當前，電力行業已由高速增長階段轉向高質量發展階段，在能源變革的新時代，運用行業先進技術與科學管理手段實現轉型升級，進一步提升電力企業效率與效益，成為行業高質量發展的必然要求。

　　近日，中國電子技術標準化研究院發布的《人工智能賦能電力行業標準化研究報告（2025版）》（以下簡稱《報告》）明確指出，憑藉在文字、語音、圖像、視頻等各類信息的自動挖掘、提取與處理方面的突出能力，人工智能（AI）技術已成為推動電力智能化發展、加速數字化轉型的關鍵力量。

　　在人工智能技術的驅動下，新型電力系統呈現出數字與物理深度融合的鮮明特徵，並以數據流引領並優化能量流、業務流，讓電網逐步具備超強感知、智慧決策、快速執行的核心能力。與此同時，《報告》也指出，當前人工智能賦能電力行業仍面臨差異化需求瓶頸，主要表現為應用場景挖掘不足、數據共享與安全機制不完善、系統穩定性與可靠性有待提升。針對這些突出問題，《報告》從數據、算力、模型、場景四大核心要素出發，明確了人工智能賦能電力行業的全新技術要求。

　　首先是高質量數據。數據作為人工智能模型訓練的核心輸入，如同行業發展的“血液”，其數量與質量直接決定模型性能的強弱。作為構建電力大模型核心競爭力的關鍵，高質量電力行業數據目前仍較為稀缺，企業從外部採購數據成本偏高，因此，打造自有數據集、做好海量數據的採集與管理，成為支撐電力行業數智化轉型的基礎。

　　電力行業高質量數據的構建，需統籌推進感知、存儲、網絡、數據治理、數據安全五大技術需求：一是全面完善電力感知層建設，實現數據全面採集與任務命令高效接收；二是搭建大容量、多協議兼容的電力存儲體系，滿足海量數據存儲需求；三是構建扁平化網絡架構，真正實現“數據上得來、算力下得去、上下游貫通”；四是強化數據治理，從源頭制定統一數據標準，規範數據應用全流程，保障數據“優生”，同時推動數據外溢和延展，實現省際電力企業間的協同、流通、共享與交易，培育行業數據經濟與數據市場；五是築牢數據安全防線，構建事前預防、事中預警、事後追溯的全流程安全體系，確保數據合規使用。

　　其次是高性能算力。作為人工智能技術發展的“心臟”，算力是支撐模型訓練與場景應用的核心動力。電力行業構建模型訓練與推理資源池，離不開大規模AI算力支撐，而單卡性能提升有限，集群模式成為滿足大算力需求的關鍵路徑。AI集群建設需兼顧計算、網絡、存儲三大技術需求：在計算層面，需具備大規模集群能力與彈性擴展特性，適配不同參數規模的高階模型，其中百億、千億、萬億參數模型分別需百張、千張、萬張卡支撐；在網絡層面，需構建高質量無損、大帶寬、高可靠的網絡底座，零丟包是基礎要求，同時應對大參數模型訓練中百GB量級的梯度同步通信需求，破解傳統低速網絡帶寬瓶頸；在存儲層面，需滿足大容量、高帶寬、高IOPS、高可靠要求，適配參數規模擴大與多模態發展趨勢，實現海量小文件快速加載，減少GPU空載時間，保障長時間訓練中模型參數的準確性。

　　第三是高精度模型。模型作為人工智能系統的“大腦”，承載着行業知識與智慧，是系統思考、判斷與決策的核心。電力企業獲取大模型能力主要有自行構建、合作共建、雲服務平台三種路徑。在模型構建過程中，企業通常會統一搭建共享高階模型，匹配大規格AI算力需求；在具體業務領域，則基於高階模型進行二次訓練，生成貼合業務需求的低階模型，適配中小規格AI算力，實現模型與業務的精準匹配。

　　第四是核心業務場景。作為人工智能應用的“靶心”，場景是實現“場景+數據+模型+算力”四位一體體系的關鍵載體。隨着AI技術深化應用，電力行業應用場景日益多元複雜，不同子場景對模型泛化性要求各異，需通過模型優化重構適配生産環境。大模型的應用大幅提升了開發效率，無需從零開發，通過增強訓練即可提取適配場景的小模型，將開發周期從月級縮短至天級，使AI開發效率提升10至100倍，實現從作坊式開發向工業化開發轉型。而這一效率提升需高效開發工具鏈支撐，確保針對不同業務場景需求快速響應、動態適配，實現從需求提出到智能化應用落地的快速迭代與敏捷閉環。

　　綜上，數據、算力、模型、場景四大核心要素相互支撐、協同發力，構成了人工智能賦能電力行業高質量發展的核心體系。唯有持續完善四大要素建設，破解行業現存瓶頸，才能充分釋放人工智能技術價值，推動電力行業實現數字化、智能化轉型升級，助力能源變革落地見效。