波动、可再生能源出力预测和设备健康状态，能够动态调整充放电策略，这种基于数据智能的决策能力正在重塑产业的价值评估体系。
中国在能源人工智能领域的独特优势正在显现。张雷指出，美国科技企业缺乏工业场景的深度浸润，而远景通过赤峰产业园等项目，构建了涵盖风电、储能、氢能的全链条试验场。这种“数据-模型-场景”的闭环验证体系，为物理人工智能的工程化应用提供了宝贵经验。
对于技术落地节奏，张雷保持审慎乐观：“未来两年能源大模型将具备中学生水平的认知能力，三年后有望产生颠覆性价值。”远景当前采取“内部验证-闭环优化-市场推广”的三阶段策略，首批AI产品已在自营风电场完成超过5000小时的实测运行，关键指标均达到设计预期。
人才战略成为技术落地的关键突破口。远景正在组建跨学科研发团队，成员既包含掌握流体力学和电气工程的物理专家，也吸纳了深度学习与优化算法领域的AI人才。这种复合型团队结构，使其能够准确把握能源系统的物理本质，同时运用数据智能实现系统优化。
在张雷的愿景中，能源系统的智能化革命与碳中和目标形成历史性交汇。“我们这代人将见证人类首次实现能源体系的彻底转型，”他强调，“远景的使命不仅是开发技术，更是要为人类文明开辟可持续发展的新范式。”这种使命驱动的发展理念，正在推动中国企业在全球能源转型中占据先机。
