一个需要专业人士花费几天甚至更长时间才能完成的工作，AI 居然 10 分钟就能搞定了？

先别着急划走，这是秋香在 WAIC 看到的真实情况。

现在大家看到的是今年 WAIC 十大 " 镇馆之宝 " 之一、唯一入选的中央企业项目——南方电网 " 大瓦特 · 云睿 "AI 原生配电网规划智能体。

这里工作人员轻点几下鼠标，仅仅 10 分钟，一份涵盖风险诊断、网架布局、投资分析等内容的完整配网规划报告，就自动生成了。

大家不要小看配网规划，传统的配网规划是一项非常复杂的工作。规划人员不仅要分析电网现状、预测未来负荷，还要设计网架方案、验证运行安全、测算投资收益，最后再整理成专业报告。整个过程涉及大量专业知识，经验判断和反复计算。这也是为啥如果用传统人工的办法，是个大工程。

不只是配网规划，南方电网正在用 AI 重塑电力核心生产方式。不夸张地说，你用的每一度电里，都有 AI 的助力。

那么 AI 到底怎么改变了电网？它的安全性、可靠性靠什么保障的？今天，秋香用一个视频带大家看懂，南方电网里的 AI。

咱们先以开头看到的 " 大瓦特 · 云睿 " 为例。通过 " 全景认知—推理决策—技能执行—仿真进化 " 的一整套智能架构，" 大瓦特 · 云睿 " 覆盖了配电网规划的全流程。

第一步，它能够像规划专家一样，对电网运行状态进行全景分析，主动发现当前网络存在的问题。

第二步，根据诊断结果，自主生成多套涵盖网架布局、设备选型、投资时序的优化方案，而不是简单套用固定模板。

第三步，把方案放进 " 仿真沙箱 " 里进行推演，提前验证方案是否安全可靠，是否满足未来运行需求。

第四步，再进一步分析投资收益、建设成本和实施效果。

最后，自动生成一份符合专业规范的规划报告。

对于电网这样一个庞大而复杂的系统来说，当 AI 不再只是像我们日常使用 AI 那样通用问答和单点辅助，而是转向电网专业任务自主分析、推理决策和闭环执行等真实工作环节，那么就不仅仅是效率提升，更意味着规划模式正在发生改变。

目前，大瓦特 · 云睿已经支撑超万条馈线智能诊断、数千个规划方案自动生成，整体规划效率提升约 80%。对于电网这样一个庞大而复杂的系统来说，这不仅意味着效率提升，更意味着规划模式正在发生改变。

不过 " 大瓦特 · 云睿 " 展现的，只是南方电网整个 " 大瓦特 " 电力 AI 体系中应用层的一部分，支撑它运转的，是南网建立起来的一整套 AI 体系。

最底层的，是行业模型。

南方电网打造的 " 大瓦特 - 多模态 2.0" 电力多模态大模型，这是国内电力行业首款通过中国信通院工业大模型成熟度评测的行业专属大模型。

它深度适配了电网发、输、变、配、用全业务链条，能够理解电网运行、设备图像、文本资料等多种数据，为整个电力 AI 提供统一能力，支持十万级日均推理需求。

再往上一层，是 AI 基础设施。

首先是人工智能平台 3.0，它统一了算力、开发环境、权限管理以及智能体能力，实现从模型研发到生产部署的一体化，打通了电力 AI 创新落地闭环。举个例子，如果你想做一个 " 台风预测项目 "，那么通过这个平台，你可以快速完成 " 申请算力→调用气象模型→ AI 辅助编程→部署标准服务 " 的完整流程。

其次是电力科学计算平台，它聚焦电力系统核心计算场景，覆盖数据生成→模型构建→训练测试→分析对比全流程。模型统一在这里研发、测试与赛马，推动 "AI+ 能源 " 落地应用。

而真正面向业务的，则是一系列丰富的应用。

目前南方电网已形成涵盖多款智能体与专业大模型的完整矩阵。除了大家看到的大瓦特 · 云睿，还有台风应急智能体，以及专业大模型 " 大瓦特 · 天象 "" 大瓦特 · 天衍 " 等。

在线下现场，还有 " 吠云 " 系列机器狗和变电站操作机器人，能够完成巡检、红外测温等高风险工作。具身智能机器人也已经在深圳、广州等地变电站试点运行，巡检时间压缩约 60%，应急处置效率提升 70%。

可能看到这，很多人也想问，为什么南方电网要这么彻底的用 AI 重塑整个电网？

答案其实来自整个能源体系正在发生的变化。

一方面，新能源占比越来越高。风电、光伏本身具有随机性和波动性，传统依赖物理模型和人工经验的方式，已经越来越难满足实时调度需求。

另一方面，AI 时代本身也带来了新的挑战。

随着数据中心和智能算力快速扩张，用电需求持续增长，整个电网面临更加复杂的调度和治理压力。与此同时，电力、碳排放、算力之间如何协同优化，行业标准如何建立，也成为新的共性课题。

这些问题，都不是传统方法能够单独解决的。因此，AI 开始真正进入电网核心生产环节。在 AI 的帮助下，新能源超短期功率预测精度被大大提升，更多风电、光伏能够稳定并网，减少弃风弃光。

AI 视觉识别结合无人机、机器人，实现输变电巡检自动化，替代大量高危、重复劳动。同时，AI 还能推动电力系统从过去依赖经验，逐渐走向 " 数据 + 机理 " 双驱动。

不过绝大部分人容易忽略的一点——电力同样在赋能 AI。

稳定可靠的绿色电力，是未来数据中心、大模型训练的重要基础。而电网本身又是全球规模最大的真实物理系统之一，每天产生海量、多源、异构的数据，也成为 AI 持续学习和验证的重要场景。

未来，AI 不仅改变电网，电网也会反过来推动 AI 不断成熟。这其实形成了一种双向赋能的新关系。

很多人把 AI 理解成一个聊天机器人，或者一个提高办公效率的工具。但在 WAIC，我们越来越能看到另一种变化：AI 开始进入真正复杂的产业系统，参与规划、决策、执行，甚至改变整个行业的生产方式。

南方电网展示的大瓦特体系，就是一个典型案例。

地处 " 西电东送 " 与 " 东数西算 " 两大国家战略工程核心交汇带，又有粤港澳大湾区这一数字经济最活跃的算力需求中心，南方电网所处的地区天然构成电碳算协同技术的最佳试验场。

从算力底座，到行业大模型，再到智能体、机器人，AI 正在深入南方电网最核心的生产环节。

这不仅是一次技术升级，更意味着电力行业正在进入一种新的生产范式。未来，我们讨论 AI，可能不只是模型有多聪明，而是谁能够真正把 AI 融入产业、重塑产业。

南方电网公司认为，人工智能底座战略价值持续凸显，算力、数据、模型和能源多要素协同构成产业发展核心根基。随着人工智能应用规模不断扩大，模型训练和推理对算力供给、数据资源、能源保障和运行效率提出更高要求。要加强基础资源统筹和平台能力建设，提高各类资源的集约利用和协同配置水平，为人工智能规模化迭代、大范围推广提供有力支撑。