" 传统的大语言模型只能找到关系，却无法构建因果。未来，物理人工智能将是重要的发展方向。"

在 10 月 19 日以 " 人工智能与未来能源系统 " 为主题的远景闭门科技会上，远景科技集团董事长张雷阐述了自己提出的 " 物理人工智能 " 概念，一种 "AI 与物理定律、系统边界，知识图谱深度耦合的新范式 "。在他看来，将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程、潮流计算等物理规律相结合，能消除传统语言大模型的 " 幻觉 "，让 AI 在真实物理世界可靠地发挥作用。

或许，这将是又一个从 " 认识世界 " 到 " 改变世界 " 的巨大变革。而作为人类社会运行的基座，能源很可能成为 " 第一浪 "。

张雷将打造能源大模型视为远景未来一段时间最重要的工作之一。这家公司以风机制造起家，在近 20 年的时间中将业务扩展到动力电池、储能、绿色氢氨醇、零碳产业园等领域，定位已变成能源系统公司。

" 这个领域美国做不来。美国的 AI 不管是研究也好，应用也好，还是偏向于消费测，更多是 to C 的。但在物理人工智能、能源大模型方面，美国没有足够多的工业化场景和复杂能源系统来提供海量数据，在风机、储能等新能源制造方面也缺少实践，怎么搞得好？" 在张雷看来，拥有丰富应用场景和产业数据的中国，很可能在这个赛道实现全球领先。

重构能源系统

2021 年 3 月 15 日，我国中央财经委员会第九次会议上明确提出了要 " 构建以新能源为主体的新型电力系统 "。风电、光伏等新型的清洁能源能够有力降低电力系统碳排放，但其波动性、间歇性特质也带来了挑战和风险。尤其是在如何灵活调节极其复杂又不稳定的发电出力，和应对电力市场交易中的不确定性方面，让不少运营主体、市场主体感到焦虑。

在张雷看来，人类的焦虑正是人工智能的机遇。以复杂著称的新型电力系统为能源大模型提供了绝佳的应用场景，后者则是重构能源系统的重要契机。

"AI 的超级能力能够在毫秒级处理海量数据、从万千头绪中发现隐藏规律、做出最优决策，从而化解人类在复杂能源系统和电力市场中的焦虑。" 张雷具体解释称，应用了能源大模型后，AI 风机能产生更多收益，AI 储能更好地进行市场化交易，在电网中则能帮助管理风险，留出更多空间来消纳新能源，提升绿色电力的比例。

不过，想打造这种一举多得的 " 超级能力 " 并不容易。

张雷不看好美国的原因是相关场景的规模、复杂度和物理实践基础不足，而对于一些在单一领域领先的企业来说，同样面临较大瓶颈。

" 只懂得造风电或只懂得造光伏、造储能的企业做不出能源大模型。你需要了解整个电力市场的变化，风的变化、电网的运行、负荷的变化等等，需要有全局观和海量的底层数据，才能形成能够自主的智能，统观全局观来思考和做决策。" 在张雷看来，远景作为一家能源系统公司，在该领域有独特优势。他以远景赤峰零碳氢能产业园为例解释称，这个项目以全球最大绿色氢氨项目和全球最大独立可再生能源电网著称，但大家不知道的是，他也是远景能源大模型的最佳训练场，众多能源设备在园区系统中形成闭环，既产生了复杂性、系统性，也提供了海量数据和全局感知力。

闭门会上，远景介绍了基于海量的天气、设备、电网和市场数据，能够运用图神经网络、时空模型和多模态 Transformer 等先进算法，并通过云、边、端协同实现实时控制的 " 天枢 " 能源大模型，并首次发布了由该大模型驱动的 AI 电力系统 ，以及远景伽利略 AI 风机、远景伽利略 AI 储能等产品。

目前对相关产品在能效提升、收益提升等方面的详细数据和预测大多还未公布，不过此前有媒体报道称，在远景自去年开始的一项对比试验中，AI 风机较同风场未加装 AI 的风机收益提升了 20.9%。

" 反内卷 " 的答案

对于能源系统的重构，显然是一个漫长的过程。但在新能源制造业深陷 " 内卷 " 危机的今天，人工智能可能会出其不意地成为解决方案。

" 内卷 " 是新能源制造业的老问题。近三年来，情况变得愈发严重，光伏、风电、锂电池等明星产业均遭遇严重的产能过剩、降价潮，产业链价格大多跌至历史低位，" 受伤最深 " 的光伏行业甚至出现市场交易均价大幅低于生产现金成本的 " 怪象 "，诸多明星企业、巨头公司遭遇巨额亏损。

同质化产能的 " 无脑狂飙 "、无节制扩张和恶性的低价无序竞争等常被认为是本轮历史级 " 内卷 " 周期的 " 始作俑者 "。今年以来，综合整治 " 内卷式 " 竞争已上升到国家战略层面，光伏、锂电等行业都发起了 " 反内卷 " 倡议或形成了行业自律公约。

在张雷看来，" 内卷式 " 的同质化竞争反复出现，是因为企业之间总是在 " 比大小，拼肌肉 "。而物理人工智能主导下的能源大模型，有望终结这种恶性循环。

" 能源大模型真正能让我们的制造业、新能源不再比大小、拼肌肉，因为它让行业的重心从物质资产走向了智能资产。智能怎么能比大小呢？以后，行业会从规模走向是效益，走向高效能、高收益的理性繁荣。" 张雷表示，" 所以说，能源大模型是一个重要的赋能者，是用来结束新能源行业‘内卷’的重要工具、重要方向，也必将是中国双碳转型的重大推动力。"

告别了规模优先的粗狂式发展阶段后，企业的决策也会更加复杂。张雷提示称，在一个愈发市场化的电力系统中，在能源金融化大潮之下，每个企业都需要去考虑怎么管理好风险，获取更多的收益，" 不能够再只是‘堆肌肉’，要多关注如何‘长脑子’ "。

通向未来之路

在人工智能浪潮迭起之际，市场上的能源大模型、电力大模型等概念或试验并不少。不少研究报告也提及其在新能源消纳、电力市场交易乃至设备检测、运维等领域的重要作用。

不过，目前多数能源大模型在数据基础、算力支撑等方面还有明显不足，安全性、可靠性未经过足够验证，行业也尚无权威标准与评价体系。而且，巨额的研发、落地支出怎样收回成本，是否能形成商业闭环带来可观收益，都还有待观察。

不过，积极实践永远是探索未来的最佳途径，通向未来的路往往就在脚下。

张雷虽然并未过多透露能源大模型研发、落地的具体进程，但他表示，预计 1-2 年内，人们就能看到远景的能源大模型发挥明显作用。再过三年左右的时间，就能做到一个足够强大的形态，能够产生重大价值。" 对比到自动驾驶，差不多能到 L3 的程度 "。

能源大模型的落地只是开始。用更长远的眼光来看，张雷认为，未来的能源系统将不再是设备的堆叠、组合，而会进化成 " 智能体 " 生态系统。这个生态系统由数以亿计的智能体构成，而且就像珊瑚礁一样，可以不断演进，它本身的生产系统也是可以进化的。而未来能源系统的目的，是能够更好地消纳绿色电力，以更低的成本为社会经济提供能源，同时更加稳健、安全地运行。

" 我们一定会推动能源大模型来赋能整个能源产业生态，来完成从设备到‘智能体’生态系统的转型。" 张雷表示。（文｜新能超克，作者｜胡珈萌，编辑｜蔡鹏程）