当前，能源行业正处于数字化转型的关键阶段。根据埃森哲的研究，中国能源行业有超过40%的工作时长可以通过生成式AI进行优化或自动化。然而，许多企业在数据整合、云基础设施建设和安全防护方面仍面临挑战。相关数据显示，只有41%的中国企业打通了业务和流程间的数据壁垒，32%建立了基于云的基础设施，30%在IT领域采取了充分的安全防护措施。

生成式AI在推动绿色能源智能化转型方面具有巨大潜力。通过引入5G、AI、大数据和物联网等数字化技术，能源系统可以实现全链路的数字化和智能化管理。因此如何通过生成式AI为能源行业的运营赋能，成为当前业界讨论的焦点。

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2月26日19：00-20：30，由超级外脑访谈录联合亚马逊云科技共同举办的生成式AI圆桌派智启能源新未来（第一期）线上直播活动成功举办。本次直播邀请了亚马逊云科技能源行业专家胡进、领云悠逸（北京）科技有限公司CTO岳鹏宇、天合光能全球IT负责人郭雄猛、艾罗能源IT总监张桥进行分享，他们围绕着AI大模型在能源行业的最佳应用场景和实践、如何保证数据量全球覆盖并用统一的模型训练、AI投资回报率的效益评估等话题，深度解读了2025能源行业新趋势，探讨生成式AI如何驱动绿色能源智能化转型。

亚马逊云科技能源行业专家胡进深入解读了怎样构建云端新能源行业人工智能应用。他指出，生成式AI每年为全球经济增加2.6至4.4万亿美元，到2027年，40%的GenAI解决方案将是多模态的。未来大模型将逐步替代传统运营方式，全面接管风光电场的运营，成为风光电资产管理的线上总代理。

亚马逊云科技在AI大模型和生成式AI能源行业应用方面已经实现了源网荷储充一体、局部和全网的智能化、自动化精准调度和控制。并接入了包括deepseek在内的海内外各种大模型生态，能够进行设备智能监控、仿真图片生成、运维故障分析、智能经营报告分析、仿真人运维培训、云上工业设计等。如Amazon Bedrock中的蒸馏模型可将速度提升多达500%，将运行成本降低多达75%。

领云悠逸（北京）科技有限公司CTO岳鹏宇分享了其在GAI领域做出的相关尝试。他认为光储企业作为综合能源提供商出海有很大机会，但如何真正能为终端用户创造价值，同时提升产品的利润率，加强服务并符合海外市场合规要求，从Made in China 到Trusted Service From China，是我们共同需要思考的问题。

领云基于AWS的平台架构，通过LLM大模型，能够提升平台自动化与智能化，且多个大模型的内部讨论与反思，准确性高，可以保持不断的矫正与提升。此外，领云还基于DeepSeek私有化部署，形成了自己的核心优势，如在报告智能检查方面，可以进行数据完整性检查、风资源参数分析、技术规范符合性分析等。

在圆桌讨论环节，各嘉宾从自家公司对于大模型和生成式AI的应用实践出发，深入探讨了AI大模型在能源行业应用的关键领域，如AI大模型能够分析历史数据，预测未来能源需求，帮助企业优化生产和供应链管理；通过实时监测和数据分析，AI大模型可优化电网运行，提升电力供应的可靠性和效率；AI大模型可预测设备故障，制定维护计划，减少停机时间，降低维护成本；分析气象和历史数据，优化可再生能源的发电调度，提高能源利用率等。

而要实现全球范围内的数据覆盖并使用统一的模型训练，则要从全球各地收集多样化的数据，并对收集的数据进行清洗与标注并进行跨域模型训练。对于AI投资回报率，目前来说回报率还是不错的，企业可以对AI投资的回报进行全面评估，确保投资决策的科学性和有效性。