在日前于陕西西安举办的中国能源•化工强国大会上，上海全应科技有限公司董事长、人工智能专家夏建涛博士受邀分享了通过数智赋能打造热电能源产业新质生产力的深入思考，受到行业的广泛关注。


夏建涛博士从世界工业发展沿革入手，讲述了人类历史上四次工业革命的变迁。第一次工业革命实现了机械化，第二次工业革命实现了电气化，至此也基本实现了人类的体力替代。而以大规模集成电路和电脑为支撑的第三次工业革命，以及以大数据、人工智能为支撑的第四次工业革命，则开启了人类的脑力替代，目前这个进程正在加速走向深入，其无限可能与广阔前景引无数人遐想。随着数字化浪潮的加速跃进，工业智能化升级也在显著加快，与工业3.0相比，正在走向人类舞台中心的工业4.0，显示出由“自动化”升级为“智能化”的时代性特征。ChatGPT、OpenAI、Sora以及自动驾驶、人性机器人等人工智能技术加速推广应用，并与工业链接融合，碰撞出越来越多的绚丽场景。夏建涛认为，海量数据+智能算法+超级算力，会产生超越人类智力的智能系统，这将深刻改变人类社会的走势与前景。

也正是基于这样的普遍共识，我国政府比较早地部署了对数字化智能化的应用推广工作，并已取得显著成效。习近平总书记在十九届中央政治局第34次集体学习时指出，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。这为“人工智能+工业”指明了方向，也为具有中国特色的人工智能发展路径明确了思路。

夏建涛认为，美国在通用人工智能方面具有领先优势，而且会长期保持其全球领先优势，而中国的工业制造业规模大、门类全，发展工业人工智能有独特优势。中央提出着重发展“人工智能+”赋能实体产业高质量发展，是充分考虑我国优势与劣势后的理性正确选择。但从目前的实际融合效果来看，人工智能赋能工业正面临着四大挑战：一是数据噪声的问题，工业数据往往带有强噪声，需要结合物理量感知原理进行数据清洗，清除噪声。二是数据退化的问题，工业数据随着设备工况变化而改变，数据价值会随着时间逐步退化。三是知识融合的问题，唯有工业机理/专家知识与数字建模技术深度融合，才能保障模型的精准性。四是工业AI算法的问题，工业智能化需要融合先验知识，构建基于“小”数据量的AI学习算法，才能最终实现安全、精准、轻量化的智能系统。

具体到能源产业，夏建涛认为，传统能源体系的弊端越来越明显，难以支撑我国能源高质量发展长期需要。从电力系统来看，当前我国电力碳排放量占全国总排碳量的48%，而火力发电装机容量又占电力总装机容量的47%、发电量占比更是达到66%，随着新能源的加快发展壮大，能够灵活高效调和传统煤电与绿能电力的新型电力系统，就成为现实需要与大势所趋。国家能源局2023年3月份发布的27号文也提出，要加快推进我国能源数字化智能化发展，实现数字技术与能源产业发展的深度融合，构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系。而具体到新型电力系统，其主要特征则是“数智赋能，多元融合，灵活高效，清洁低碳”，是电力新质生产力的主要载体和外在显化。

作为数字能源的先锋者，全应科技针对我国热电生产运行依赖人经验、负荷跟随不精准、系统能效不优化、运行安全难保障以及精准控制难、负荷分配难、岗位协作难、需求预测难等现实挑战，历经七载开发出了【工业机理+大数据】*AI算法的热电智能大脑，形成了ADMC智能调控系统，目前已升级迭代到第五代。


该系统突出的特点是智能调控、自动运行、安全平稳、高效低碳，形象地比喻是为煤电厂装上了智慧大脑，从而将我国电力行业推进到智能自动新时代，彻底告别了传统电厂依赖人工调控、波动大、损耗高的难题。经过在山东正和热电等全国50多家热电厂的实践运行表明，第五代ADMC系统实现了全厂自动投用率超99%、系统能效提升逾1.7%的骄人业绩，节能减耗节支的收益，平均仅半年左右即可收回系统投用的投资，收益十分明显。


“发展数字能源，建设数字中国”，夏建涛博士最后寄语道，并对数智赋能中国电力和工业制造业的光明前景，表达了坚定的乐观预判。（刘全昌）

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