“硅基打工人”实现线上线下无缝联动

过去十八个月近段时间以来，语言和多模态大模型推陈出新迅猛发展，它究竟会对新能源行业产生什么样的影响？

有观点认为，在未来十年，各类新能源管理软件将逐步进化为由大模型提供基本智力支持的“数字人”。这些“数字人”具备感知、记忆、计划和使用工具的能力，能够在数字世界中进行交流与协作。这群，成为名符其实的“硅基打工人”，不仅将接管风电、光伏及储能场站的线上世界运营，还能与线下的碳基劳动者合作，实现线上线下无缝联动。

由大模型提供智力的风场运营总代理（LLM Agent）不再依赖传统自动化的If else规则开展行动，而是像人类一样，基于感知、记忆、计划和工具来管理线上世界，并作用于物理世界。

在感知方面，远景EnOS™ 新能源管理套件已经为大模型做好了准备。截至2024年中，在全国各大发电集团的风电场，有超过300GW的风机正在应用EnOS™ 进行管理，占全国投产风电资产的三分之二，实现了对新能源场站的设备、环境和人员行为的全面感知。

在记忆方面，大模型的短期上下文记忆已广泛应用于互联网。然而，在长期记忆上，一项项新能源国标，、行标，和企标；，风机、光伏、储能、升压站的运行规程，检修规程，交易规程；，以及场站的运行绩效，、作业工单，和交易记录等，都将以知识图谱的形式被各大企业开发，有的通过RAG，有的直接FT内化，为自己各自的大模型提供长期记忆。

在计划方面，大模型和人类一样，即使具备感知和记忆能力，大模型仍有可能在复杂问题面前束手无策。然而，它也可以和人一样，通过应用方法论，将复杂的问题分解为简单的任务，分工和分步去完成。除了Prompt提示工程外，新能源企业将开发适用自己各类生产场景的思维链（Chain of Thought），将一个个复杂的生产任务分解成若干简单的任务。比如，基于大模型的风机检修指导，在远景的实践中，即使用大模型做简单的检修手册的问答，对他来说也是过于挑战的。只有把故障检修指导分解成了十几个多个更简单的任务，他大模型才能胜任。

基于大模型的风机故障检修指导

在工具方面，大模型可以像人类与动物的区别一样，能学习使用工具；，也区别于自动化地按固定规则使用工具，他其能够理解人类意图，理了解工具作用用途，独立选择使用工具。我们人类可以告诉它API接口的用法，类似于人看工具说明书。即使没用工具，他它也会像小孩一样模仿使用工具。

比如，在远景的实践中，问要让大模型给出风电发电量的同比环比数据，他它并不知道什么是同比环比，但当人写好有了如何查询风电电量并计算同比环比的代码后后，再问他要光伏电量的同比环比，他居，大模型就可以然通过模仿、举一反三，正确给出电量的同比环比数据。

基于大模型的电力交易AI助理

在行动方面，LLM风场运营代理可以对线上的各类传统系统进行操作，如电力交易申报、互联网上交易相关信息的收集；对人员，不仅能够对分配人类的工作计划，并进行分配、指导和输出建议，也可以对他们人类的行为进行安全监督和质量监督，并生成绩效报告；。

在设备方面，大模型不仅可以对场站巡操机器人的巡检、断路器手车、设备开关等操作发出命令，也可以部署在I区，对上位系统或人类发出命令进行监督校验的新五防。

大模型的自我反省能力同样强大。其，可以像人一样进行批评和自我批评。比如，在远景的实践中，让一个大模型去审核批评另一个大模型的输出结果，能够提高检修指导的输出质量。增强学习（RL）类似于人类在实践后通过奖惩机制进行自我反思。目前，除了尝试为大模型外挂专项任务的增强学习功能外，GPT-01还内置了这一机制。通过反复刷题的方式，它成功将原本只会使用计算器的“文科生”转变为能够解决奥数难题的“理工科博士”。大模型与人类一样，具备快思考和慢思考的能力，能够在不同情境下做出灵活应对。

今天，LLM大语言模型已经一边可以在能看懂人类的语言的同时，一边能读懂机器的代码，是天然的人机交互接口（HMI）。比如，新能源场站的交易，运行和检修人员通过大模型对机器下达命令，新能源资产的情况也将通过大模型向人类反馈，传统固定页面固定按钮的交互方式，将被“硅基人”和“碳基人”之间声情并茂的交流取代。

基于大模型的BI新范式

大模型不止仅是一个商业概念，也不止是个或者新工具，他更像是一个新的物种。对于学习一个新工具，人学会了就能稳定地使用，而使用大模型的过程，更像是人和一匹马去配合完成任务，你不知道他在想什么，骑术再高，装备再好，也有“马失前蹄”的事情情况发生。但是，新能源的运营者们有很大的可能，像人类驯化马一样，将大模型驯化成一个个新能源“硅基打工人”，由新能源的电力向他其提供能量，他也并将自己的基其本智力投入到用于绿色电力的生产中去。

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