大會邀請人工智能、社會計算、信息科學、倫理學以及社會科學、系統科學、政策科學等交叉領域的重量級學者做大會報告，中能拾貝聯合創始人、常務副總經理劉勇作為能源電力AI+大模型應用研究專家，受邀參會并做《大模型技術應用賦能能源電力新質生產力》報告。

不追求模型“大小”，拾貝云能源大模型更注重應用價值

大模型時代的到來極大提升了人工智能在自然語言處理、圖像識別、聲音分析等領域的性能，也為智能社會發展帶來了一系列影響和機遇。在能源電力領域，AI大模型技術也獲得大力推廣，并涌現出一系列行業級應用。

作為一家專注于“工業AI+”的工業智能產品與服務提供商，中能拾貝通過自主研發的“拾貝云（CyberWing）”品牌系列產品，助力工業企業特別是能源電力企業數字化轉型升級。面對落地成本高、無法自我“成長”等企業級大模型建設的核心痛點，劉勇通過豐富的行業成功實踐，分享了企業級能源大模型搭建整體架構及部署方案。

他指出：“拾貝云能源大模型CyberwLLM在工業領域的應用，不追求模型的大小，而是注重模型的適用性和專業性。工業領域更傾向于使用小參數的大語言模型，針對特定場景進行訓練和知識庫加強。”他強調，大模型并非越大越好，而是要適當，同時要注重模型的顆粒度，既不能太粗也不能太細，以實現系統協同。

在討論大模型的成本與收益時，他建議：“企業應合理控制成本，同時最大化大模型的價值。

作為一個深耕電力領域多年的工業智能產品與服務提供商，我們更希望從全局把控上幫助企業合理規劃大模型的建設和應用，通過技術手段以最小的成本實現價值最大化。”

大模型產品是“得力助手”，讓能源管理更智慧

談及大模型技術帶來的變化，劉勇指出：在能源電力領域，拾貝云能源大模型應用不會替代傳統的知識和技能，而是作為智慧電廠的“得力助手”，可以更好地促進現有數字系統的升級和優化。他鼓勵行業內外人士擁抱AI技術，大力推廣大模型產品應用，讓科技促進社會和工業的進一步發展。

比如，針對電力行業知識的多樣化和專業化、知識的散亂存放、知識的傳承效果欠佳、知識的缺失以及專業領域解決問題的寶貴知識和經驗留存，基于CyberwLLM的電力知識服務引擎可以構建統一自然語言交互的知識載體，提供問答應用知識服務引擎，以大模型統一知識載體為內核，對知識進行充分的應用、共享和傳遞。

在巡檢場景上，當巡檢發現異常，基于CyberwLLM的巡檢智能交互問答可根據歷史經驗和智能算法支撐，結合設備運行數據做出智能輔助決策建議，包括精密點檢建議、設備檢修決策建議、應急處置建議、調整運行方式建議等。基于大語言模型的系統交互能力，通過與模型對話可以完成巡檢路線規劃、巡檢標準查詢、巡檢結果查詢、巡檢發現異常問題統計及檢索、統計圖表生成。

此外，拾貝云能源大模型的能力還在多個場景上發揮作用，包括基于CyberwLLM的檢修作業增強、技術監督、生產指揮動態決策、集控告警信號分析、電站設備信號建模、Eventlog事件異常識別、電站監測預警處理、儲能電站故障信號處理、電站安全監督管理、企業通用文檔助手、智能合同助手、職能培訓助手、會議紀要助手……

總的來看，拾貝云能源大模型助力企業通過智能化分析和預測，優化電網運行和能源管理，支持綠色能源的高效集成，推動行業向低碳、智能、高效的方向發展，同時為實現“雙碳”目標提供了技術支撐和創新解決方案。