近日，在《能源评论》杂志与国网智能电网研究院计算及应用研究所联合举办的学术沙龙上，各方专家深入研讨人工智能与能源变革相关话题：在新一轮人工智能技术热潮兴起之际，能源电力与人工智能有哪些新的合作契机？人工智能在能源行业的应用又有哪些问题亟待解决？不同场景的人工智能和产业生态应如何演进？

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ChatGPT与大模型

周飞：我们正处在人工智能技术变革的进程中。ChatGPT作为一个现象级应用和人工智能新范式的代表，将对大幅度提升生产力发挥重要作用，其标杆意义可以与个人电脑、互联网的诞生相提并论。

吴春鹏：ChatGPT最大的意义是在大数据、大模型的基础上，结合认知游戏策略加强加深人机智慧协同，让人们更好地应用人工智能，实现破圈效应。

吴文峻：这种“暴力计算”模式成就了ChatGPT，但从本质上看，这来自算力的提高和模型工程化方法的极致优化。归根到底，算力的提升让ChatGPT这类语言大模型的规模超过阈值，其语言能力就有质的飞跃，即实现了“相变”。有人把现阶段深度神经网络的研究过程形象比作炼丹，其中，数据是金木水火土等自然元素，算法框架是用来炼丹的炉子，算力就是炼丹炉下的三昧真火。深度神经网络的研究者就好比炼丹师，通过调参数、改数据炼出一个个新的模型。但这种比喻隐藏着另一层意思，即炼丹式的人工智能研究更适合于学术界的实验室环境，但是这种炼丹作坊需要很高的成本，才能实现与业务场景的对接落地，非常不适用于大规模的工程应用。

忻舟：通常认为，人工智能模型的参数规模超过1亿就是大模型。原来的范式是要针对一个问题开发一个模型，新范式就是基于大模型，通过某种算法把大量的知识、先进的能力导入模型参数，依靠少量的数据激发其完成具体的任务。同时，数据在线上应用后，再回流至模型形成闭环，进而持续提升模型的智能水平。

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能源电力应用有哪些

朱红：以电力规划为例，可以用人工智能技术，结合历史数据、经济数据、气象数据，主动发掘电网的薄弱环节，优化电网风险点阈值，设计相应的仿真方案，真正做到规划设计有依据，而且还可以进行演算确认规划结果的可靠性，进一步迭代提升规划有效性，使得规划由专家经验向科学决策转变。

郭锐：ChatGPT会较大幅度提升机器人的人机交互能力，未来将从以下四个方面发展：一是机器人的自主智能系统，二是仿生机器人，三是机器人类人灵巧作业、技能学习与知识增强，四是机器人交互与人机共融技术。

陆继翔：ChatGPT就是一个平台，可以调用为专业应用的接口，比如在调度里面通过智能分析做内容处理，最后映射到系统里面。同时可以生成更专业、更小、更细分的应用，做到轻量化应用。