从DeepSeek探讨大语言模型在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法报告

当下AI发展进入新范式，以AlphaGoZero为代表，通过算力、算法和数据的结合，实现自主学习与适应，摆脱了对人类专家的依赖。DeepSeek等大语言模型进一步推动AI民主化，降低开发难度，实现能源领域个性化方案的“3D打印”。

能源领域传统AI发展陷入困境，主要原因是场景碎片化、多学科交叉技术门槛高、周期长链条多等。大语言模型通过算法+数据+算力的新范式，有效解决上述问题，实现能源人工智能的个性化方案。

浙大EnergyX团队在大语言模型应用方面取得一系列研究成果，包括基于大语言模型辅助的能源负荷预测、运行数据的自动化分析、系统故障检测与诊断等。团队开发的数字孪生平台，能够自动生成节能控制策略和SCADA群控软件，大幅提升能源系统智能化水平。

未来大语言模型的关键突破点包括智能体和世界模型/数字孪生。智能体能够自动化研发、多角色协作与循环优化，实现智能决策。世界模型/数字孪生则通过虚拟演练，形成迭代闭环，推动AI进化。

AGI时代即将来临，将带来人类历史上最深远的变革，提升效率与创造力，但也存在就业、伦理和安全等风险。浙江大学EnergyX人工智能平台即将开放，推动AI平权普惠。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，将推动能源领域的数字化变革，实现从数据收集到优化决策的智能化。面对即将到来的AGI，我们需要做好准备，迎接AI浪潮带来的技术阶跃。