当风电叶片装上“智慧大脑”，当充电桩变身“能源路由器”……眼下，以深度求索DeepSeek系列为代表的大模型正快速渗透到能源、制造等产业领域。

　　据《中国能源报》记者不完全统计，近期，国家能源集团、国家电网、南方电网、国家电投、中国华电、中广核、中核集团等多家电力央企或子公司已陆续完成旗下AI平台与DeepSeek大模型的接入。

　　多位业内人士表示，以DeepSeek为代表的大模型不仅提升了能源行业的效率，也为全球能源转型和可持续发展提供了强有力的技术支持。随着AI技术的不断进步，DeepSeek在能源行业的应用前景会更加广阔。未来，DeepSeek有望在能源生产、传输、消费等各个环节发挥更大作用，推动行业向智能化、数字化方向发展。

　　●在技术运用上“你追我赶”

　　由于DeepSeek灵活和开源的属性，多家电力巨头密集布局。

　　2月12日，国网信息通信产业集团有限公司（以下简称“国网信通产业集团”）自主研发的模型服务云MSC平台全面接入DeepSeek大模型。

　　“MSC平台与DeepSeek的深度融合，将提高平台智能化生产能力，实现需求精准解读、交互极致体验、缺陷智能防控、性能优化策略及文档自动生成等关键功能，提升电网数字化项目研发效率，赋能业务快速响应和灵活变革，同时有效降低研发成本。”国网信通产业集团有关负责人说。

　　2月15日，中国华能集团有限公司完成了DeepSeek系列模型的本地化部署，并在集团“iHN+”移动门户中推出了“睿智小能”AI助手，实现DeepSeek为日常办公与管理赋能。

　　据华能数字化部李小翔副处长介绍，AI助手“睿智小能”深度融入“iHN+”平台，赋能能源生产运行、经营管理、科技研发的各个环节。目前，在通用知识基础上，结合规章制度、故障分析等企业数据库，利用预置提示词，实现了知识问答、公文拟稿、智能校对、文件解读、科研辅助等基础功能，高效辅助日常办公与管理。

　　此外，南方电网“大瓦特”体系、中国华电“华电睿思”数字底座也相继完成DeepSeek接入。

　　记者注意到，以“两网”、五大电力央企等为代表的能源央企，一改“大象转身慢”的公众印象，以专业的姿态和积极拥抱AI。这在业内人士看来，DeepSeek的接入，已清晰地传递出一个信号——AI驱动的能源革命正加速前进。

　　“上述现象意味着DeepSeek已经迎来了自己的高光时刻。尤其是能源电力行业，不约而同地接入DeepSeek，这种你追我赶、齐头并进的态势令人振奋。”中国电子商会副会长熊焰对记者说。

　　“DeepSeek时刻的到来，缘于其‘能力追平、成本碾压、自主可控、开放开源’这4个特征。”在熊焰看来，没有上述4个特征，任何一个新的技术都难以对既有产业形成重大影响。

　　●“拥有一个更聪明的大脑”

　　能源行业是一个复杂、系统产业。熊焰认为，人工智能大模型产业必须具备三个特征才会率先落地：一是超级复杂，复杂到人类脑力所不能及。二是存在巨大的降本增效空间。三是有支付能力。

　　“这三个特征能源行业都符合，尤其是第一个特征，超级复杂。”熊焰解释称，能源行业的生产端就是一个超级复杂的环节，它的品类有煤电、核电、水电、光伏、风电、生物质能等，分布广泛，产出复杂多变，若做到这几者的平衡匹配，其中的技术信息的密集度和复杂程度更是难以想象。电网端，更是现代工业体系中数据量最大、变动量最大、复杂度最高的体系之一。“因此，用DeepSeek这一类的大模型来优化、升级、改造、重构具有非常典型的意义。”

　　熊焰举例称，比如电力交易系统，这个场景就有数以万计的发电侧，包括稳定的煤电、水电和核电，还有不稳定的风电、光伏。同时，在需求侧，又面临着需求多种多样的用户需求。所以，它的交易模型的复杂程度远超人类脑力所能及。

　　“从预测、调整，到交易、优化，接入大模型后，整个电力交易系统相当于拥有了一个更聪明的大脑。”熊焰说，在这个领域看，大模型所能起到的智能调度，削峰填谷、灵活交易的作用，应该说技术应用前景令人振奋。

　　从需求预测看，DeepSeek正加速能源行业从“经验驱动”到“数据智能”的进程。贵州省数字能源协会秘书长李波表示，传统能源调度依赖历史数据与人工经验，难以应对风光发电的强波动性。如今，可借助DeepSeek通过融合气象、经济、地理等多维度数据，构建高精度预测模型。

　　“比如， 国家电网利用AI技术整合气象、经济活动和地理信息等多维度数据，构建高精度的电力需求预测模型。”李波说，这个模型显著提升了电力调度的精准度和灵活性。

　　此外，熊焰还表示，DeepSeek在能源的每个环节它都可参与，从采购到建设、运营管理、每个环节都能起到明显的降本增效作用。

　　●数据和场景仍是最大挑战

　　能源企业陆续接入DeepSeek，是盲目跟风赶时髦，还是真的看到了其中的价值去抢占先机？业内对此看法不一。

　　大家普遍认为，关键还是要看DeepSeek接入后的真实效果，到底对能源行业产生多大的影响，后续还是值得观察的。

　　谈及DeepSeek目前面临的最大挑战，熊焰认为，数据和场景仍是两大难题。

　　“要想做这个行业的应用模型，你若拿不到高质量的数据，那是做不来的。”熊焰坦言，“这方面高质量的数据仍然稀缺。”

　　记者在以往的调研中注意到，现在很多企业虽然也搭建了智能化的大平台，在监控大屏上可以实时看到一些数据，但是一般都比较封闭，大部分数据仅限在自己本公司或集团使用的。

　　熊焰建议，政府主管部门或行业协会把一些能源生产的数据收集起来，经过脱敏、清洗，在一定范围内开放出来，让更多的开发团队能够接触到、使用上这些新能源生产的数据集，这将对整个行业的优化会有很大提升。

　　另外，DeepSeek还面临着应用场景的难题。熊焰分析称，如果不针对具体的应用场景，也是没法商业实践的。“比如说，风电、光伏的运维便是一个典型的场景，因为它高度分散，智慧运维的需求又非常明显。今后，需要进一步思考，如何把这些场景的需求规模化、集约化。”

　　多家能源企业负责人表示，实施数智化转型，不仅对自身发展具有重要意义，也将对整个能源行业产生深远的影响和示范作用。

　　以华能为例，李小翔表示，数智化技术的深化应用将显著提升清洁能源生产利用效率，优化火电运营水平，实现碳排放精准管控，为集团绿色低碳转型按下“快进键”。推动能源行业数字化智能化升级，促进全行业能效提升，降低社会综合用能成本，为经济高质量发展提供稳定低碳的能源支撑。

　　关于大模型在能源行业的应用潜力，编辑部咨询了DeepSeek。以下是其给出的具体应用场景：

　　◆能源需求预测与生产优化

　　需求预测：大模型可精准预测短期及长期的能源需求，优化发电计划和电网调度，减少资源浪费。

　　可再生能源整合：分析气象数据，预测风电、光伏发电的波动性，辅助电网动态平衡供需，提升可再生能源消纳比例。

　　生产优化：在传统能源领域（如油气开采、火电），通过设备运行数据建模，优化生产参数，降低单位能耗。

　　◆智能电网与储能管理

　　电网智能化：实时分析电网运行数据，识别潜在故障，提供动态调整方案，提升供电可靠性和韧性。

　　储能调度：优化电池储能的充放电策略，结合电价波动和供需缺口，实现削峰填谷，降低用能成本。

　　分布式能源管理：协调屋顶光伏、电动汽车等分散资源，构建虚拟电厂，提高能源系统的灵活性和经济性。

　　◆勘探开发与资源评估

　　地质数据分析：处理地震勘探、测井数据，识别油气藏或地热资源分布，缩短勘探周期。

　　资源评估建模：结合地质、气候和经济数据，预测页岩气、可燃冰等非常规资源的开发潜力。

　　风险预警：分析历史事故数据，预测油气田开发中的安全风险，提供预防措施。

　　◆节能减排与碳中和

　　碳排放追踪：整合企业生产、运输和用能数据，构建全生命周期碳足迹模型，识别减排关键环节。

　　碳捕集与封存：模拟二氧化碳封存地质条件，优化CCUS技术路径。

　　◆能源市场与风险管理

　　价格预测：分析政策、地缘政治、供需关系等，预测原油、电力等能源价格趋势，辅助交易决策。

　　风险管理：识别市场波动、极端天气等风险，提供对冲策略。

　　政策模拟：评估碳税、补贴等政策对行业的影响，为企业战略调整提供依据。

　　◆研发创新与材料科学

　　新材料发现：通过分子模拟和材料性能预测，加速高效光伏材料、电池电解质或制氢催化剂的研发。

　　核能模拟：辅助核反应堆设计、聚变等离子体控制等复杂物理过程建模，降低实验成本。

　　氢能产业链优化：从制氢、储运到应用，优化技术路线（如电解水制氢、天然气重整）。

　　◆客户服务与能源普惠

　　智能客服：通过自然语言处理，解答用户用电问题，提供节能建议或故障处理指导。

　　个性化用能方案：根据家庭/企业的用能习惯，推荐最优电价套餐或储能配置。

　　能源普惠：在偏远地区，结合微电网和AI算法，优化离网能源系统，降低用电成本。