當dang前qian，電dian力li行xing業ye已yi由you高gao速su增zeng長chang階jie段duan轉zhuan向xiang高gao質zhi量liang發fa展zhan階jie段duan
，在zai能neng源yuan變bian革ge的de新xin時shi代dai
，運yun用yong行xing業ye先xian進jin技ji術shu與yu科ke學xue管guan理li手shou段duan實shi現xian轉zhuan型xing升sheng級ji
，進jin一yi步bu提ti升sheng電dian力li企qi業ye效xiao率lv與yu效xiao益yi，成cheng為wei行xing業ye高gao質zhi量liang發fa展zhan的de必bi然ran要yao求qiu。

近日，中國電子技術標準化研究院發布的《人工智能賦能電力行業標準化研究報告（2025版）》（以下簡稱《報告》）明確指出，憑借在文字、語音、圖像

、視頻等各類信息的自動挖掘、提取與處理方麵的突出能力
，人工智能（AI）技術已成為推動電力智能化發展、加速數字化轉型的關鍵力量。

在人工智能技術的驅動下，新型電力係統呈現出數字與物理深度融合的鮮明特征
，並以數據流引領並優化能量流、業務流，讓電網逐步具備超強感知、智慧決策
、快速執行的核心能力。與此同時，《報告》也指出

，當前人工智能賦能電力行業仍麵臨差異化需求瓶頸，主要表現為應用場景挖掘不足、數據共享與安全機製不完善
、係統穩定性與可靠性有待提升。針對這些突出問題，《報告》從數據、算力、模型
、場景四大核心要素出發
，明確了人工智能賦能電力行業的全新技術要求。

首先是高質量數據。數據作為人工智能模型訓練的核心輸入，如同行業發展的“血液”，qishuliangyuzhiliangzhijiejuedingmoxingxingnengdeqiangruo。zuoweigoujiandianlidamoxinghexinjingzhenglideguanjian
，gaozhiliangdianlixingyeshujumuqianrengjiaoweixique
，qiyecongwaibucaigoushujuchengbenpiangao，yinci
，dazaoziyoushujuji、做好海量數據的采集與管理
，成為支撐電力行業數智化轉型的基礎。

電力行業高質量數據的構建，需統籌推進感知、存儲、網絡
、數據治理
、數據安全五大技術需求：一是全麵完善電力感知層建設，實現數據全麵采集與任務命令高效接收；二是搭建大容量、多協議兼容的電力存儲體係，滿足海量數據存儲需求
；三是構建扁平化網絡架構
，真正實現“數據上得來、算力下得去、上下遊貫通”
；四是強化數據治理
，從源頭製定統一數據標準，規範數據應用全流程，保障數據“優生”，同時推動數據外溢和延展
，實現省際電力企業間的協同、流通、共享與交易

，培育行業數據經濟與數據市場；五是築牢數據安全防線，構建事前預防
、事中預警
、事後追溯的全流程安全體係
，確保數據合規使用。

其次是高性能算力。作為人工智能技術發展的“心髒”，算力是支撐模型訓練與場景應用的核心動力。電力行業構建模型訓練與推理資源池，離不開大規模AI算力支撐，而單卡性能提升有限，集群模式成為滿足大算力需求的關鍵路徑。AI集群建設需兼顧計算、網絡、存儲三大技術需求：在計算層麵，需具備大規模集群能力與彈性擴展特性
，適配不同參數規模的高階模型
，其中百億、千億
、萬億參數模型分別需百張
、千張
、萬張卡支撐；在網絡層麵，需構建高質量無損、大帶寬
、高可靠的網絡底座，零丟包是基礎要求，同時應對大參數模型訓練中百GB量級的梯度同步通信需求，破解傳統低速網絡帶寬瓶頸；在存儲層麵，需滿足大容量、高帶寬
、高IOPS
、高可靠要求，適配參數規模擴大與多模態發展趨勢
，實現海量小文件快速加載，減少GPU空載時間

，保障長時間訓練中模型參數的準確性。

第三是高精度模型。模型作為人工智能係統的“大腦”，承載著行業知識與智慧
，是係統思考

、判斷與決策的核心。電力企業獲取大模型能力主要有自行構建

、合作共建、雲服務平台三種路徑。在模型構建過程中
，企業通常會統一搭建共享高階模型
，匹配大規格AI算力需求；在具體業務領域，則基於高階模型進行二次訓練

，生成貼合業務需求的低階模型
，適配中小規格AI算力，實現模型與業務的精準匹配。

第四是核心業務場景。作為人工智能應用的“靶心”，場景是實現“場景+數據+模型+算力”四位一體體係的關鍵載體。隨著AI技(ji)術(shu)深(shen)化(hua)應(ying)用(yong)，電(dian)力(li)行(xing)業(ye)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)日(ri)益(yi)多(duo)元(yuan)複(fu)雜(za)，不(bu)同(tong)子(zi)場(chang)景(jing)對(dui)模(mo)型(xing)泛(fan)化(hua)性(xing)要(yao)求(qiu)各(ge)異(yi)，需(xu)通(tong)過(guo)模(mo)型(xing)優(you)化(hua)重(zhong)構(gou)適(shi)配(pei)生(sheng)產(chan)環(huan)境(jing)。大(da)模(mo)型(xing)的(de)應(ying)用(yong)大(da)幅(fu)提(ti)升(sheng)了(le)開(kai)發(fa)效(xiao)率(lv)
，無(wu)需(xu)從(cong)零(ling)開(kai)發(fa)
，通(tong)過(guo)增(zeng)強(qiang)訓(xun)練(lian)即(ji)可(ke)提(ti)取(qu)適(shi)配(pei)場(chang)景(jing)的(de)小(xiao)模(mo)型(xing)
，將(jiang)開(kai)發(fa)周(zhou)期(qi)從(cong)月(yue)級(ji)縮(suo)短(duan)至(zhi)天(tian)級(ji)，使(shi)AI開發效率提升10至100倍，實現從作坊式開發向工業化開發轉型。而這一效率提升需高效開發工具鏈支撐
，確保針對不同業務場景需求快速響應、動態適配，實現從需求提出到智能化應用落地的快速迭代與敏捷閉環。

綜上，數據、算力、模型、場景四大核心要素相互支撐、協(xie)同(tong)發(fa)力(li)，構(gou)成(cheng)了(le)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)賦(fu)能(neng)電(dian)力(li)行(xing)業(ye)高(gao)質(zhi)量(liang)發(fa)展(zhan)的(de)核(he)心(xin)體(ti)係(xi)。唯(wei)有(you)持(chi)續(xu)完(wan)善(shan)四(si)大(da)要(yao)素(su)建(jian)設(she)，破(po)解(jie)行(xing)業(ye)現(xian)存(cun)瓶(ping)頸(jing)，才(cai)能(neng)充(chong)分(fen)釋(shi)放(fang)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)價(jia)值(zhi)，推(tui)動(dong)電(dian)力(li)行(xing)業(ye)實(shi)現(xian)數(shu)字(zi)化(hua)、智能化轉型升級，助力能源變革落地見效。