eo封面 | 梁凌宇：电力AI应用转向“深水区”

主要观点总结

本文是对电力AI领域专家梁凌宇的专访报道的概要，他主要谈及了AI技术在能源电力领域的应用发展，世界模型在能源行业的商业化落地难点和未来可能爆发的应用场景等相关内容。

关键观点总结

关键观点1: AI技术在能源电力业务中的需求变化

随着技术发展，能源电力业务对AI的需求从通用场景转向“深水区”，如新能源功率预测、设备状态评价、输电线路动态增容等复杂场景。

关键观点2: 世界模型的应用与挑战

世界模型在能源领域商业化落地面临数据噪声、小样本、数据安全、模型可解释性、跨区域政策协调等核心挑战。需要通过分阶段实施、硬件优化、算力适配及推理阶段的成本控制等方式降低训练和应用成本。

关键观点3: 未来世界模型在能源领域的应用前景

未来3—5年，世界模型在电网领域最可能爆发的应用场景包括复杂故障处理与极端场景应对、电网规划与优化以及输电线路的动态增容等。

关键观点4: 对政策制定者和产业链上下游的建议

政策制定者和产业链上下游应推动数据共享、共建中试与应用基地、制定行业标准，以推动能源AI技术快速发展。同时，支持建立公共应用基地或创新中心，实现技术验证和协同研发的平台作用。

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