2018s- 现在 推理期 知识期 统计学习时期 集成方法时期 早期神经网络时期 大模型时期 人工智能领域迭代迅速、多种技术流派蓬勃发展，在多个领域已有广泛应用。 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 依赖统计学和人工 设计特征构造算法； 代表算法： 支持向量机 (SVM) 决策树 朴素贝叶斯算法 神经网络在多个领 部 国务院常务会议研究部署推动人工智 传统电网 电力生产和分配相对低效 × 人工监控与巡检 成本较高 设备故障响应 全天候实时响应差 × 借助人工智能赋能新型电力系统可持续蓬勃发展 背景 3—— 人工智能赋能新型电力系统发 展 中华人民共和国中央人民政府 ww. govco 中 华 人 民 共 和 国 国民 经 济 和 社 会 发 展 第 十 四个五年规划和 建立并优化以典型场景为导向、以 AI 赋能为抓手、以落地应用为目标的电力 Al 多模态大模型； 整合资源优势，加强企业高校合作，推进技术交流、数据共享； 建立电力行业数据规范、打造电力行业人工智能合作联盟、推进行业有序蓬勃发展。 DeepSeek? QWen? 电力人工智能合作联盟 电力场景预训练模型封装 典型电力场景算法模型包 电力业务场景数据规范 典型场景智慧解决方案 电力标准数据集打包 应用层

的制订正在快速推进 关键技术与核心元件的 瓶颈正在不断突破 能量传输高效、安全可靠 供电能力强 低压直流系统拓扑结构灵活 便于分布式能源能接入 低压直流生态产 业正在蓬勃发展 探索研究 u 直流配电应用在建筑中的优势 直流配电技术减少能源变换环节 ，提高能源消纳能力 ，是实现能源互联的高效方式 LED 照 明 直 流 家 电 数 据 中 心

部联合印发了《水利改革发展“十三五”规划》。 随着技术水平的不断提高，使智慧管线在铺设、运维、管理分析方面均取得明显改善。在智慧 城市建设的大潮中，地上地下都是建设的范畴，这都为我国地智慧管网市场迎来蓬勃发展的机遇。国 家对于地下管线的建设与管理方面提供了一些特许政策和投资支持，在为相关企业缓解经济压力的同 时必然带动企业效率与业绩的提高，为所处行业带来推动作用，促进市场繁荣。并且国家鼓励在地下

用户 能效服务 虚拟电厂业务现状与发展趋势 电力 辅助服务 需求响 应型 混合资 产型 虚拟电厂 现状 调峰 7 市场潜力 在市场上潜力方面，随着综合能源业务蓬勃发展，分布式资 源规模逐渐庞大。以华北区域为例，其中可调负荷资源约 5000 万千瓦；用户侧储能资源约 100 万千瓦；电动汽车约 600 万辆；分布式电源装机规模超 6000 万千瓦。 发展趋势

池的可靠性、电池衰减和转化效率是系统安全和高 效运行的障碍，因此需要对储能系统进行柔性调配 和控制。 e. 设备端的数字化及智慧运维。智慧建筑的电 力设备可靠性要求高，巡检维护工作量大，因此需要 智慧运维。随着物联网技术的蓬勃发展，万物互联的 时代已经开启，ABB 在深入分析智慧建筑能源现状 及挑战的基础上，利用“云计算、物联网、移动互联 网、大数据及人工智能”等新一代数字技术，结合电 力行业的百年经验和能力，打造了

(24E-29E) 全模块化储能行业发展白皮书｜2025/05 全球光伏市场的驱动因素分析 驱动因素 影响 （1-2年） 影响 （3-5年） 碳中和目标：全球光伏市场受多国碳中目标的驱动而蓬勃发展。中 国计划2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和，通过监管授权、 财政激励等推动可再生能源发展；欧洲多国如德国制定明确减碳目 标，通过《可再生能源法》提供固定电价补贴等支持政策，目标是 2 全模块化储能行业发展白皮书｜2025/05 全球储能市场驱动因素分析 驱动因素 影响 （1-2年） 影响 （3-5年） 可再生能源的发展：在全球能源转型的浪潮中，可再生能源正以前 所未有的速度发展。光伏发电在全球蓬勃发展，逐步实现平价上网， 未来能源结构占比将持续提升。与此同时，锂离子电池、液流电池 等技术不断成熟，成本显著降低，储能技术逐渐走向商业化，在发 电、输配电及用电等电力系统环节应用广泛，为可再生能源电力系

..... 17 1 一、工业互联网平台的内涵 （一）工业互联网平台发展背景 1. 制造业变革与数字经济发展实现历史性交汇 金融危机后，全球新一轮产业变革蓬勃兴起，制造业重新成为 全球经济发展的焦点。世界主要发达国家采取了一系列重大举措推 动制造业转型升级，德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4.0。美 国在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网。法、日、

能力共建共享。加强相关政策的牵引作用，为边缘算力系统营造了良 好的发展环境，鼓励运营商探索边缘算力系统下的新业务，在标准制 定、产业生态培育等方面提供坚实保障，促进技术研发与应用推广。 随着新型工业网络、车联网、智慧医疗等领域的蓬勃发展，海量设备 产生的数据需要及时处理与分析，对低延迟、高可靠的计算和网络服 务需求剧增。例如，智能工厂设备运行数据实时反馈，要求边缘算力 系统迅速处理以保障生产流程顺畅。车联网的车辆行驶数据、路况信

如客服、外教、 个 人助理等 );(2) 通过自然语言对话完成特定 智能客服、教育辅助、知识管理 https://www.coze.cn 02 智能体框架 2025 年， Al 智能体框架领域迎来了蓬勃发展，各种框架以不同的核心定位和技术特点涌现，为开发者提 供了丰富的选择。这些框架不仅简化了任务编排、智能体协作和多模态集成的实现，还在可扩展性、性能 优化和生产级部署上表现出色。 03 智能体与虚拟电厂逻辑层次关

准控 制、供需高效匹配，在节能降耗、提升效率和循环利用等 方面都起到关键作用。因此，实现碳达峰、碳中和必须依靠 数智技术和降碳技术的融合创新和渗透应用。 巨量的绿色投融资需求催生绿色金融产业蓬勃发展。 在碳中和目标的约束下，能源、交通、建筑、工业等行业中 的传统高排放产业项目将面临趋紧的政策约束与额外的碳 成本，盈利空间压缩导致其金融投资吸引力下降。这些重 点领域的去碳化进程需要巨量的资金支持，迫切需要绿色 万亿的绿色低碳投资需求，占到同期GDP总量的2.5%1。为 此，各大金融机构纷纷瞄准绿色金融方向，探索绿色信贷、 绿色债券等金融产品创新。加之2021年正式启动的全国碳 市场，已经成为全球规模最大的碳市场，也为绿色金融的 蓬勃发展提供了空间。 中国要在未来10年内快速达到排放平台期，并再用 30年时间实现碳中和。在创造史无前例的机遇的同时，也 势必会对未来经济增长、产业结构、能源系统等带来重大 挑战和深远影响。