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近期，广东省工业软件学会在羊城广州成功举办了“2024年度工业软件与新兴生产力创新与发展论坛”。中能拾贝公司的联合创始人兼常务副总刘勇受邀参与，并以《AI+能源大模型赋能数字电厂建设》为主题进行了深入探讨。

此次论坛响应了国家将新兴生产力视为推动高质量发展的关键动力的政策导向，紧密结合了粤港澳大湾区的发展脉络，着重讨论了工业软件在促进智能制造与工业互联网生态系统演变中的关键角色。逾200名来自科研机构、高等学府及业界的专家学者和代表汇聚一堂，共同交流与分享。

中能拾贝是一家专注于“工业AI+”的工业智能产品与解决方案供应商，刘勇在论坛上着重阐述了AI+能源大模型在构建数字电厂中的重要性。他分享了公司在电力等能源领域的数字化研究与创新成果，并为与会者提供了一套企业级能源大模型建设的核心策略与实施指南。

在会上，刘勇提出，随着AI技术的不断进步，中能拾贝推出了拾贝云能源大模型（CyberwLLM），旨在为电力行业注入新质生产力。借助深度学习与大数据分析技术，拾贝云能源大模型为数字电厂的建设和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、安全与持续性，对构建智慧能源体系具有重要意义。

针对企业级能源大模型建设的关键步骤，刘勇强调了降低数据处理门槛的重要性，并分享了如何利用拾贝云能源大模型与知识库相结合的实施路径，展示了一个具体的部署方案。

具体而言，拾贝云能源大模型的应用覆盖了电力知识服务引擎、巡检智能问答、检修决策支持、集控告警分析、电站设备信号管理、电站监测预警、储能电站故障处理、电站安全监管、企业文档辅助、合同处理、员工培训、会议纪要整理、设备监控决策等多个场景。

以巡检智能问答为例，当遇到设备异常时，拾贝云能源大模型能够基于历史经验与智能算法，结合实时数据提供专业的辅助决策建议。通过与模型互动，用户可以轻松规划巡检路线、查询巡检标准、了解巡检结果，并进行异常问题的统计与检索，生成直观的统计图表。

对于技术监督这一复杂任务，拾贝云能源大模型通过自然语言处理与知识库的协作，能将非结构化数据转化为规则与模型，自动化处理试验报告与业务记录，大大减少了人工操作的工作量，提升了工作效率。

目前，拾贝云能源大模型的相关能力已广泛应用于基建管理、设备资产管理、电力生产管理、巡检与维修管理、安全管理等多个数字化与智能化电力业务领域，展现了从数据感知、知识认知到分析决策、执行的全面赋能能力。

展望未来，中能拾贝将继续深化拾贝云能源大模型的技术创新，探索其在更多业务场景下的应用协同路径，提升模型的训练与运行效率，积极助推数字电厂的建设，向着可持续发展的目标迈进。