對話泛能網：三駕馬車讓能源進入無人駕駛新常態

8月5日消息，新奧泛能網新品發佈會近期在北京舉行。活動上，泛能網相關負責人表示，能碳大模型、專業Agents、能碳智控可以讓我們的能源系統脫離過去，真正進入未來的無人駕駛的狀態。

在AI的應用方面，泛能網是全面擁抱的，甚至爲了讓員工更好地參與到AI浪潮中，用起來AI，但凡有AI工具的更新，公司都會買來讓員工嘗試，積極擁抱變化。

2024年，泛能網首創提出“能源領域的自動駕駛”概念，推出了能碳智控一體機，廠商同行紛紛跟進，行業開始聚焦怎樣將業務與AI相結合；今年，泛能網在去年的基礎上，認知再次升維，提出了以“能碳大模型、專業Agents以及能碳智控”爲載體的三位一體能源自動駕駛體系，推動能源系統向無人駕駛再次邁進一步。

“未來能源體系會像交通領域一樣，實現無人和自治狀態，這個未來或許很遠，可能需要20年～30年。雖然週期漫長、路途艱難，但泛能網信心堅定，投入堅決，這個預期一定要實現，也一定會實現。”泛能網對未來充滿信心。

從智能算法到智能體，智控一體機三年翻百倍

如果說2024年是AI大模型元年，2025年則是公認的智能體元年，AI已經滲透到各行各業，成爲行業變革的核心元素。能源領域也不例外。

2024年，泛能網結合十多年泛能實踐以及對AI技術的認知，提出“能源系統的自動駕駛”概念，並且構築了泛能仿真系統，該系統以“選用訓生”的方式打造了“大模型加小模型”的能碳產業大模型。同時，泛能網以泛能仿真爲內核，推出了融合能源技術與智能技術的能碳智控一體機，也就是能碳產業大模型的“具身智能”。

今年，泛能網與時俱進提出了“專業Agents”概念。

“從專業智能算法到Agents架構，不是追時髦，Agent確實帶來理念上的革新。”泛能網給出了理由：“Agent可以超脫於任務本身，直接交付結果。Agents越來越多，也給調用創造了條件。B端的業務就要靠Agents，B端執行是一種多場景多任務的貫穿，反而更需要Agents這種架構。”

因此，今年泛能網正式發佈了能源體系自動駕駛的體系架構，也就是能碳大模型、專業Agents和能碳智控一體機。這三者構建了一套完整的智能閉環。

能碳大模型作爲決策大腦，融合物理規律與行業知識，生成能源優化策略；專業Agents則形成了高效的執行網絡，將策略拆解爲具體任務並協同多場景子Agents落地；能碳智控一體機作爲物理終端，通過實時感知與執行完成最後一步。

從感知到決策和執行，這三類產品協作形成了閉環，推動能源系統從人工管理邁向自治運行。從能源管理的維度看，這一體系重構了管理模式，大模型確保了決策科學性，Agents實現了跨場景協同，一體機軟硬一體，打通了虛實的邊界。

在這一體系下，工廠能源調度不再依賴經驗，而是由系統自主優化；酒店製冷可根據人流動態調節，節能30%以上。未來，隨着L3級局域自治普及，能源管理將像自動駕駛一樣智能，而三者的協同將成爲能源互聯網的基石，推動千行百業向零碳轉型。

從概念到落地，泛能網一直走在了行業的前列。當被問及這套體系的跟進門檻時，泛能網坦言，能源智駕的門檻比較高，他們“一直被模仿，從未被超越”，被跟隨是行業領頭羊的宿命。

泛能網之所以能夠做到領頭羊的位置，除了在能源產業35年的積累以及新奧集團母公司的支持外，更多來自於團隊對“能源+AI”的領先認知，以及跨領域複合型人才的儲備。

"我們依託新奧集團和新奧能源的強大支撐，擁有豐富的客戶資源、多元化的應用場景以及深厚的行業數據積累。能源行業具有天然的壁壘屬性，數據私密性強、價值密度高，這些都是構建核心競爭力的關鍵要素"，該公司強調，"這些獨特的資源優勢，爲我們築起了數據護城河。"

在能源與大模型結合層面，從理念到規劃到落地，如果沒有領先於客戶和同行廠商的認知，就只能是跟隨。

“爲了確保認知領先，我們特別重視人才梯隊建設。”泛能網介紹，從2024年下半年開始，公司就對人才結構進行了大幅調整，懂大模型的人越來越多，具備全量能源認知的專家也越來越多。

可以說，泛能網高度重視AI技術在公司內的應用推廣，不僅要求全體工程師使用新上線的智能工具，還定期邀請行業專家開展專題培訓與經驗分享，全面提升團隊的AI應用能力。

正是由於泛能網智能化體系的推出，客戶發現他們不僅在公輔領域實現了能源的降本、節能、降碳和便捷，還有額外收穫——生產環節的效能也提升了。

在新品發佈會的活動上，泛能網以印染行業爲例，分享了其產品在客戶的最佳實踐。比如在染色環節，他們通過算法幫助染缸節能的同時，還提升了印染產品的質量，年累計減少的布匹損耗，可製作約506萬件T恤。

“我們關注的不光是溫度這一個參數，同時我們還要關注殘渣，包括煙氣排放等等安全問題，在這樣一個嚴苛要求之下，我們通過仿真、通過大模型生成了定型機智控能力。定型機智控能力被印染行業的多工序Agents所調用，我們給生產車間的主管、操作員和運維工打造了虛擬助手，他們通過虛擬助手完成工作閉環。”新奧泛能網CPO王尊說。

泛能網同時爲印染廠商打造一個外掛的泛能仿真Agent，它可以判定虛擬助手的每一步執行單元是否正確，同時它還可以監控全局，實現整個系統的不斷自我進化。

印染行業的智能化故事，換一種形式，同樣可以在食品、酒店、新能源汽車等行業上演。

據泛能網透露，他們希望這套智能體系在今年可以穿透3個～5個行業，端側智能體應用將超過2000+部署。“希望三年後可以滲透到50個～100個行業，終端智能化實現L2甚至L3級的部署，那麼三年以後智能終端的設備可以超過20萬個，也就是在目前的基礎上再翻100倍。”

預研L4，能源體系自動駕駛終局如何？

雖然已經進入行業的無人區，但泛能網並沒有停止前進的腳步。據介紹，泛能網正在研發L3級，預研L4級。

泛能網將能源自動駕駛體系劃分爲L1-L5五個等級。現階段的衆多市場產品聚焦在L1到L2，即少量自動化、少量無人蔘與，L2大部分可以靠機器決策。

泛能網現在正逐步突破L3，即局域自治，不需要人蔘與決策，就能確保安全、經濟、高效、便捷。未來到了L4、L5，可以多領域智能運行，打通水、氣、電、熱、冷，實現多能源的自主協同。

“能源體系的自動駕駛終局是什麼樣？將來在一個城市，甚至更大的範圍內，能源跟交通領域一樣，也有自己的雲端系統，有自己的調控指揮。能源系統和物聯網協同優化，中間有很多工廠和網絡；到了底層，就是具備像自動駕駛車輛那樣的一個個能源子系統。”泛能網暢想道。

從L2到L3再到L4的演進，絕非簡單的版本迭代，而是涉及技術突破、系統和生態協同適配等多維度的挑戰。

“能源體系對安全的容錯率特別低，這意味其底線特別高，不能出現安全事故，不能出現質量事故，不能在調整的時候突然斷電、跳閘，或者機器過載，安全質量容錯率非常低。因此，從L2到L3比的不是上限，而是下限的能力。”泛能網指出。

實現這個目標可能需要20年，甚至30年。過程會很漫長，也會遇到很多困難，技術發展充滿變數，泛能網表示會堅持投入，絕不放棄，一定要實現預期。

當然，走向未來的路需要更多合作伙伴一起共建。泛能網希望在生態體系上越做越強，形成飛輪效應，與夥伴和客戶一起走向能源自動駕駛的未來。（崔玉賢）

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