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来源：经济参考报
当前，电力行业已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，在能源变革的新时代，运用行业先进技术与科学管理手段实现转型升级，进一步提升电力企业效率与效益，成为行业高质量发展的必然要求。
近日，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能赋能电力行业标准化研究报告（2025版）》（以下简称《报告》）明确指出，凭借在文字、语音、图像、视频等各类信息的自动挖掘、提取与处理方面的突出能力，人工智能（AI）技术已成为推动电力智能化发展、加速数字化转型的关键力量。
在人工智能技术的驱动下，新型电力系统呈现出数字与物理深度融合的鲜明特征，并以数据流引领并优化能量流、业务流，让电网逐步具备超强感知、智慧决策、快速执行的核心能力。与此同时，《报告》也指出，当前人工智能赋能电力行业仍面临差异化需求瓶颈，主要表现为应用场景挖掘不足、数据共享与安全机制不完善、系统稳定性与可靠性有待提升。针对这些突出问题，《报告》从数据、算力、模型、场景四大核心要素出发，明确了人工智能赋能电力行业的全新技术要求。
首先是高质量数据。数据作为人工智能模型训练的核心输入，如同行业发展的“血液”，其数量与质量直接决定模型性能的强弱。作为构建电力大模型核心竞争力的关键，高质量电力行业数据目前仍较为稀缺，企业从外部采购数据成本偏高，因此，打造自有数据集、做好海量数据的采集与管理，成为支撑电力行业数智化转型的基础。
电力行业高质量数据的构建，需统筹推进感知、存储、网络、数据治理、数据安全五大技术需求：一是全面完善电力感知层建设，实现数据全面采集与任务命令高效接收；二是搭建大容量、多协议兼容的电力存储体系，满足海量数据存储需求；三是构建扁平化网络架构，真正实现“数据上得来、算力下得去、上下游贯通”；四是强化数据治理，从源头制定统一数据标准，规范数据应用全流程，保障数据“优生”，同时推动数据外溢和延展，实现省际电力企业间的协同、流通、共享与交易，培育行业数据经济与数据市场；五是筑牢数据安全防线，构建事前预防、事中预警、事后追溯的全流程安全体系，确保数据合规使用。
其次是高性能算力。作为人工智能技术发展的“心脏”，算力是支撑模型训练与场景应用的核心动力。电力行业构建模型训练与推理资源池，离不开大规模AI算力支撑，而单卡性能提升有限，集群模式成为满足大算力需求的关键路径。AI集群建设需兼顾计算、网络、存储三大技术需求：在计算层面，需具备大规模集群能力与弹性扩展特性，适配不同参数规模的高阶模型，其中百亿、千亿、万亿参数模型分别需百张、千张、万张卡支撑；在网络层面，需构建高质量无损、大带宽、高可靠的网络底座，零丢包是基础要求，同时应对大参数模型训练中百GB量级的梯度同步通信需求，破解传统低速网络带宽瓶颈；在存储层面，需满足大容量、高带宽、高IOPS、高可靠要求，适配参数规模扩大与多模态发展趋势，实现海量小文件快速加载，减少GPU空载时间，保障长时间训练中模型参数的准确性。
第三是高精度模型。模型作为人工智能系统的“大脑”，承载着行业知识与智慧，是系统思考、判断与决策的核心。电力企业获取大模型能力主要有自行构建、合作共建、云服务平台三种路径。在模型构建过程中，企业通常会统一搭建共享高阶模型，匹配大规格AI算力需求；在具体业务领域，则基于高阶模型进行二次训练，生成贴合业务需求的低阶模型，适配中小规格AI算力，实现模型与业务的精准匹配。
第四是核心业务场景。作为人工智能应用的“靶心”，场景是实现“场景+数据+模型+算力”四位一体体系的关键载体。随着AI技术深化应用，电力行业应用场景日益多元复杂，不同子场景对模型泛化性要求各异，需通过模型优化重构适配生产环境。大模型的应用大幅提升了开发效率，无需从零开发，通过增强训练即可提取适配场景的小模型，将开发周期从月级缩短至天级，使AI开发效率提升10至100倍，实现从作坊式开发向工业化开发转型。而这一效率提升需高效开发工具链支撑，确保针对不同业务场景需求快速响应、动态适配，实现从需求提出到智能化应用落地的快速迭代与敏捷闭环。
综上，数据、算力、模型、场景四大核心要素相互支撑、协同发力，构成了人工智能赋能电力行业高质量发展的核心体系。唯有持续完善四大要素建设，破解行业现存瓶颈，才能充分释放人工智能技术价值，推动电力行业实现数字化、智能化转型升级，助力能源变革落地见效。
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责任编辑：高佳
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