电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学；其在历史上经过多个发展时期，形成了不同的技术流派； 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 通用模型 无需人类专家标注 高效互联通讯： NVLINK 、 HCCL ( 华为 ) 多模态通用模型： Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模型凭借超大规模参数和海量数据学习，在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展，为人工智能的发展开启了新的阶段。 大模型 模态扩展 文本 检索增强 图像 / 视频 大规模基础模型 音频 电力大模型 医疗大模型。 Transformer 架构 注意力机制 多模态融合 0upr ake Wefert

合 利 用 司 前 言 6 月 13 日 是 2017 年 全 国 低 碳 日 ，今 年 全 国 低 碳 日 的 主 题 是 “ 工 业 低 碳 发 展 ” 。 工 业 领 域 是 我 国 能 源 消 耗 及 温 室 气 体 排 放 主 要 领 域 ， 加 快 推 动 工 业 绿 色 低 碳 发 展 ， 对 于 实 现 国 家 应 对 气 候 变 化 战 略 目 标 具 有 重 要 意 义 开 展 国 家 低 碳 工 业 园 区 试 点 工 作 。 相 关 试 点 园 区 积 极 探 索 适 合 我 国 国 情 的 工 业 园 区 低 碳 管 理 模 式 ， 提 高 可 再 生 能 源 消 费 占 比 ， 加 快 钢 铁 、 建 材 、 有 色 、 石 化 和 化 工 等 重 点 用 能 行 业 低 碳 化 改 造 ， 培 育 了 一 批 低 碳 型 企 业 ， 试 点 园 区 了 滨 海 新 区 云 计 算 中 心 、中 国 智 能 制 造（ 工 业 4.0）战 略 示 范 和 应 用 中 心 等 ， 已 成 为 中 国 新 一 代 信 息 技 术 产 业 的 创 新 源 头 。 2014 年 至 2016 年 ， 天 津 开 发 区 地 区 生 产 总 值 年 均 增 长 率 为 10.5%， 仅 2014 年 对 天 津 市 的 GDP 贡 献 率 达 到 了

公 司 概 况 COMPANY PROFILE l 专注清洁能源开发利用 l 上海中如智慧能源集团 ，位于上海 国际研发总部基地， 中如智慧能 源专注开发研究电与热能转换，是 国内首家以水为储能介质 ，深耕 行业数十年。 l 新型电力系统储能 / 消纳 / 调峰 / 服务商 l 智慧清洁能源集成商 l 水储能装备制造商 公司拥有一百六十多项具有自主知识产权的专利和专项技术。 术。 专利涵盖供暖设备、水蓄热储能蓄水箱、八角型布水器、 圆 管条缝型均流孔布水器、直线型布水器、熔盐供暖蓄热装置、 新能源供暖装置、 多能源电热锅炉、 蓄热式热风机、清洁能 源用节能供暖管道、水蓄热用循环供暖储能系统、 自动化无 人值守电热锅炉系统、 高效益低成本能源转换方法、应用于 锅炉的综合能源管理平台等壹佰余种新材料、 新工艺、 新技 术、新产品。 ◆ 锅炉安装改造叁级、修理贰级 可承接电力、工商业户、机场、 高铁、体育 场等大型活动场所 ，冷 / 热源数字化、智能化、 信息化改造工程等系统集成。 公司资深研发人员占比超 80% ，高级工 程师占比 10% 。 核心团队具有多 年行业经验。 专业领域 ，电气 自动化、计算机 、测控 技术、 通讯、暖通等。 硬件能力 自主研发 ，制造 布水器、储热式 蒸汽机、 量测设 备、配电柜、储热罐、储水箱、 补 水器、热风机、

运行常态事件管理 城市管理辅助决策 平战结合联动指挥 其他设施 生 态 多 样 性 智 慧 水 利 智 慧 环 保 … 智 慧 文 旅 数 字 商 业 指挥调度 事故总结 物联网 GIS 融合通信 视频云 大数据 AI 人工上报或利用 物联网智能上报 多 级联 动 应急指挥中心根据 事件进展 ，实时 进行会商 ，下达 指令及调度资源 综合执法 交通 救护 监测，同时借助移动大数据优势，提升了联动指挥中心的管理效能。 2019 年 10 月 18 日世界互联网大会期间，获得各级领导认可并被主流媒体 多 次报道 。 2.9 典型案例 2019 年 10 月 18 日世界互联网大会期间“乌镇 5G 未来城镇运营中心”一期落地，获得各级领导认可并被主 流媒体多 次报道 。 围绕善政、兴业、惠民三大主题，涵盖 8 大领域场景，融合政务经济和城市感知数据， 实现了乌镇运行态势

优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , , 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 展提供 人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源为主体 能源供给侧脱碳 系统有“无限大”的功率、“无限多”的能量 系统的功率的动态平衡、能量的动态平衡：动态平衡理论 的功率、 “无限多”的 能量的动态随机平衡。 电量平衡 有功功率平衡 无功功率平衡 频率稳定 电压稳定 功角稳定 传 统 电 力 系 统 新 型 电 力 系 统 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 11 ■ 现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 7 月，国网湖南电科院发布 10 亿节点配网视觉大模型。 口 2024 年 12 月，国网长沙供电公司研发人工智能“配网调度员”“光明”。 口 2024 年 12 月 19 日，国家电网发布千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”。 南方电网： 口 2023 年 09 月，南网发布电力行业人工智能创新平台及“自主可控电力大模型 ( 大瓦特 )” 。 口 2023 年 12 月，南网总调发布“大瓦特

.........................................................................................57 4.1.1 多源数据整合............................................................................................... ，头部 对冲基金如文艺复兴科技（Renaissance Technologies）和 Two Sigma 的 AI 模型贡献了超过 70%的交易收益。 当前技术发展呈现三个显著特征：  多模态数据融合：传统量价数据与另类数据（卫星图像、社交 媒体情感、供应链物流数据）的结合使模型预测精度提升 20%-35%。例如，美国对冲基金 AQR 通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 订单执行的闭环。 数据层负责处理多源异构金融数据，包括：  结构化数据：交易所高频行情（1 分钟级 Tick 数据）、基本面 指标（PE、ROE 等）、宏观数据（CPI、利率等）  非结构化数据：财经新闻文本、社交媒体舆情、卫星遥感图像

AI应用驱动数据中心规模不断扩大，AI技 术也让威胁攻击频率更高、成本更低、手段更多样。近期我与客户伙伴的交流中，大家都提到一个关切点： 如何建设高韧性的数据中心基础设施。从主备到双活、从双活到多活，从被动防御到主动免疫，从被动修复 到主动自愈，从而让业务永续，让数据中心实现确定性安全，这就是韧性的关键。复盘行业实践，汇聚专家 智慧，希望这本白皮书为AI时代全球数据中心的建设发挥积极价值。 成为“Digitalization Center”——数字化与智能 化的核心枢纽和创新引擎。 自诞生之日起，数据中心的使命便在持续演进。过 去，其核心职责是提供可靠的计算、存储和网络资 源。而今天，在AI、大数据、云计算、物联网深度 融合的驱动下，数据中心肩负着支撑企业全球化运 营、实时智能决策、敏捷业务创新的重任。 在AI时代，数据中心承载的已不仅是信息系统，更 是支撑全球业务连续性、社会稳定运行和创新活力 Center” 韧性 DC 白皮书 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 09 08 ·冗余与缓冲机制：复杂系统通过冗余和去耦 合机制，避免单点失败放大成全局瘫痪，韧性 数据中心设计亦需强调多地多中心、跨域协作 与资源池化等弹性机制。 ·自适应与自组织能力：复杂系统能在压力中 维持动态平衡，依赖其局部调整与全局协调。 韧性数据中心要从“被动防御”转向“主动适 应”，构建“恢复即本能”的运行模式。

合分析）导致计算性能延迟增加 50% 以上，难以支 撑高价值场景（金融、物流、交通）等低时延响应 要求。 08 · 挑战三、高质量语料稀缺 政府、金融、医疗、制造等行业大模型专业语料稀缺， 海量多模态数据（文本、图像、传感器）待标注数 据占比高，高质量语料转化率低（语义缺失、时效 滞后等），无法满足行业大模型训练推理阶段对行 业标注数据的诉求。 · 挑战四、安全能力参差不齐 数据流通涉及数据提供方、使用方、服务运营方等 薄弱环节，无法满足全链路数据安全防护要求。 2、人工智能大模型语料发展与挑战 2.1 人工智能大模型语料发展趋势 1. 从大语言模型到多模态 / 具身智能大模型的语料演进 当前大模型技术正经历从弱人工智能（机器学习、神经网络、大语言模型）向通用人工智能（Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 大模型技术发展演进阶段 09 公开数 2c 现象级应 首先，对多模态关联的复杂语料需求日益迫切。针对 大模型语料质量，传统纯文本数据已经无法支撑多 模态与具身大模型联合建模的需求。业界实践表 明，在多模态场景下的语料供给，需要进行跨模态 语料数据精准对齐，实践通过融合图文信息，运动 轨迹，场景数据，使得复杂论文的解析准确率提升 37%。此类多模态场景在处理包含图表、公式的复杂 文档时，需要在语料标准中体现语义逻辑关联能

.......................................................................................31 3.2.1 数据源划分.................................................................................33 3.2.2 数据标准与格式 .........................................................................................82 6.1 数据源识别..........................................................................................84 6.1.1 授权的 用户能够访问特定数据。 其次，数据传输安全同样不可忽视。应采用 HTTPS/TLS 等安 全协议加密数据传输，确保数据在传输过程中不被中途截取或篡 改。同时，应在数据交换平台中设计出多因素身份认证机制，使得 用户在进行任何数据上传或下载操作前，比仅依赖单一密码的安全 性更高。 与此同时，数据处理过程中的安全性也需要重点关注。在进行 数据处理时，特别是在分析和挖掘敏感信息时，应采取数据脱敏和

元）、智平方（数亿元）、RoboScience（近2亿元）等， 表明资本通过给出高估值和大额资金来争夺潜在的未 来行业龙头。 • 多家企业连续获得多轮融资 智平方、星海图、它石智航、鹿明机器人等企业在一 年内完成了多轮融资，体现出较高的成长性和资本认 可度。同时，头部投资机构如美团、京东、深创投等 频繁出手，战略投资和产业资本联动趋势明显。 63.4% 15.5% 11.3% 9.8% 具身智能 数字供应链 多元化盈利模式（如佣金、订阅费、增值服务）。 22% 产业出海：聚焦数字化基建与本地化运营 • 数字化平台驱动全球交易：企业普遍构建多语言 多币种的数字化交易平台，实现高效履约。 • 深度本地化运营：在重点海外市场设立本地团队， 实现文化融合与快速响应。 • 基础设施全球化布局：通过海外仓/多式联运/冷 链网络等基建投入构建“端到端”的服务体系。 • 生态协同与全链路服务赋能：整合金融/支付/合 规/技术等生态伙伴，提供一站式解决方案。 2025上半年，找钢集团的国际业务营收同比增长 38.9%达3.4亿元，钢铁交易吨量同比增长58.0%， 毛利同比增长90.5%，单吨毛利同比增20.6%。 上海钢联 上海钢联为进一步提升定价影响力，与全球知名能 源及大宗商品评估机构Argus于5月签署谅解备忘 录，将共同发布中国进口61%与62%品位海运铁矿 石的混合指数均值，构建更符合产业需求的定价体 系。 2025年上半年，上海钢联产业数据服务板块收入 3