中国工业报记者  曹雅丽

党的二十届四中全会提出，深入推进数字中国建设。加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。全面实施“人工智能+”行动。

“人工智能产业是安徽省委、省政府重点部署的11个新兴产业之一。根据赛迪顾问最新报告显示，安徽人工智能产业发展评价已跃居全国第5位。”11月6日，安徽省工信厅总经济师张曙光在第八届世界声博会暨2025科大讯飞全球1024开发者节期间举办的羚羊能源大模型成果发布会上表示。

与会嘉宾围绕“AI助力能源焕新”这一重要主题，探讨“人工智能+工业”的新路径、新机遇。会上重磅发布羚羊能源大模型3.0，并同步发布电力交易、设备运维两大垂直场景模型，标志着羚羊公司在"AI+能源"领域从行业到场景深度渗透实现战略升级，为我国能源行业智能化转型探索可复制推广的“AI+能源”解决方案。

人工智能是大势所趋

记者了解到，近年来，安徽工业发展取得巨大成就，安徽省历史性迈入“全国工业大省”行列。

“工业领域是人工智能深度应用的核心领域之一，大量的工业机理和数据，也是支撑人工智能发展的一片沃土。”张曙光表示，为此，安徽省积极出台人工智能赋能新型工业化相关文件，支持围绕工业研发设计、中试验证、生产制造、运营管理、等环节建设典型场景，推动人工智能赋能新型工业化示范区建设，加快人工智能与工业深度融合。在安徽省全力推动“人工智能+制造”发展的进程中，产学研用各方都大有可为。

张曙光介绍，安徽省人工智能领域涌现出科大讯飞、华米科技、埃夫特等细分赛道的领军企业，科大讯飞和智象未来入选福布斯中国人工智能企业Top50；合肥人工智能、智能语音集群分别入选国家首批战略性新兴产业集群和先进制造业集群，安徽省智能机器人产业规模和企业数量稳居全国第一方阵，“科大硅谷”“中国声谷”“芜湖视谷”“蚌埠传感谷”等成为产业新地标、新名片。

羚羊工业互联网公司作为安徽省人工智能领域的重要一员，持续推动大模型在能源场景的深度应用，成效明显。张曙光进一步介绍说，根据相关机构公开报道，2025年前三季度科大讯飞、羚羊相关大模型产品中标项目数和中标金额位列全国通用大模型厂商首位。

安徽省科技厅副厅长陈龙胜介绍说，安徽省把“人工智能+重点产业”作为科技攻关的核心方向，在能源科技领域更是聚焦行业痛点需求，持续完善创新生态布局。

他表示，目前，安徽省已布局建设“安徽省能源与电力智能化重点实验室”“人工智能与工业互联网融合创新平台”等一系列能源科技类创新载体，支持科大讯飞、羚羊公司等企业联合省内重点高校和科研机构，在智能电网调度、新能源设备运维等能源细分领域进行关键技术攻关，其中多项成果已在省内风电场、光伏基地、电力交易中心落地应用，为能源行业降本增效、绿色转型提供了科技支撑。

“羚羊能源大模型3.0的升级迭代，是安徽企业在‘AI+能源’领域的又一重要突破。”陈龙胜指出，作为扎根产业、勇于创新的省内先锋企业，羚羊公司在能源生产、运维、交易等关键环节探索应用场景，为企业降本增效、提升运营效率提供了实实在在的支持。

陈龙胜表示，作为科技主管部门，安徽省科技厅将持续为能源大模型等创新成果的迭代与落地做好支持与服务工作：一是聚焦技术迭代需求，整合高校、科研院所的创新资源，为大模型在核心技术突破、关键难题攻克上提供支撑，助力其持续优化升级；二是拓展应用场景空间，推动大模型与更多能源企业、重点项目对接，为技术落地创造更多实践机会，加速形成可推广的应用模式；三是搭建资源对接平台，帮助大模型链接更广泛的行业资源，推动创新成果更好地服务于能源产业发展，扩大技术的辐射带动效应。

时序大模型成“AI+能源”落地关键支点

能源焕新离不开科技支撑，AI创新需要产业土壤。

“新能源在欧洲的快速发展，也伴随着波动性、间歇性带来的电网安全挑战，西班牙曾发生的大规模停电事件就是深刻教训。”羚羊公司总裁徐甲甲以国际案例开篇，直击行业痛点。

新能源的安全高效消纳与电网稳定运行，核心在于精准把控电力系统的动态平衡。无论是化解电源侧的波动风险，还是适配负荷侧的复杂变化，本质上都需要对能源生产、传输、消费全链条的核心数据进行深度解析，时序基础模型作为解析负荷动态规律、支撑能源系统前瞻性决策的关键技术，其重要性日益凸显，羚羊能源大模型3.0在时序基础模型能力上持续增强，为破解行业难题提供了坚实的技术支撑。

徐甲甲系统阐述了羚羊能源大模型3.0的三大升级方向：一是基础能力持续升级，除语言、视觉能力外,重点提升时序能力；二是将AI深度融入业务场景，解决实际问题；三是构建完善的全流程工具链，包括数据清洗、训练框架、模型评估等。

“时序数据是流淌在工业能源领域的血液。”徐甲甲表示，时序信号承载设备运行、功率变化和负荷波动，是决定系统能否稳定运行的关键。然而，作为反映工业能源生产“过程性”的核心数据，其应用面临多重挑战。时序建模过程中需应对多源异构、非线性、非平稳性及高质量数据稀缺等关键问题，导致检测精度偏低、泛化能力较弱、模型碎片化严重。

针对这些痛点，羚羊能源大模型3.0实现关键性突破。基于Transformer架构，模型构建起统一时序基础框架，完成时序信号统一表征与多任务统一建模，从根本上解决传统模型碎片化问题。借助千亿级时序数据的自监督学习能力，模型可自主挖掘深层特征，建立长周期建模能力，即便新场景数据稀缺也能快速泛化，让“沉睡”数据真正“开口说话”。

重构电力市场效率新标杆

随着电力体制改革深化，电力现货市场建设全面提速，交易复杂度与频次呈指数级增长。

2025年1月发布的《关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能源高质量发展的通知》，明确风电、光伏等新能源电量全量入市，让本就复杂的交易市场更趋多变，传统人工模式已难以适应。

在此背景下，羚羊电力交易大模型应运而生。该模型融合语言基础模型、时序基础模型、气象大模型与交易策略模型，形成专业化多模态技术体系，通过多源情报推理、全景市场洞察等核心能力，构建起电力交易智慧决策中枢。

据悉，目前，该模型已在能源电力行业多个场景得到应用，并成效显著。除此之外，模型还全面覆盖交易策略制定、复盘分析、用户分析、交易培训等全流程场景，以智能化能力贯穿电力交易全链条，助力电力市场高效运转，全方位赋能行业市场化转型。

打造AI级设备运维专工

工业能源设备运维长期受困于预警规则固化、故障诊断依赖专家、检修经验难沉淀等痛点，“一设备一模型、一故障一模型”的传统模式，难以适应复杂工况，误报多，报警不全面，难以满足现代化运维需求。

羚羊设备运维大模型通过融合语言与时序基础模型，利用“双擎驱动”架构，结合数据与知识的时空对齐机制，构建起覆盖运行监控、消缺管理、定修管理、检修质量管理、智能分析的全流程智能化体系。

时序基础模型具备数据特征自主学习、长周期数据建模、少样本泛化三大核心能力，实现跨场景快速适配；语言大模型沉淀海量设备专业知识，实现设备档案整合、工单自动生成、知识动态更新，提升一线操作效率。

同时，系统构建了“专家经验解压缩-工况匹配-动态优化”闭环。目前，设备运维大模型已在石化、风电、火电等领域落地，某风电场应用后异常诊断效率提升62%，检维修效率提升33%；某动设备密集型企业误报排除率达80%，工单处理效率提升52%，实现运维降本增效。

徐甲甲表示，未来，羚羊公司将持续以技术迭代与场景拓展为核心，为能源行业提供更精准高效的智能化解决方案，助力产业高质量发展与“双碳”目标实现。

“下一步，安徽省工信厅将持续强化政策引导和生态培育，鼓励更多企业来皖投资兴业，为安徽‘人工智能+’发展注入新智慧、新动力，携手共创‘技术领先、场景驱动、生态共赢’的人工智能产业新格局。”张曙光总结说。