背景：自2023年以来，国资委多次对中央企业发展人工智能提出要求。其中，在2024年2月的中央企业人工智能专题推进会上，提出中央企业要“开展AI+专项行动”。会上就有10家央企签署倡议书，表示将主动向社会开放人工智能应用场景。同年7月，国新办举行“推动高质量发展”系列主题新闻发布会，提出未来五年，中央企业预计安排大规模设备更新改造总投资超3万亿元，更新部署一批高技术、高效率、高可靠性的先进设备。
（图片来源于中和碳研究院公众号）
在大模型浪潮席卷而来的今天，央国企正在成为一股先行力量，推动着国内大部分的AI大模型落地项目——国家电网“光明”大模型贯通电力全产业链，南方电网“大瓦特”覆盖输变配百个场景，央企大模型正以燎原之势重塑能源行业。以国家能源集团为例，我们来看看他们是如何布局的：
模型：工业设备综合诊断运维AI大模型（国家能源集团）
时间：2024年3月
介绍：国家能源集团自主研发打造的国内首个工业设备综合诊断运维AI大模型已正式上线，这标志着我国在推进工业领域人工智能技术创新应用方面取得了新的突破。
模型：“云上水电”平台（国家能源集团）
时间：2024年7月
介绍：该平台着力打造以新一代信息技术为引擎的能源行业特色新质生产力。
模型：人工智能机器视觉应用平台2.0（国家能源-数智科技）
时间：2023年6月
介绍：该平台已在神东锦界煤矿、乌东煤矿、青龙寺洗煤厂、天津煤码头、康保风场等多个工程项目中得到应用落地。
模型：工业数字孪生平台V1.0（国家能源-数智科技）
时间：2024年4月
介绍：数智科技公司自主研发的首个全方位、全流程的一站式工业数字孪生平台V1.0已正式上线，为公司加快发展新质生产力，助推产业高质量发展提供了有力的科技支撑。
模型：“AI+”模型训推测一体化平台（国家能源-龙源电力）
时间：2023年8月
介绍：龙源电力研发打造的『新能源』行业首个人工智能模型训练开发、推理与效果性能测评一体化平台正式上线投用。该平台首次实现训练素材导入、计算资源整合、AI模型训练、模型推理、效果测试、性能测试的一体化，满足视频、图片、数据等『新能源』业务模型的开发、迭代、测评，为『新能源』行业『数字化』转型升级、AI辅助业务决策提供新质生产力。
模型：风机功率曲线AI模型（国家能源-龙源电力）
时间：2023年8月
介绍：该技术首次完成了图像识别在风机功率曲线筛查分析领域的应用，实现分析结果的自动化展示，有效提升了问题机组的定位速度与故障分析效率，为提高设备发电性能、推进场站智能化运维提供了有力支撑。
我们可以看到，行业头部国企的惯性做法是全场景布局，追求全产业链资源整合，诸如国家电网“光明”大模型，也是选择覆盖电力生产、建设、管理等全产业链，实现『新能源』消纳、电网调度等跨场景协同；而像中石油的“昆仑”大模型，则是贯穿油气勘探、炼化、销售全流程，构建能源化工领域“智能业务专家”......在这场智能化浪潮中，英利菲数智的“天问AI电力环保大模型”却选择了一条“反常识”的道路——不做全产业链覆盖，不追多模态风口，而是将AI算法深扎进火电环保的钢铁缝隙里。当行业横向扩张，垂直深潜者如何创造不可替代的价值？
简单说来，英利菲数智的“天问AI电力环保大模型”，有以下5大差异点：
丨01 专用性：应用场景垂直
天问AI电力环保大模型聚焦火电环保细分场景，在脱硫脱硝除尘效率优化和智能调控等钢铁缝隙中建立算法壁垒。以国能某电厂为例，针对灵活运行导致的负荷频繁波动（30%-100%），英利菲数智开发出烟气治理设施自适应控制系统，当传统DCS系统在快速变负荷出现NOx浓度失控时，该模型通过锅炉负荷、烟温、脱硝入口和出口NOX浓度等等多维参数联动分析，实时生成脱硝喷氨优化方案，让AI技术真正垂直应用于工业场景。
丨02 可控性：机器本地部署
针对电力企业数据安全红线，英利菲数智坚持采用模型本地部署，在电厂侧部署自主可控的轻量化推理引擎。相较于国家电网"光明"大模型依赖集中式算力中心，"天问AI电力环保大模型"1.0，突破传统决策辅助工具的局限，构建“动态知识图谱+深度学习”双驱动引擎，能够保障机器本地部署、算力自主可控，这种"工业机理+AI算法"的双重校验机制，让预测精准性与系统可控性的双重跃升。
丨03 有效性：预测精准可靠
深度融合机理与深度学习算法，"天问AI电力环保大模型"构建了行业首个环保工艺数字孪生体。相比国家能源集团"工业设备综合诊断大模型"的通用监测框架，"天问AI电力环保大模型"通过积累上亿级的火电机组环保参数，通过构建火电环保全流程数字孪生系统，攻克灵活运行工况下环保设施运行能耗高、精准控制难以及煤种切换参数失调等行业顽疾。在国能某项目中实现智能调控指令毫秒级响应，较传统人工操作效率提升数倍。
丨04 稳定性：数据安全可信
基于电力监控系统安全防护的"三区四层"架构，"天问AI电力环保大模型"独创双通道数据隔离机制：工艺参数在电厂生产控制大区完成加密脱敏，设备运行数据通过单向光闸传输至管理信息大区解析。相比南方电网"大瓦特"等公有云部署方案，天问的本地化部署模式确保原始数据不出厂区，关键环保指标计算全程在电力专用网络完成，为数据安全性保驾护航。
丨05 自主性：自主更新迭代
打造电力行业首个环保AI算法工场，实现月级迭代更新能力。与央企大模型依赖外部技术团队不同，新迭代的"天问AI电力环保大模型"2.0，采用的是『DeepSeek』智能体架构与传统控制模型双引擎驱动，既突破智能算法框架依赖，又保留火电环保多年运行经验的数字基因，系统通过实时吸收机组运行数据、专家操作日志、设备劣化特征，实现控制策略的自学习、自更新、自进化。这一进化机制，尤其适合快速变负荷、变煤种等工况，同时标志着火电环保控制正式迈入"系统自学习-策略自生成-效果自验证"的智能新阶段。
英利菲数智的选择，在于用“天问AI电力环保大模型”来印证国家层面“推动人工智能与实体经济深度融合”的战略远见——真正的产业革命，始于对本质的极致追问，成于对痛点的死磕到底。当万千大模型照亮能源转型之路，我们选择做那束穿透行业深壑的激光，在火电环保的钢铁丛林里，刻下中国智造的硬核注脚。
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