過去十八個(gè)月近段時(shí)間以來，語言和多模態(tài)大模型推陳出新迅猛發(fā)展，它究竟會(huì)對新能源行業(yè)產(chǎn)生什么樣的影響？

有觀點(diǎn)認(rèn)為，在未來十年，各類新能源管理軟件將逐步進(jìn)化為由大模型提供基本智力支持的“數(shù)字人”。這些“數(shù)字人”具備感知、記憶、計(jì)劃和使用工具的能力，能夠在數(shù)字世界中進(jìn)行交流與協(xié)作。這群，成為名符其實(shí)的“硅基打工人”，不僅將接管風(fēng)電、光伏及儲(chǔ)能場站的線上世界運(yùn)營，還能與線下的碳基勞動(dòng)者合作，實(shí)現(xiàn)線上線下無縫聯(lián)動(dòng)。

由大模型提供智力的風(fēng)場運(yùn)營總代理（LLM Agent）不再依賴傳統(tǒng)自動(dòng)化的If else規(guī)則開展行動(dòng)，而是像人類一樣，基于感知、記憶、計(jì)劃和工具來管理線上世界，并作用于物理世界。

在感知方面，遠(yuǎn)景EnOS? 新能源管理套件已經(jīng)為大模型做好了準(zhǔn)備。截至2024年中，在全國各大發(fā)電集團(tuán)的風(fēng)電場，有超過300GW的風(fēng)機(jī)正在應(yīng)用EnOS? 進(jìn)行管理，占全國投產(chǎn)風(fēng)電資產(chǎn)的三分之二，實(shí)現(xiàn)了對新能源場站的設(shè)備、環(huán)境和人員行為的全面感知。

在記憶方面，大模型的短期上下文記憶已廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)。然而，在長期記憶上，一項(xiàng)項(xiàng)新能源國標(biāo)，、行標(biāo)，和企標(biāo)；，風(fēng)機(jī)、光伏、儲(chǔ)能、升壓站的運(yùn)行規(guī)程，檢修規(guī)程，交易規(guī)程；，以及場站的運(yùn)行績效，、作業(yè)工單，和交易記錄等，都將以知識圖譜的形式被各大企業(yè)開發(fā)，有的通過RAG，有的直接FT內(nèi)化，為自己各自的大模型提供長期記憶。

在計(jì)劃方面，大模型和人類一樣，即使具備感知和記憶能力，大模型仍有可能在復(fù)雜問題面前束手無策。然而，它也可以和人一樣，通過應(yīng)用方法論，將復(fù)雜的問題分解為簡單的任務(wù)，分工和分步去完成。除了Prompt提示工程外，新能源企業(yè)將開發(fā)適用自己各類生產(chǎn)場景的思維鏈（Chain of Thought），將一個(gè)個(gè)復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)分解成若干簡單的任務(wù)。比如，基于大模型的風(fēng)機(jī)檢修指導(dǎo)，在遠(yuǎn)景的實(shí)踐中，即使用大模型做簡單的檢修手冊的問答，對他來說也是過于挑戰(zhàn)的。只有把故障檢修指導(dǎo)分解成了十幾個(gè)多個(gè)更簡單的任務(wù)，他大模型才能勝任。

基于大模型的風(fēng)機(jī)故障檢修指導(dǎo)

在工具方面，大模型可以像人類與動(dòng)物的區(qū)別一樣，能學(xué)習(xí)使用工具；，也區(qū)別于自動(dòng)化地按固定規(guī)則使用工具，他其能夠理解人類意圖，理了解工具作用用途，獨(dú)立選擇使用工具。我們?nèi)祟惪梢愿嬖V它API接口的用法，類似于人看工具說明書。即使沒用工具，他它也會(huì)像小孩一樣模仿使用工具。

比如，在遠(yuǎn)景的實(shí)踐中，問要讓大模型給出風(fēng)電發(fā)電量的同比環(huán)比數(shù)據(jù)，他它并不知道什么是同比環(huán)比，但當(dāng)人寫好有了如何查詢風(fēng)電電量并計(jì)算同比環(huán)比的代碼后后，再問他要光伏電量的同比環(huán)比，他居，大模型就可以然通過模仿、舉一反三，正確給出電量的同比環(huán)比數(shù)據(jù)。

基于大模型的電力交易AI助理

在行動(dòng)方面，LLM風(fēng)場運(yùn)營代理可以對線上的各類傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行操作，如電力交易申報(bào)、互聯(lián)網(wǎng)上交易相關(guān)信息的收集；對人員，不僅能夠?qū)Ψ峙淙祟惖墓ぷ饔?jì)劃，并進(jìn)行分配、指導(dǎo)和輸出建議，也可以對他們?nèi)祟惖男袨檫M(jìn)行安全監(jiān)督和質(zhì)量監(jiān)督，并生成績效報(bào)告；。

在設(shè)備方面，大模型不僅可以對場站巡操機(jī)器人的巡檢、斷路器手車、設(shè)備開關(guān)等操作發(fā)出命令，也可以部署在I區(qū)，對上位系統(tǒng)或人類發(fā)出命令進(jìn)行監(jiān)督校驗(yàn)的新五防。

大模型的自我反省能力同樣強(qiáng)大。其，可以像人一樣進(jìn)行批評和自我批評。比如，在遠(yuǎn)景的實(shí)踐中，讓一個(gè)大模型去審核批評另一個(gè)大模型的輸出結(jié)果，能夠提高檢修指導(dǎo)的輸出質(zhì)量。增強(qiáng)學(xué)習(xí)（RL）類似于人類在實(shí)踐后通過獎(jiǎng)懲機(jī)制進(jìn)行自我反思。目前，除了嘗試為大模型外掛專項(xiàng)任務(wù)的增強(qiáng)學(xué)習(xí)功能外，GPT-01還內(nèi)置了這一機(jī)制。通過反復(fù)刷題的方式，它成功將原本只會(huì)使用計(jì)算器的“文科生”轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚪鉀Q奧數(shù)難題的“理工科博士”。大模型與人類一樣，具備快思考和慢思考的能力，能夠在不同情境下做出靈活應(yīng)對。

今天，LLM大語言模型已經(jīng)一邊可以在能看懂人類的語言的同時(shí)，一邊能讀懂機(jī)器的代碼，是天然的人機(jī)交互接口（HMI）。比如，新能源場站的交易，運(yùn)行和檢修人員通過大模型對機(jī)器下達(dá)命令，新能源資產(chǎn)的情況也將通過大模型向人類反饋，傳統(tǒng)固定頁面固定按鈕的交互方式，將被“硅基人”和“碳基人”之間聲情并茂的交流取代。

基于大模型的BI新范式

大模型不止僅是一個(gè)商業(yè)概念，也不止是個(gè)或者新工具，他更像是一個(gè)新的物種。對于學(xué)習(xí)一個(gè)新工具，人學(xué)會(huì)了就能穩(wěn)定地使用，而使用大模型的過程，更像是人和一匹馬去配合完成任務(wù)，你不知道他在想什么，騎術(shù)再高，裝備再好，也有“馬失前蹄”的事情情況發(fā)生。但是，新能源的運(yùn)營者們有很大的可能，像人類馴化馬一樣，將大模型馴化成一個(gè)個(gè)新能源“硅基打工人”，由新能源的電力向他其提供能量，他也并將自己的基其本智力投入到用于綠色電力的生產(chǎn)中去。

遠(yuǎn)景智能是遠(yuǎn)景科技集團(tuán)旗下全球領(lǐng)先的零碳和AIoT技術(shù)公司，致力成為企業(yè)和政府的零碳技術(shù)伙伴。該公司擁有世界一流的AIoT技術(shù)，面向可再生能源、儲(chǔ)能與電池、智慧零碳平臺(tái)、智慧零售與樓宇、智慧港口與交通等場景打造智能產(chǎn)品和解決方案，助力世界各地政府和公司實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與低碳化轉(zhuǎn)型。

EnOS? 是遠(yuǎn)景智能自主研發(fā)的智能物聯(lián)操作系統(tǒng)，在全球連接和管理超過2.24 億臺(tái)智能設(shè)備和 670GW的能源資產(chǎn)。遠(yuǎn)景智能的客戶和合作伙伴覆蓋全球各個(gè)領(lǐng)域，包括國家電投、國家能源集團(tuán)、中國廣核、微軟、埃森哲、新加坡政府科技局、新加坡港口集團(tuán)、日產(chǎn)、泰國國家石油公司和道達(dá)爾等。該公司在中國、新加坡、法國、日本、德國、挪威、荷蘭、馬來西亞、英國和美國擁有1000多名員工和 16個(gè)辦事處。