張猛：我覺得從數(shù)字的基礎設施建設來講,，它所體現(xiàn)出來的就是信息化,、數(shù)字化、智能化,。其實說到底最終落地的兩個點,，無非就是提高資源配置的效率,，以及綠色低碳的轉型,。

在這個過程當中，涌現(xiàn)出來很多新的業(yè)態(tài),，新的模式,，新的場景或者新的技術，也出現(xiàn)了很多企業(yè),。首先從行業(yè)的角度,，各位嘉賓怎么看待這個行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀？結合到目前行業(yè)的發(fā)展情況,，各位對產(chǎn)品和服務是怎么思考的,？

李下蹊：我們看到新能源的崛起不僅僅是技術上的變革，還有運營模式上的變革,。阿里和協(xié)鑫與我們的新能源企業(yè)其實有過很多的服務的經(jīng)歷,。一路走來，在這樣一個時點上,，我們看到有兩個核心的變革方向和特征：

第一,，現(xiàn)在的新的能源體系越來越具有C端的屬性和互聯(lián)網(wǎng)的屬性。

第二,，數(shù)據(jù)越來越多參與到了企業(yè)的價值創(chuàng)造過程中,。

為什么說新的能源體系、以新能源為基礎的能源互聯(lián)網(wǎng)越來越具有C端和互聯(lián)網(wǎng)的屬性,？以分布式光伏,、戶用光伏為例。截至2023年6月份,，中國的戶用光伏已經(jīng)達到了9500萬千瓦,，占到中國光伏總裝機容量的1/4，這意味著戶用已經(jīng)鋪到了700多萬個,，不管是農(nóng)戶還是城市里的屋頂上,，都讓我們新能源企業(yè)的運營方式有了非常大的變化。

因為有了模式上的改變,，數(shù)據(jù)會越來越多參與到價值創(chuàng)造過程當中,。以前我們可能看到數(shù)據(jù)是指標,，是一些財務報表，是我們經(jīng)營狀況的一個描述,，是我們的一個打分表,。但是現(xiàn)在，在新的能源互聯(lián)網(wǎng)時代,，數(shù)據(jù)直接參與到了價值的創(chuàng)造過程當中,。

比較簡單的一些例子，在光伏材料上,，不同的材料,，不同的型號，我們以前可能是通過從實驗室到產(chǎn)線到裝飾,，最后推向市場,。當我們有了互聯(lián)網(wǎng)的手段之后，可以讓在市場上已經(jīng)鋪設的光伏面板的數(shù)據(jù)回流,，讓不同材料,、不同型號在不同光照和環(huán)境條件下的數(shù)據(jù)能夠回流，幫助,、指導,、優(yōu)化我們產(chǎn)品的設計，通過這些大數(shù)據(jù)和模型來幫助我們優(yōu)化產(chǎn)品的設計和研發(fā),。

在市場推廣上,，這些回流的數(shù)據(jù)和發(fā)電效率的信息、當?shù)卣叩男畔?，還有農(nóng)戶的一些基本情況,，能夠把它綁定起來，用AI模型來幫助我們制定新的分布式光伏,。我們新的產(chǎn)品設計的推廣的理念,，這些都是利用這些數(shù)據(jù)能夠對我們的運營方式帶來一些新的改變。

調度是在新能源行業(yè)里非常突出的一個問題,，光伏發(fā)電本身就不穩(wěn)定,，客戶自發(fā)自用的需求也不穩(wěn)定，那我們就可以利用分布式網(wǎng)絡上面拿到的這些數(shù)據(jù)來幫助我們預測,、測算我們未來的需求,，并且?guī)椭覀冏龊霉鈨Τ涞囊恍┢胶狻?/p>

朱炯：對于未來這個行業(yè)可能發(fā)生的一些變化，我認為其中可能有三個矛盾：

第一,，涉及到行業(yè)“壁壘”,。比如今天談的是能源行業(yè)，再往上說是電力行業(yè)，再到新能源,，可能新能源里又分風光電等等,。那么在這個行業(yè)線當中，如果從10年前或者20年前浪潮的視角來看,，這個行業(yè)跟我沒關系,，因為我是做IT設備，你是做電力行業(yè),。我覺得第一個矛盾,，未來不管是AI的走向，還是數(shù)據(jù)時代走向,，還是未來算力走向,，實際上要直接去面對的問題就是這個行業(yè)的壁壘，我們如何以不同的視角去看待它,。

第二,，經(jīng)歷了這么多年的社會分工，包括行業(yè)的分工,，經(jīng)常會聽到有專家在提一個詞，就是專業(yè)的人干專業(yè)的事,。但實際上到現(xiàn)在為止,，如何把這些專業(yè)之間各自所專長的內容能夠包容共享，能夠融合,，大家一塊干一件事,，這可能是第二個矛盾。

第三,，如何真正把AI算力和體系場景應用真正結合起來,，不僅僅是PPT，是如何真的能夠用起來,，而且不光是參與者在當中覺得它有價值,，更重要的是最終的使用者，甚至老百姓能夠感受到價值點,。

順著這三個“矛盾”,，我個人認為未來算力行業(yè)應該會往開放、融合發(fā)展,，以及大家集中資源和集中力量共同去干好一件,，能夠讓所有人感受到這個事是對每個老百姓有價值的發(fā)展方向。

周立明：開普云能源板塊,，這幾年一直在基于大數(shù)據(jù)和人工智能，面向國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)以及一些發(fā)電集團,，提供數(shù)據(jù)相關的服務,。其中在AI大模型以及AI人工智能這塊,，也有一些積累和體會。在這塊,，我主要想發(fā)表兩個核心的觀點,。

第一，在整個AI大模型和整個人工智能領域,，在能源行業(yè)第一個觀點叫有需求,，所以有動力。

第二,，有積累,，所以也有壓力。我們這個團隊其實過去這十來年,，一直在做電力調控,，包括前期我們做過穩(wěn)定運行、經(jīng)濟安全穩(wěn)定調控等等很多非大模型類的AI人工智能的模型和算法,。

高少龍：我們是一家機器人企業(yè),，跟電力行業(yè)其實是兩個維度的關聯(lián)，我們切身能感受到新型電力系統(tǒng),，包括新能源是成為我們整個機器人行業(yè)一個巨大客戶,，一個巨大的應用場景，也催生了很多只做電力行業(yè)這樣的上市公司,，這是對于應用端是一個拉動,。另外一個方向是對我們供給側的拉動。

在整體的算力協(xié)同上，我們現(xiàn)在的算法模型旗幟是一個黑箱,，大家也無法共享,，我們覺得如果一個大型的企業(yè)，把我們尤其是工業(yè)環(huán)節(jié)的天量的數(shù)據(jù)做一些共享的模型,，或者共享資源庫,，對于我們所有企業(yè)，尤其是機器人企業(yè)的發(fā)展會有非常大的幫助,。

王海濱：我們現(xiàn)在火爆的新能源光伏廠站的前市場,，也就是大量的新能源廠站的建設，其實并沒有把它的發(fā)電量提升到極致,，也就是說整個光伏轉化成電能的效率,，其實有很多的時候是被各種因素而降低了。

李京燕：今天大家在講大數(shù)據(jù),，講算力,，沒有談到機理模型，我們作為一個工業(yè)軟件公司來談一談這個對我們整個行業(yè)有什么作用,。

世界工業(yè)兩個大的變化,，一個是軟件定義工業(yè)，軟件定義產(chǎn)品,，我認為軟件未來也會定義整個能源系統(tǒng),，這是第一點。

第二點就是產(chǎn)品的智能化,。將來我們的產(chǎn)品要在市場占有它的份額，也就是必須要智能化,，未來的產(chǎn)品會越來越智能,，不管是單個的裝備還是整個系統(tǒng)，所以這個是世界工業(yè)的兩個大趨勢,。

創(chuàng)新的本質是什么呢,？我覺得對于工業(yè)來講，最底層的東西其實是工業(yè)機理模型,。有了機理模型,，對它進行數(shù)字化，才有數(shù)字化的基礎,。

對于我們這樣一個工業(yè)軟件公司,，可能對這個行業(yè)最大的價值就是建立準確的完整的機理模型，我相信我們的新能源行業(yè)具備了準確完整的,、一手的機理模型的時候,，將來再有新的技術進來，就會非常容易從本質上對系統(tǒng)進行創(chuàng)新。

張猛：其實總結一下有三個關鍵詞,。

第一,，對于這個行業(yè)的認知，其實很多產(chǎn)品和服務都是基于我們對于這個行業(yè)的認知去展開的,；第二,，場景。每一家企業(yè)都是在聚焦自身認為最可靠的場景上,，或者最有效的場景,；第三，聽到大家談到了一些行業(yè)的痛點,，或者說自己的一些切入點,。

我想問一下李下蹊總，對于我們目前大型的互聯(lián)網(wǎng)公司,，他們往往依托于自身的云技術,，從原網(wǎng)側來切入生態(tài)，為電力公司跟電網(wǎng)提供數(shù)字化的升級和云的存儲服務,。在你看來,，對于互聯(lián)網(wǎng)公司來講，相較于其他的互聯(lián)網(wǎng)公司,，我們有哪些的比較優(yōu)勢,？

李下蹊：好的謝謝。阿里云是一個云計算的產(chǎn)品公司,，云是我們的核心產(chǎn)品,。但是要回答您這個問題，我們可能還是要回到新能源行業(yè),，我們新能源行業(yè)有什么痛點,？這樣的痛點阿里云在中間能夠起到什么作用？我們還有什么缺陷,？我們還需要和其他的伙伴一起來做,。回答這個問題,，我從兩個方面來講,。

第一，我們現(xiàn)在面臨能源互聯(lián)網(wǎng)這樣一個基礎設施,，它的數(shù)據(jù)量大,，到底有多大；第二,，我們怎樣才能有效地組織,，怎樣有效的分析,，怎樣有效的使用這樣一些大的數(shù)據(jù)。

我們現(xiàn)在已經(jīng)無可避免進入了一個能源互聯(lián)網(wǎng)時代,，已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的能源發(fā)電的時代,。在新的時代里，我們到底有多少數(shù)據(jù),？我們做過一些簡單的測算,，我們只看光伏、風電,，以及光伏和風電所對應的儲能配電,，三個不同的場景。

光伏,，今天裝機容量已經(jīng)到了4億千瓦,，風電4億千瓦，兩個大數(shù),。每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有40個PB,。如果再加上10%的配比做的配件的儲能電站，每年會產(chǎn)生120個PB的數(shù)據(jù),，3個加起來,，我們只看風電、光伏和配件的儲能,，每年就會產(chǎn)生200個PB數(shù)據(jù)量,。

如果說，我們在現(xiàn)在這個時間點,，我們是需要把這些數(shù)據(jù)存20年,，一般存成質保的角度，從電站運營的角度要存20年,，這個數(shù)據(jù)有2000個PB,。它需要目前最前進的大數(shù)據(jù)集群，它需要很容易就達到幾萬臺的服務器規(guī)模,。

這個數(shù)據(jù)量如此之大，是不是我們現(xiàn)在傳統(tǒng)的IT基礎設施能夠解決的,？其實是不行的,。我們只知道，我們也和很多新能源的頭部企業(yè)合作,。頭部的新能源企業(yè),，千億級的新能源企業(yè)，在集團總部,，它的IT機房一般是100~200臺,。這么龐大的數(shù)據(jù)量是不能用傳統(tǒng)的建機房的方式來處理能源互聯(lián)網(wǎng),，一定要用到云。

所以說在這一點上,，我們認為阿里云是有辦法來幫助到協(xié)鑫,，和協(xié)鑫一起在互聯(lián)網(wǎng)賽道上一起往前進。

第二個問題,，有這么大的數(shù)據(jù),，為什么云有用，我們怎么樣讓它發(fā)揮更大的效率,？這里面就包括了云它不只是簡單的算力堆集,，不只是簡單的算力管理，它是讓我們的算力能夠發(fā)揮更大的作用,，它的算力調度能夠更經(jīng)濟,，讓我們有更大的壓縮比來處理成PB級的數(shù)據(jù)，它有更好的計算,、存儲的性價比,，它能夠做更好的異地集群的調度。

當我們有很多的分布式的能源電站的時候,，我們怎么樣進行算力和數(shù)據(jù)的調度,，并且能夠和我們AI為主的智算集群能夠形成無縫的結合，讓我們寶貴的GPU資源,，它的利用率能夠更高,，所以說這是作為云計算基礎設施在能源互聯(lián)網(wǎng)當中能夠形成的一些特殊的價值。

所以在這個點上,，我想說阿里能做什么,，不能做什么。阿里做得好的,，其實就是建云這樣一些事情,。阿里不能做什么？或者說我們缺乏什么,？我們其實缺乏的是我們對于這個行業(yè)深刻的認知以及場景上的想象力,，畢竟我們在這么多數(shù)據(jù),，我們拿到之后怎么用,，怎么讓它真正為中國的能源互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)創(chuàng)造價值,，這個需要我們和客戶緊密合作,，也需要我們和我們的合作伙伴有更深的合作,。

張猛：第二個問題我想問一下SRT的高總,，您是從事機器人行業(yè),，從能源這個行業(yè)來講,，是現(xiàn)在目前非常大的市場,，尤其是現(xiàn)在AI技術應用,。在這方面,，您的產(chǎn)品或者思考在哪里？

高少龍：實際上今天有兩個新的消息,，第一個是OpenAI“退出”了機前人工智能,；第二個，我們公司是北京市人形機器人主要參與單位之一,。我認為在AI算力對于整個機器人領域的影響,，我覺得分一個前提，三個環(huán)節(jié),。

第一個,，前提，在整個機器人領域,，對于算力的需求是極其巨大,，甚至要高于正常認知到的，比如說流程制造業(yè),、離散制造業(yè)等等,。尤其是今年開始，機器人開始進入人的生活場景,，有點傾向于通用人工智能,，它要求的數(shù)據(jù)量會大很多。我們會把它分成三個層次,。

第一,，識別，這已經(jīng)是特別大的量級,，對于AI算力以及能源的應用,。還是分兩個維度，在識別本身的環(huán)境中,，之前在機器人應用的領域,，對識別是下了很多條條框框，來減少對算力的消耗,。

這個時候可能就需要整個AI算力給我們提供巨大的支撐,，能夠協(xié)助我們完成算力的建立，其實這只是做了1/10的工作,。剩下一部分工作,，還有很大一塊是在決策。

在生產(chǎn)場景下,，甚至在有限場景下的決策其實是相對容易的，因為它畢竟還有很多條條框框的限制,。那么在機器人應用領域,，因為它涉及到大量IOT硬件,，它的決策相對來講是比較復雜，甚至這里面還包括了巨量的場景的模擬和分析,，甚至我認為它有一定社會屬性在里面,。

第三，更大的場景,，也是我個人,，包括我們公司特別在意的一點就是運動控制。我們現(xiàn)在機器人的運動控制完全是人工控制的,，實際上邏輯上是一模一樣,。

整個所有這一切的背后，除了對網(wǎng)絡的巨大需求之外,，更重要的其實就是對算力的需求,。

張猛：接下來這個問題拋給王總。目前特種智能的機器人技術屬于能源數(shù)字化的基礎共性技術之一嗎,？融合了很多的多學科,、多感知。在這方面,，目前智能機器人在能源行業(yè)有哪些應用,？現(xiàn)在目前整體的推進情況怎么樣？

王海濱：其實說到機器人,，我們對機器人的定義肯定是廣泛的定義,。比如說在空中自動化飛行，并且把一望無際的光伏電量當作一個芯片去檢測每個門失效的無人機它就是一個機器人,，能夠提供它飛行,，并且對地面的紅外光、可見光進行檢測,，定位到哪個失效,，這個就是它的自動駕駛算法。

其實我們會配套給這些新能源廠站,，不單是檢測機器人,，檢測風機的，檢測光伏的,，其實我們還可以配到用軟件定義硬件,，讓無人機變成安防機器人，在夜間能夠去杜絕偷盜搶的安防問題,。

張猛：接下來問一下李總,，在您的專業(yè)領域，是如何去驅動能源行業(yè)的發(fā)展,，您是怎么通過您的技術手段去驅動這個行業(yè)發(fā)展的,？

李京燕：就像我前面剛才說的,，我們工業(yè)軟件就是提供機理模型，剛才周總談到機器人,，有些場景拿數(shù)據(jù)來理更容易,，沒有必要去做機理模型，他提到20年,。我覺得不需要這么長時間,，這個是分行業(yè)來的，還是看行業(yè),。因為工業(yè)軟件是工業(yè)支持的軟件化,，是工業(yè)技術的軟件化，所以每個工業(yè)軟件公司它都有它自己在沉淀的行業(yè),，在這個行業(yè)上做的事情,。

比如說對于世冠科技來講，我們在航空航天做的比較多,，我們在汽車也積累了比較多,。對于能源來講，我們就講航空發(fā)動機,，我們都知道長江1000,、長江2000，就是給咱們國家919和919配套,。如果說以商用航空發(fā)動機來講,，我們能做的是什么？從機理模型里頭的系統(tǒng),，比如說多元異構模型的集成,，因為這里邊就會涉及到機電液、熱電磁,，最重要的是控制,。我們會做控制系統(tǒng)，來形成一個閉環(huán),，對它進行仿真測試驗證,，這是屬于在研發(fā)階段。

那么具體到能源系統(tǒng),，比如說電力系統(tǒng),，就像今天上午也有專家提出來，比如說有風電,，有光伏等等,，有不同的行業(yè)，這都是屬于你的能源來源而已。但是你把它分解出來,，每個產(chǎn)品分解出來,，其實就是我剛才說的機電液、熱電磁波這些專業(yè)的東西,。

張猛：剛才阿里云也談到關于存儲的問題，大量的數(shù)據(jù)存儲所帶來的查詢和分析一系列的問題,，我們也知道浪潮這兩年有很多動作,，包括服務了很多的客戶，積累了一些認知,，在這方面您的判斷是怎樣的,？

朱炯：這幾年我們在很多細分行業(yè)也在做探索，但是實際上您剛才提到不管是數(shù)據(jù)查詢的響應能力,，還是對于應用系統(tǒng)的性能問題等等,，這個很現(xiàn)實，就是客戶最直接的感受問題,。

張猛：開普云應該是AI思維,。開普云是領先的基于AI的大模型提供商，請談一下對這個行業(yè)的看法,。

周立明：開普云應該算作一種AI,、IT技術、場景落地的提供商,，我們主要是做的產(chǎn)品,、服務。針對AI大模型這一塊,，前一段開普云也發(fā)布了一些典型的場景,，我們也建立了自己的開物大模型平臺，在這個平臺之上,，我們也發(fā)布了一系列的典型應用場景,。針對這個行業(yè)除去圍繞著安全，甚至以前提到道德等等一系列的問題,。

從場景落地的角度,，我感覺我們更關注三個問題：

第一，數(shù)據(jù),。前一段我們和國家電網(wǎng)在幫著他們做一個網(wǎng)測儲能的調控策略,、調控方案的算法，做一個項目吧,。其實這里邊涉及到的數(shù)據(jù)就不僅僅是儲能的數(shù)據(jù),，還會涉及到源網(wǎng)荷儲等等多個維度的數(shù)據(jù)。不僅涉及到調度的數(shù)據(jù)，還涉及到了營銷,，甚至發(fā)展的數(shù)據(jù),。也不僅僅涉及到了一些歷史數(shù)據(jù)，還涉及到了一些預測的數(shù)據(jù),。

所以數(shù)據(jù)的問題如果不能很好的解決,，將來我們的AI大模型其實是缺少根基的。當然剛才聽說了咱們協(xié)鑫有數(shù)據(jù),，我還是很興奮,。將來如果從IT和協(xié)鑫這樣，業(yè)務能夠有效融合的話,，我相信我們還是肯定能發(fā)揮很好的價值,。

第二，如何解決業(yè)務痛點和業(yè)務問題的事情,。前一段時間,，開普云也發(fā)布了一個虛擬電廠的調控平臺的產(chǎn)品，在我們產(chǎn)品落地的過程中,，因為我們目前服務著一些不同領域的客戶,，但是真正落地的時候就會發(fā)現(xiàn)，每一個行業(yè),、每一個客戶痛點都不同,，關注點都不同。

比如說像電網(wǎng),，核心關注的是穩(wěn)定,、安全的問題。前一段跟電網(wǎng)的交流,，他說經(jīng)濟上你不用替我考慮,，你把安全穩(wěn)定的問題給我緩解一下就行了。但是從政府的角度,，他可能關注的是我如何保供,，包括現(xiàn)在有綠政的問題，借助綠電交易,，能夠讓我的單位GDP能耗降一降,，減少它的一些壓力。

對于集團的發(fā)電企業(yè)來說,，更關注的是如何提升新能源消納,，讓我的投資回報可能更好。所以業(yè)務的痛點不同,，我們同樣發(fā)布一款產(chǎn)品,，我們面臨要解決的問題也是不一樣的,，這樣也對我們將來AI大模型、AI算力的落地提出較大的挑戰(zhàn),。

當然還有第三個問題,，耐得住耐不住寂寞的問題。