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3000P算力、770个场景、89.7%机器代人率：南方电网的“AI+”实战地图首次完整披露
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3000P算力、770个场景、89.7%机器代人率：南方电网的“AI+”实战地图首次完整披露

3000P算力、770个场景、89.7%机器代人率：南方电网的“AI+”实战地图首次完整披露 新数字能源
2026-02-27
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导读：当大多数企业还在讨论“AI能做什么”的时候，南方电网已经交出了一份成绩单。2月6日，南方电网发布了一份重磅报告。
当大多数企业还在讨论“AI能做什么”的时候，南方电网已经交出了一份成绩单。
2月6日，南方电网发布了一份重磅报告。
这不是那种“我们高度重视人工智能”的口号式宣传，而是一份数据翔实、路径清晰、成果可量化的“AI+”实战地图：
  • 建成总规模超3000P的智算集群，适配算子超1000个
  • 建成三类L0基础大模型及31个L1业务域大模型、超3000个L2场景模型
  • 统筹布局770个人工智能应用场景，已建成339个
  • 220千伏以上输电智能巡视业务覆盖率达60%以上，人工阅片替代率超过80%
  • 缺陷识别准确率超过90%
  • 智能客服“小赫兹”挂机满意率达97%，问题解决率达96%
  • 高频业务机器代人率89.7%
这一串数字背后，是一场持续数年的系统性变革。从算力基建到模型体系，从场景应用到生态构建，南方电网正在用AI重新定义电力系统的运行方式。
这不是“试点”，这是“换引擎”。


01

算力筑基：3000P背后的战略定力
任何AI应用，都离不开算力支撑。
2023年，当大多数电力企业还在观望时，南方电网已经启动了智算集群建设。他们的原则是：“适度超前、分批建设” 。
到2026年初，这个集群的总规模已超过3000P。什么概念？1P算力相当于每秒1000万亿次计算，3000P就是每秒300亿亿次计算——相当于数百万台高性能服务器同时工作。
更关键的是，这套算力集群实现了自主可控异构算力适配。适配算子超过1000个，算力芯片及学习框架自主可控率均达100% 。
“我们不是简单地买设备、堆算力。”南方电网数字化部相关负责人告诉笔者，“我们搭建的是‘训练算力集中、推理算力网省地分级’的部署架构——训练集中进行，推理分散部署，既保证效率，又降低成本。”
这套架构的逻辑很清晰：
  • 算力集中，是因为大模型训练需要海量计算资源，集中部署可以最大化利用效率；
  • 推理分散，是因为AI应用需要贴近业务场景，省地分级部署可以减少数据传输延迟，提升响应速度。
这是一个兼顾效率与成本、集中与灵活的战略布局。


02

模型引领：从L0到L2的“大瓦特”体系
算力是基础，模型是核心。
南方电网构建的是“大瓦特”模型体系——一个三层架构的模型矩阵：
  • L0层：基础大模型。建成3类，包括自然语言处理、计算机视觉、多模态等通用能力模型。
  • L1层：业务域大模型。建成31个，覆盖电网运行、设备管理、客户服务、企业运营等核心业务领域。这些模型在L0基础上，用电力行业数据进行二次训练，具备了电力专业知识。
  • L2层：场景模型。超过3000个，针对具体业务场景微调而成。比如输电线路缺陷识别模型、配网故障诊断模型、负荷预测模型等。
这套三层架构的好处是：基础能力共享、专业能力沉淀、场景能力敏捷。
L0层负责通用能力，可以外采或自研，不必重复造轮子；L1层沉淀电力行业知识，形成竞争壁垒；L2层快速响应业务需求，支持敏捷迭代。
“大瓦特NLP2.0”在国务院国资委电力大模型评测中斩获第一；科学计算模型单次潮流求解速度＜5ms；更研发了行业首个电力具身智能VLA/VLM大模型。
这些成绩，不是实验室里的论文数据，而是已经落地应用的实战能力。


03

场景赋能：770个场景的落地图谱
模型是工具，场景才是目的。
南方电网统筹布局了770个人工智能应用场景，已建成339个，在22个业务领域形成典型示范。
我们挑几个重点领域看看：
输电巡视：从“肉眼”到“慧眼”
传统输电线路巡视，靠人工爬塔、肉眼观察，效率低、风险高。现在，220千伏以上输电智能巡视业务覆盖率达60%以上，人工阅片替代率超过80%，缺陷识别准确率超过90% 。
一套智能巡视系统，每天处理数万张巡检图像，自动识别绝缘子破损、导线断股、树障隐患等问题，生成缺陷报告推送运维人员。人工只需要复核系统判定的少数疑难案例。
效率提升10倍以上，安全风险降到零。
智能安监：无视频不作业
电力作业现场，安全是第一红线。南方电网的智能安监系统，实现作业风险识别全面落地，保障高峰时段每日近万个作业现场。
系统通过视频AI分析，实时识别未戴安全帽、未系安全带、违规操作等行为，自动告警、记录、追踪。“无视频不作业” 成为新常态。
应急场景下，系统还支撑极端场景的电网断面控制智能体，实现对电网断面的秒级感知、智能预测与智能调控。这项成果在人工智能向善全球峰会上斩获“创新促影响”优秀案例奖。
客户服务：小赫兹的97%满意率
“小赫兹”是南方电网的智能客服机器人。现在，它的挂机满意率达97%，问题解决率达96% 。
这意味着，100个客户咨询中，有96个问题不需要人工介入就能解决。高频业务机器代人率89.7% ——近九成的重复性工作，已经由AI代劳。
数字运营领域，“数字员工”赋能多部门协同，大幅提升办公效率；数字产业领域，AI技术大幅提升新能源预测精度和用电负荷预测精度，助力源荷精准平衡和新能源高水平消纳。
场景，正在定义AI的价值。


04

数据为要：行业最大样本库的“喂养”逻辑
AI的聪明，靠数据喂养。
南方电网构建了行业规模最大样本库：
  • 文本数据集：原始数据资源规模2.71TB
  • 图像数据集：原始数据资源规模10.37TB，图像数量500.6万张
  • 音频数据：10.4万小时，规模约2.7TB
  • 视频数据：502TB，视频清晰度不低于720P，总时长超74万小时
这些数据，来自数十年电力系统运行的积累，来自数万公里输电线路的巡检影像，来自数千万客户的通话录音，来自数千座变电站的实时监控。
数据就是电力行业的“石油”。
但数据多不等于价值大。南方电网做了三件事：
  1. 统一汇聚。全域资产数据统一汇聚，打破部门壁垒，形成企业级数据底座。
  2. 高质量数据集。制定统一操作标准与配套实施模板，分领域编制差异化构建指南，形成专业高质量数据集。
  3. 数据流通。积极融入国家数据要素市场，推动数据有序开放与流通。
“数据不是拿来锁在保险柜里的，是用来创造价值的。”南方电网数字化部相关负责人说。


05

生态共荣：106家伙伴的“朋友圈”
AI不是单打独斗的游戏。
南方电网牵头成立了电力行业人工智能联盟，成员已达106家。华为、百度、商汤等行业头部企业都是合作伙伴。
联盟做什么？技术共建、资源共享、成果共用。
比如，南方电网联合华为、百度、商汤协同攻关，实现自主可控异构算力适配。没有生态合作，单靠一家企业不可能完成如此复杂的算力适配工作。
再比如，南方电网牵头建设能源电力领域首个国家人工智能中试基地。这个基地的作用，是让AI技术从实验室走向实际应用前，先在“中试”环节验证成熟度，降低规模化应用的风险。
更值得关注的是，南方电网已经将AI技术输出海外。成功举办全球能源领域首个“AI+”电力专题论坛，打造并输出公司首个AI技术“出海”标杆项目至老挝，实现稳定运行。
从技术引进到技术输出，这是中国电力AI能力的跨越式跃升。


06

全面智能化：从辅助工具到核心引擎
南方电网将这场变革命名为“全面智能化战略”。
什么叫“全面智能化”？不是每个部门搞几个AI试点，也不是上线几套智能系统，而是以人工智能驱动能源电力生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革 。
具体来说，是四个转变：
  • 从辅助工具向智能创造跃升——AI不只是帮助人做决策，而是自主完成决策和执行；
  • 从点状应用向全面渗透迈进——AI不只应用于少数场景，而是渗透到所有业务流程；
  • 从要素赋能向范式变革转变——AI不只是提升效率，而是改变生产方式；
  • 从链式协作向生态共创演化——AI不只是企业内部应用，而是构建产业生态。
2025年，南方电网出台《人工智能发展专项规划》，2026年滚动修编，明确近三年建设蓝图。每一步都有规划，每一项都有目标。
他们的愿景是：成为能源电力行业人工智能技术突破先行者、创新应用引领者、解决方案供给者、产业生态组织者 。

【声明】内容源于网络
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