中国，上海 —— 在今日举行的2024世界人工智能大会上，达卯智能发布了其在能源领域的最新突破——达卯能源大模型V1.0。将为全球能源行业的数字化转型提供了新的动力。

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革命性技术，引领未来

达卯能源大模型是国内领先的，面向各类能源场景，对各类能源任务，具备通用求解能力的垂类大模型体系，能够助力能源电力行业的产业投资者、资产运营商、技术提供商和行业用户构建安全、绿色和经济的自适应能量系统。该模型体系主要由三个核心部分构成：基于MOE架构的能源知识模型、基于Transformer架构的能量系统平衡模型以及多模态模型，共同铸就了达卯智能在能源领域的技术领先地位：

能源知识模型

达卯能源大模型体系中基于MOE架构的能源知识模型，深度融合了能源百科、发电、输电、配电、政策、法规等全方位的专业知识，实现了能源行业知识的全面覆盖和深度理解。这一模型的推出，为能源行业的数据分析、决策支持等下游应用提供了强大的行业知识基座。在与主流模型的评测对比中，达卯能源大模型在多个关键性能指标方面处于领先地位。

能量系统平衡模型

基于Transformer架构的能量系统平衡模型，通过自注意力机制，有效处理了能源系统中对多节点和长时间跨度的长距离依赖关系，优化了能源的分配和调度，实现了能源系统的全局平衡与动态调整。这一模型的应用，极大提升了能源系统的运行效率和稳定性，支持多地区、多行业、多场景的精准预测、智慧决策、实时调度、动态平衡等多重任务，将复杂任务决策的准确性由70%提升至85%，特定场景下的预测精准度高达97%。

多模态模型

增强复杂场景适应性 多模态模型的引入，使得达卯能源大模型能够处理包括图像、文本、在内的多种数据类型，增强了模型在复杂能源场景下的适应性和理解能力。

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核心技术，助力行业升级

达卯能源大模型的核心技术包括：

多维能量块技术

将能量块携带信息维度从3维升至34维，从负荷特性、用户特性、全局规则等领域进行本征参数的深入挖掘，基础数据结构对电力系统的表达能力，确保高度通用性。

MOE架构专业化协同

集成多个专家模型，显著提升模型处理复杂能源任务的准确性和鲁棒性。

能量系统平衡模型

依托自研Transformer架构，实现能源供需实时动态平衡，确保高效分配和即时响应。

云端大模型+边端Agent架构

支持云端全局最优和端云协同调度，适应源侧和荷侧双向不确定的行业趋势，已积累上百个垂域小模型与数千个用户专属模型。

推训一体的边缘节点智能体

集感知、预测、决策、调度、学习于一体。

多模态数据处理

融合多模态大模型，提升对复杂能源场景的理解，增强预测精准度和场景适应性。

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商业化验证，经济效益显著

凭借基于能源大模型构建的AI虚拟电厂服务，达卯能源大模型已在福建、上海、深圳等多地的数据中心、工厂园区、商业楼宇等源网荷储一体化场景中完成验证。相较传统策略算法，其经济性提升超过10%～20%，人力成本降低50%，设备寿命提升10%。

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展望未来

达卯智能将持续创新与合作，期待与全球合作伙伴共同开启能源智能化的新篇章，推动能源行业的数字化转型和升级。