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14項(xiàng)中國(guó)能源成果入選2026日內(nèi)瓦人工智能向善案例集

來(lái)源：能源中國(guó)客戶端 時(shí)間：2026-07-16 14:16

　　中國(guó)能源新聞網(wǎng)訊（記者 孔德琳 實(shí)習(xí)記者 王雪聰）當(dāng)?shù)貢r(shí)間7月7日至10日，2026日內(nèi)瓦數(shù)字周（Geneva Digital Week）在瑞士日內(nèi)瓦舉行，作為聯(lián)合國(guó)體系內(nèi)規(guī)格最高、覆蓋面最廣的人工智能?chē)?guó)際合作平臺(tái)，吸引全球177個(gè)國(guó)家、超12000名各界代表參會(huì)。在日內(nèi)瓦數(shù)字周框架下，由國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）主辦的“第七屆人工智能向善（AI for Good）全球峰會(huì)”正式發(fā)布《人工智能向善：創(chuàng)新擴(kuò)大影響力案例集2026》，完整收錄全球案例267份，其中，中國(guó)創(chuàng)新案例逾60項(xiàng)，中國(guó)能源強(qiáng)相關(guān)案例入選14項(xiàng)。

　　2026日內(nèi)瓦數(shù)字周面向全球征集人工智能落地應(yīng)用成果，聚焦技術(shù)向善，遴選一批契合聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)（SDGs）的標(biāo)桿案例納入官方案例集。在14項(xiàng)中國(guó)能源強(qiáng)相關(guān)創(chuàng)新案例中，國(guó)家電網(wǎng)入選3項(xiàng)，涵蓋電力行業(yè)基礎(chǔ)大模型、配電網(wǎng)運(yùn)維AI智能體、電力通信安全監(jiān)督具身智能三大技術(shù)成果；南方電網(wǎng)入選3項(xiàng)，覆蓋配電網(wǎng)一體化運(yùn)行規(guī)劃智能體、交直流混合電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)防控大模型、電力自主巡檢具身機(jī)器人；同期入選的還有中國(guó)華電、中電裝備、華為、杉數(shù)科技、寧德時(shí)代、樂(lè)聚智能等多家能源與科技創(chuàng)新企業(yè)，實(shí)踐場(chǎng)景覆蓋光伏組件回收、算力中心能源協(xié)同優(yōu)化、梯級(jí)水庫(kù)徑流預(yù)測(cè)等方向。

　　ITU秘書(shū)長(zhǎng)多琳·伯格丹-馬?。―oreen Bogdan-Martin）表示，“通過(guò)Al向善全球峰會(huì)，國(guó)際電聯(lián)可以助力人工智能領(lǐng)域的突破性成果轉(zhuǎn)化為改善生活的切實(shí)方法?！痹诒姸嗌陥?bào)成果中，中國(guó)電力科學(xué)研究院自主研發(fā)的國(guó)家電網(wǎng)兩項(xiàng)核心成果憑借其落地價(jià)值與民生賦能成效，入選峰會(huì)重點(diǎn)推介案例并作專(zhuān)題交流報(bào)告。

　　其一是“電力行業(yè)基礎(chǔ)大模型賦能行業(yè)全鏈條智能升級(jí)”案例，構(gòu)建了面向電力行業(yè)的多模態(tài)基礎(chǔ)大模型體系。中國(guó)電科院人工智能研究所正高級(jí)工程師陳晰作專(zhuān)題報(bào)告時(shí)介紹，該成果在模型架構(gòu)、領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練、推理增強(qiáng)和行業(yè)評(píng)測(cè)等方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，融合文本、圖像、拓?fù)?、時(shí)序等多源數(shù)據(jù)，支撐電網(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)行、檢修、營(yíng)銷(xiāo)及邊緣部署等場(chǎng)景智能化升級(jí)。該模型已在國(guó)家電網(wǎng)總部及27家省級(jí)公司規(guī)?；渴穑?400個(gè)AI智能體，月調(diào)用量達(dá)1億次。

　　另一入選案例“配電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)AI智能體”則具備集自主認(rèn)知推理、復(fù)雜任務(wù)拆解規(guī)劃、跨專(zhuān)業(yè)工具協(xié)同調(diào)用與標(biāo)準(zhǔn)化工單智能生成于一體的全棧式AI運(yùn)維能力。據(jù)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、中國(guó)電科院人工智能研究所研究室主任喬驥介紹，該智能體已在中國(guó)上海、浙江等重點(diǎn)負(fù)荷中心開(kāi)展試點(diǎn)應(yīng)用，覆蓋居民社區(qū)、老舊小區(qū)、醫(yī)院、學(xué)校和商業(yè)區(qū)等典型場(chǎng)景。實(shí)現(xiàn)極端天氣隱患72小時(shí)超前預(yù)警、老舊線路非計(jì)劃停電減少45%以上、應(yīng)急搶修響應(yīng)時(shí)間縮短至25分鐘以內(nèi)，有效提升配電網(wǎng)韌性和公共服務(wù)保障能力。