大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能，这些数据来自于各种来源，如互联网、企业内部数据等。 3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU 集群、分布式训练框架等。 4能源行业部分大模型 （一） ◼ 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 ◼ 南网，大瓦特 ◼ 三峡集团“大禹”大模型 ◼ 中核集团龙吟大模型 2、信用风险：在能源交易中，交易双方的信用状况直接影响交易的安全性和可靠性。AI 大模型可以通过对交易对手的信用记录、财 务状况和市场声誉等信息的分析，评估交易对手的信用风险，并为交易商提供信用风险预警和防范措施。 3、政策风险：能源行业受到政策法规的影响较大，政策的变化可能对能源市场的供需关系和价格走势产生重大影响。AI 大模型可以 对政策法规的变化进行实时监测和分析，预测政策的影响范围和程度，帮助能源企业和交易商及时调整经营策略和交易计划，降低政 法。 1、数据准确性方面：首先，在处理能源领域历史事件、人物事迹等内容时可能出现不准确的情况，如对一些能源领域重要人物的生平、 贡献等信息存在误判，会影响知识传递和基于这些知识的决策。其次，能源行业发展迅速，新技术、新政策、新数据不断涌现。 DeepSeek可能无法及时获取和更新最新的能源数据和信息，导致在处理与时效性相关的能源问题时，给出的结果滞后或不准确。 2、逻辑推理方面：1）复杂

4. 发展趋势四：数科公司兴起 03 央国企RPA细分行业分析 1. 央国企RPA细分行业市场现状 2. 金融行业央国企RPA市场供需情况 3. 交通行业央国企RPA市场供需情况 4. 能源行业央国企RPA市场供需情况 5. 制造行业央国企RPA市场供需情况 央国企RPA市场发展背景 RPA定义及分类 RPA定义按照数据模型、设计架构等维度可分为多种类型 RPA（Robotic 的数字化程度差异较大。但是制造行业整体 规模庞大，全国5000余家制造业上市公司中，国有企业数量占比达27%，市值占比达48%。近年来，交通与能源行业的数字化推进速度极为迅猛。由于对运营效率提升、成本降低以及数据处 理准确性的迫切需求，交通与能源行业对RPA的需求日益增长。 17 金融, 52% 制造, 11% 交通, 8% 能源, 7% 其他, 22% 来源：第一新声研究院 ➢ 交通行业内，国有经济尤其是央企占据了绝对主导地位。近年来交通领域各项数字化转型的政策密集出台， 智慧公路、智慧港口、智慧城轨、智慧铁路等建设深入推进，RPA市场需求旺盛，具备较大增长空间。 ➢ 能源 能源行业央国企超过125家，RPA技术在能源行业的应用正在增长，典型应用场景包括不限于供应链管理、 能源数据管理、客户服务、能源设备维护、购电费自动稽算及新能源结算等。 2024年央国企RPA市场规模行业结构 金融行业央国企RPA市场供需情况

发展战略、 发展规划、新技术研究以及工程项目的评审、咨询 和技术服务，组织开展科研标准化、信息化、国际 交流与合作等工作。2016 年 7 月，在原有部门的基 础上，成立能源发展研究中心，负责能源行业政策、 规划、重大发展问题研究，接受国家能源主管部门 业务指导。 基于园区增量配电网的 综合能源服务业态研究 Industry Outlook for Comprehensive Energy 服务上 存在劣势。 非增量配电业务改革试点业主的非能源行业专业技术企业、能源行业小微企业在技 术上存在优势，能够主导用能管理、储能和虚拟电厂等综合能源服务。 图 4-4 增量配电网各类主体资源优势 根据各类业主的资质、技术、客户和资本资源，基于园区增量配电网的综合能源服 务的“丛林生态”圈各主体角色可以分为三类： 一类是能源行业大企业，包括电网企业和发电企业，可主导或参与基于园区增量配 电网的综合能源服务。 二类是非能源行业但为大量客户提供能源相关服务的机构，包括地方国企、地方政 府和民营企业，可主导或参与基于园区增量配电网的综合能源服务。 三类是非能源行业专业技术企业、能源行业小微企业，可参与基于园区增量配电网 的综合能源服务。 增量配电业务改革试点业主 电网企业 发电企业 地方国企 地方政府 民营企业 非能源行业专业技术企 业能源行业小微企业 资源 电网相关资质、

本报告紧密围绕工业互联网发展浪潮，聚焦工业关键领域开展研究。重点覆盖制造业、能源行业、采 矿业等对国民经济具有战略意义的领域，这些行业作为工业互联网应用的核心场景，其安全防护能力直接 16 第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述 关系到国家经济命脉与基础设施稳定。例如，制造业中的汽车、电子等产业，在智能化转型中大量部署工 业互联网平台与智能设备；能源行业涉及电力、石油化工等领域，工业控制系统的安全运行关乎能源供应 ​ 工业领域包含能源、制造、交通、医疗等众多细分行业，各行业的业务流程、设备类型、数据特性和 安全需求差异显著，决定了安全策略不能“一刀切”，需基于行业业务知识定制适配的安全方案。例如， 在能源行业，电网调度系统对实时性和稳定性要求极高，一旦遭受攻击导致系统故障，可能引发大面积停 电，因此需采用双系统热备、专用加密通信协议等方案，确保电力调度指令的准确传输；而在汽车制造行 业，供应链协同 此外，多数工业企业希望安全厂商能够提供更贴合具体应用场景的安全解决方案，加强与工业企业的 安全技术沟通与合作，提高售后服务质量，降低安全建设成本。 （二）典型工业领域细分行业场景中的工业互联网安全实践 (1) 能源行业（电力 / 石油）  典型建设成果与安全措施：  智能巡检（无人机/机器人）：调研样本企业中通过无人机/机器人实现设备状态实时监测，配套 采用视频数据加密防止监控画面泄露，结合边缘计算节点加固抵御边缘侧攻击。

实现数字化功能 优化创新 实现电力企业规模 数字化 成长为未来电力企 业; 实现规模数字 化; 具有注重人才 优势变革管理、合 作创新的企业文 化； 为客户提供优 质服务 来源：IDC能源行业研究，2020 数字化转型（DX）是一种为创造 新的价值而进行的业务变革， 可以通过增加收益流、节约成 本、优化流程、优化用户体验、 改进行业生态等方式进行。 4. 制定基于数字化平台的战略 化等，这些将决定具体应用案例的时间和顺序 安排。 IDC的数字化转型用例分类法为电力行业提供了一个可参考框架，可作为打造数字化电网、资产 连接、下一代安全和客户连接的起点。 来源： IDC能源行业报告, 2020 分布式能源管理 智能电网管理 虚拟电厂 模拟数字电网 微电网 分布式能源 电网可预测性 电网管理可预测 分布式能源管理 数字化电网 资产设备 故障类型和影响 分析自动化 5. 33 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 华为能源行业数字化转型方法论 华为将电力系统与5G、物联网、光、IP、云、大数据和人工智能等技术深度融合，联合合作伙伴，实现各种电力终端的 全面感知、互联和业务智能。通过数字化转型，华为致力于帮助客户更好地应对行业挑战，把握未来的机遇。 通过丰富的能源行业数字化转型实践，华为基于国际上数字化转型的通用方法模型，结合行业差异化应用场景，摸

仓储、自动化分拣等方面的云上应用实践，不断提高物流效率和准 确性。 能源方面。能源云聚焦底座规划和建设能力，并积极探索将云 应用在能源生产等业务环节。当前，能源行业上云用云尚处于夯实 基础阶段，主要有四大特点：一是能源行业转型升级政策持续加码， 提升云平台建设与应用水平已成为共识。国家能源局《2024 年能源 工作指导意见》指出，深入实施创新驱动发展战略，聚焦高端化、 数字化、智 3 月国资委党委扩大 会议指出，加快建设新能源基础设施，推进电网基础设施智能化改 造和智能微电网建设，着力提高电网对清洁能源的接纳、配置和调 控能力。随着国家在能源行业上云相关的政策逐渐落实，能源产业 升级将进一步推动能源行业上云用云水平。二是能源云建设从基础 设施云化改造，向综合能源服务云平台转变。能源产业具备环节多、 链条长、应用范围广的特点，通过对发电厂、输电线路、变电站炼 化

上”的态势快速崛起，成为现今乃至未来中国制造业出海的新动能。 机械设备、电子电气、汽车、新能源行业构成了中国制造业企业产品出海的主力军。机 械设备、电子电气行业的头部企业以产品先行，已积攒了深厚的海外市场基础与技术壁垒， 并持续进行产品与技术的创新，不断从“中国制造”向“中国创造”演进。而作为“后起之 秀”的高科技属性制造业代表，汽车、新能源行业势头正猛。四大行业也成为团队的主要研 究行业对象。 四大主力军行 持续，中国以直 接出口为代表形式的储能电池出海表现优异，宁德时代等龙头企业海外营收占比超30%。受 产业链本土化相关政策影响，部分领军企业已在美国和欧洲等核心市场着手建设本土工厂。 （3）新能源行业：海外市场需求广阔 5 中国制造业出海人才白皮书 (2025) 中国的汽车产业正通过新能源汽车在全球舞台上崭露头角。新能源汽车的国内渗透率于 2024年4月首次超过燃油车；与此同时，如图2 机械设备产业以东南亚地区为主，占到31%；电子电气产业在海外主要分布于东南亚26% 和欧洲18%。 整体上，东南亚、北美和欧洲是人才集中度较高的地区，尤其在电子电气和机械设备 行业。拉美在新能源行业表现出较大的发展潜力，其中墨西哥等拉美国家在其中扮演了重 要角色。而非洲制造业正在逐步崛起，显示出一定的增长空间。作为“一带一路”倡议的 关键区域，非洲正迎来前所未有的发展机遇。 随着中资出

综合能源是未来能源发展的方向，虽然当前业态尚处培育期， 不可避免的存在市场与政策壁垒，仍需我们不懈的尝试和探索，但 我们相信，通过在座各位领导和业界同仁的共同努力，综合能源将 不断完善，发展壮大，成就能源行业的光明未来！ 谢 谢 ！ 34 =

对于企业制定精准的智能化战略、政府优化产业政策以及推动整体经 济的智能化升级具有重要意义。 图 3-7 不同行业的智能化成熟度水平分析（本报告调研反馈数据） *公交能包含：公共事业、交通运输、能源行业（下同）；其他包含：个人消费服务、媒体、电信行业（下同） 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 39 1. 智能化成熟度水平 TOP1 行业: 金融 金融业作为信息密集型产业, 长期以来高度依赖信息技术 医疗卫生行业在智能化 道路上的稳步推进, 为提升医疗服务质量、优化医疗资源配置带来了积极影响。 5. 智能化成熟度下降最明显的行业: 公共事业、 交通运输和能源 数据显示, 公共事业、交通运输和能源行业尽管具备各自的基础与特点, 但均面临着诸多挑战, 导致其智能化成熟度水平呈现不同程度的下降趋势。 首先, 三个行业的业务体系庞大且复杂, 涉及众多的子系统和设备。在智能 化转型过程中, 将不 通系统涵盖交通信号控制、车辆监测、道路收费等多个子系统, 集成难度大, 容 易出现数据传输延迟、系统故障等问题。 图 3-13 公交能行业成熟度得分情况（本报告调研反馈数据） 其次, 公共事业、交通运输和能源行业涉及大量敏感信息,如用户的用水用 电信息、交通出行轨迹、能源消费数据等, 数据安全和隐私保护至关重要。随着 智能化技术的应用, 数据的收集、传输、存储和使用更加频繁, 网络攻击、数据 泄露等安全风险显著增加。

规模最大的国家级资源优化配置平台，自 2020 年 1 月投运以来，有力推动了新 能源行业的高质量发展，一是实现了风光新能源、新型储能和常规电源项目全流 程一站式线上接网服务，将新能源项目的接网效率提升了 3 倍以上；二是解决了 长期困扰新能源行业发展的补贴资金全流程核查和发放难题，消除了新能源行业 发展的金融风险；三是通过全域省间协同开展消纳计算，有效解决了各省年度计 划和中长期新 色算力。 然而，风能和太阳能等新能源由于其间歇性特征，常常导致发电功率波动较大。 因此，未来智算中心将建立智能储能系统，以平衡新能源发电的负荷。这一举措 不仅能够提升能源利用效率，还将促使新能源行业在输电、储能和能源回收利用 等多个环节实现产业升级与发展。 业界正从算法革新、硬件升级、算力协同三向发力破解智算能耗难题。以算 法与架构优化为先导，通过混合精度训练框架、内存优化、负载均衡策略及硬件 年)》，国家能源局印发《配电网 高质量发展行动实施方案（2024—2027 年）》、编制新型电力系统行动方案 （2024—2027 年）、编制配电网高质量发展行动实施方案（2024—2027 年）， 新能源行业金风科技、中电建集团、瑞科科技等加快开展风资源分析平台建设， 省市级电网公司借助新能源云资源分布平台示范加快分布式光伏资源分析和规 43 划平台等建设工作，夯实新能源新型电力系统规划计划基础工作。三是加快建设