AI赋能不是通用大模型的简单微调，而是从数据、架构到知识增强的全方位垂直化设计
AI赋能专注于能源垂直领域，在Transformer基础架构之上，通过电力负荷数据、设备运行日志、调度规程等领域的深度微调，结合电力行业知识图谱进行知识增强，最终形成"懂电力、会分析、可执行"的能源专属AI能力。所有训练数据均已脱敏，支持公有云API和私有化一体机两种部署方式。
从基础模型到行业应用，层层递进，确保AI能力精准落地
基于Transformer架构的大规模预训练模型，具备强大的时序数据理解与自然语言处理能力
使用电力行业专业数据进行指令微调，使模型精准理解电力术语、调度规程和运行逻辑
融合电力行业知识图谱，实现基于事实的推理与决策，大幅降低幻觉率
提供灵活的部署方式，满足不同客户对数据安全与使用便捷的需求
所有训练数据均已脱敏处理，确保数据安全合规
海量历史负荷曲线、需量数据、功率数据，覆盖多种用电场景
温度、湿度、辐照度等气象因素，支撑负荷与新能源出力预测
储能电池状态、逆变器运行日志、充电桩使用记录等设备级数据
调度规程、行业标准、技术规范等专业文本，构建领域知识库
所有数据均已脱敏，符合《数据安全法》要求
AI赋能在能源领域的专业能力远超通用大模型
| 对比维度 | AI赋能 能源大模型 | 通用大模型 |
|---|---|---|
| 电力术语理解 | 精准 — 深度理解需量、力调、峰谷等专业术语 | 常有偏差 — 可能混淆或误读电力专业概念 |
| 负荷预测准确率 | 97.5% — 基于海量时序数据训练 | 约85% — 缺乏电力时序数据训练 |
| 策略可行性 | 可直接执行 — 输出符合调度规程的可执行策略 | 需人工修正 — 建议常脱离实际运行约束 |
| 幻觉率 | 极低 — 知识图谱增强，事实约束推理 | 较高 — 容易生成不符合电力规律的"合理"回答 |
| 数据安全 | 私有化部署 — 数据不出客户机房 | 通常仅支持云端调用 |
| 行业适配成本 | 开箱即用 — 预置能源场景能力 | 需要大量Prompt工程和微调 |
AI赋能在设计之初就将数据安全与合规作为核心原则
所有训练数据均已脱敏处理，不包含任何客户原始数据，严格遵循国家数据安全法规
支持私有化一体机部署，所有推理计算在客户本地完成，数据无需上传至外部服务器
公司已通过ISO 27001信息安全管理体系认证，具备完善的信息安全管理制度和技术保障
严格的API访问权限管控，支持按角色、按场景配置调用权限，确保AI能力安全可控