本次论坛积极响应国家将新质生产力视为高质量发展关键引擎的指导理念，紧密契合粤港澳大湾区的发展节奏，重点聚焦工业软件在推进智能制造与工业互联网生态演进过程中的关键作用，吸引了来自科研机构、高校以及企业界的200多位专家、学者和行业代表踊跃参会。
作为一家专注于“工业Al+”的工业智能产品与解决方案提供商，中能拾贝联合创始人、常务副总经理刘勇在会上重点阐述了AI+能源大模型在数字化电厂建设中的重要性，分享了中能拾贝在电力等能源领域的数字化研究与创新成果，并为与会嘉宾带来企业级能源大模型建设的核心方法及部署方案。
会上，刘勇表示，随着AI技术的不断创新，中能拾贝顺势推出拾贝云能源大模型（CyberwLLM），助力电力行业构建新质生产力，通过深度学习与大数据分析技术，拾贝云能源大模型为数字化电厂的建设与稳定运行提供了前所未有的洞察与决策支持，确保了电力供应的可靠性、安全性与可持续性，对于构建智慧能源体系具有重大意义。
在企业级能源大模型建设方面，他指出核心方法在于降低语料处理门槛，让数据准备不再是难题，并分享基于拾贝云能源大模型与知识库结合的实现路径，现场呈现了企业级能源大模型部署方案。
谈及拾贝云能源大模型的具体应用，他详细展示了基于拾贝云能源大模型的电力知识服务引擎、巡检智能交互问答、检修作业增强、集控告警信号分析、电站设备信号建模、电站监测预警处理、储能电站故障信号处理、电站安全监督管理、企业通用文档助手、智能合同助手、职能培训助手、会议纪要助手、设备技术监督、生产指挥动态决策等应用场景。
以巡检智能交互问答场景为例，当巡检发现异常，拾贝云能源大模型可以根据历史经验和智能算法支撑，结合设备运行数据做出智能辅助决策建议，包括精密点检建议、设备检修决策建议、应急处置建议、调整运行方式建议等。基于大语言模型的系统交互能力，通过与模型对话可以完成巡检路线规划、巡检标准查询、巡检结果查询、巡检发现异常问题统计及检索、统计图表生成。
以技术监督为例，因涉及多项监督内容，要求按照标准对设备和系统进行检测评价并编制各类报、月报，工作量巨大。基于拾贝云能源大模型，通过自然语言大模型与知识库协同驱动技术，可将技术监督涉及的非结构化数据转换为技术监督所需的规则、模型，直接把业务活动产生的试验报告及业务记录数据自动理解、处理、生成报表、报告，大幅减轻业务人员工作量，提高工作效率。
目前，拾贝云能源大模型相关能力已在基建管理、设备资产管理、电力生产管理、巡检和维修管理、安全管理等多个数字化&智能电力业务场景落地应用，具备企业知识问答、辅助文案生成、视频/图像感知分析、多模态图文理解对话、风险发现等核心业务赋能能力，助力电力企业打造从感知、认知到分析、决策、执行的完整业务赋能能力。
未来，中能拾贝将持续推动拾贝云能源大模型的迭代创新，在电力数字化应用等更多领域探索大模型与业务场景的协同路径，提高大模型的训练和运行效率，积极助力数字化电厂建设，迈向可持续发展未来。
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