引言:当前全球发展和安全形势错综复杂，能源安全与环境可持续性是摆在各国面前的双重难题。能源是工业的粮食、国民经济的命脉。全球“双碳”目标的紧迫要求以及频繁出现的极端天气，正不断给能源供应体系带来波动和挑战。幸运的是，一种新兴技术——大模型技术，创造了能源技术创新与竞争新机遇。大模型技术不仅为能源产业的创新提供了无限可能，也为全球绿色转型开辟了新道路。 全球视野:多重危机下的能源安全挑战 在全球范围内，能源安全正面临前所未有的挑战，世界进入多重危机时代。地缘风云变幻、经济增长疲软乏力、民粹主义加速崛起和气候变化加剧等问题相互交织，成为多国面临的难题。传统的能源增长模式、能源管理手段与全球合作秩序正逐渐失效，人类面临重大治理挑战。 首先，地缘将能源博弈摆上棋局，全球风暴使得能源市场面临极大不确定性。地缘冲突直接影响能源供给，造成能源价格剧烈震动。国家间的局部热战直接影响能源生产设施和运输路线，并扰动能源供需市场。例如，随着中东紧张局势升级，全球能源市场变得越来越不稳定。2024年，北亚现货液化天然气价格飙升至每百万英热单位11美元，自2月底以来已攀升约40%。若中东局势再度恶化，一旦关闭霍尔木兹海峡，亚洲液化天然气价格可能会上涨至历史新高，达到每百万英热单位100美元以上。 其次，大国竞争和贸易保守主义浪潮加速产业竞争，扰乱全球能源产业链安全。大国博弈促使欧美国家进一步加强能源关键材料和技术的投入，甚至违背经济规律推动新能源产业链向本土或者盟国转移，以期快速实现控制能源产业链。近年来，美国和欧盟采取一系列措施吸引新能源产业向本土转移，降低对外国产业链和供应链的依赖。比如美国通过实施《降低通货膨胀法案》，特别规定只有在北美生产的电动汽车和其电池组件才能享受投资税收抵免和生产税收抵免等优惠政策。然而，这些本土化趋势事实上严重破坏市场规则和国际经贸秩序，威胁全球产业链供应链稳定，也阻碍了全球共同应对气候变化的进程。 再次，能源关键技术中隐藏安全漏洞严重威胁着能源部门的网络安全。随着全球能源部门日益向数字化和智能化转型，能源部门的关键技术在提供便利的同时，也暴露出一些严重的网络安全漏洞。近年来，全球范围内多家能源企业和设备遭到黑客攻击。2023年底，某能源集团的相关数据被黑客团伙在暗网上以50比特币的价格拍卖，泄露数据涵盖了财务数据、设计图纸、职工信息等敏感内容。2024年，据日本媒体《产经新闻》报道，由工控电子制造商CONTEC公司生产的光伏监控系统中的800台远程监控设备遭黑客组织劫持。这些事件启示我们，技术依赖带来的安全隐患不容忽视。 此外，新旧能源转型不平衡和能源系统复杂性提升带来断层危机。目前，全球110多个国家已承诺到2050年实现碳中和，预计未来新能源在整个电力系统中的装机量占比和发电量占比将有可能超过90%；同时在需求侧由于灵活用电需求增加、随机性加大，供电管理更为复杂。据国际能源署预测，到2025年，全球电动汽车数量将达到2亿辆，在充电高峰期，大规模的电动汽车充电需求可能会导致电网负荷剧增，威胁电力系统的稳定性。同时一旦新能源的发展与旧能源的退役不同步，或发生供需不平衡，都将导致能源系统出现波动，威胁整体能源安全。 最后，全球气候生态危机使得能源系统面临着极端天气的重重考验。极端气候事件的频发不仅是环境问题，更是能源问题。数据显示，过去20年间，全球的洪水灾害数量从1389起上升到3254起，增加了两倍多；风暴灾害，发生数量从1457起上升到2034起；此外，干旱、山火、极端气温的发生次数均明显增加。极端天气不仅给电网带来了巨大的负荷，还导致了一系列的电力供应问题。2024年6月24日，由于高温天气持续不断，埃及将全境停电措施延长至6月30日，且每日停电时间从2小时增加至3小时。7月9日，飓风“贝利尔”登陆美国得克萨斯州，超过250万户家庭和企业失去电力供应，大面积停电事件持续了2周以上。 大模型技术:前所未有的变革机会 大模型技术，作为当代科技发展的佼佼者，正在为全球能源领域带来前所未有的变革机会。中国、美国、英国、日本和印度等国家，正全力推动大模型技术在能源安全和绿色转型中集成与应用，为全球能源治理提供了新的思路和解决方案。 大模型技术重塑能源知识生成模式，加速能源技术创新突破。2024年，来自普林斯顿大学的研究团队在《自然》杂志上刊文，人工智能助力实现核聚变研究取得重大突破，人工数智模型进行训练能预测出潜在的等离子体不稳定性，提前300毫秒进行预测并提供反应策略，从而提高了能源输出的稳定性和效率，使我们离稳定、高效核聚变能源又近了一步。此外，通过大规模的数据分析和模型预测，机器学习技术为可再生能源技术的开发提供了更加精确和可靠的解决方案。来自中国、加拿大和新加坡的研究团队在《自然》子刊《自然评论材料》上探讨了机器学习如何加速新能源材料的发现和优化。利用机器学习技术，研究人员能够预测新材料的特定性能，生成具有所需特性的新材料结构，了解可再生能源的使用和生成模式，并优化能源的存储和转换系统。 大模型技术与能源场景的丰富数据，助力智能工业生态系统培育。美国政府高度重视大模型技术在能源产业的应用，通过一系列顶层设计加快培育本土化智能生态系统。2023年，美国能源部发布了《面向科学、能源和安全的人工智能》报告，并通过量子计算计划部署了百亿亿次级计算系统，这一项目将借助能源产业大数据源进行复杂建模及仿真，进一步提高能源产业的人工智能实力。在最新发布的《能源领域AI前沿研究方向》报告中，美国能源部再次突出强调了人工智能在未来能源开发和管理中的重要性。在中国北部的鄂尔多斯市，一个由大模型技术驱动的矿山项目正在改变传统能源产业的面貌。鄂尔多斯发布的矿鸿操作系统，仅两年内实现9次迭代，通过设备利旧、算法提升和系统联动提升能源操作系统效率，推动区域能源产业智能化转型。大模型技术使得矿山运营更加高效安全，极大地减少了能源开采过程中的环境破坏。 大模型支撑跨时空耦合能源系统新平衡，加速清洁能源安全和高效转型。2022年8月，受夏季极端高温天气影响，特斯拉公司在缺电情况最为严峻的美国加利福尼亚州举办了一场紧急响应活动。散布在加州各地的2300多名特斯拉用户通过虚拟电厂，将家用储能设备“能量墙”中存储的电能输送至最缺电的地方。这些家庭用户共同提供的电力达到了16兆瓦，在高峰时段有效缓解了电力供应的压力。在建筑领域，法国达索公司成功开发了先进的电气设备数字孪生仿真模型，通过高精度的仿真和模型优化整体能源消耗。模型使设计师能够在虚拟环境中创建、测试并完善电气系统的布局和功能，用户则可以直接影响和调整自己居住或工作空间的电气配置，以适应个人的舒适偏好和节能需求。 大模型技术提升国家和全球能源治理的现代化和前瞻性，提升极端情境下的能源供应安全和韧性。《自然》杂志上发表的伏羲气候气象大模型，能提前15天准确预测全球天气变化，比如气温、风速和气压等天气参数。2024年6月，中国气象局发布人工智能全球中短期预报系统“风清”、人工智能临近预报系统“风雷”和人工智能全球次季节—季节预测系统“风顺”。这项技术的应用，极大提高了电力系统的风险防控能力，最大程度地减少自然灾害带来的影响。在利比里亚，世界银行使用先进的大模型技术来精确识别和优先处理需要电气化服务的关键区域，从而实现基于成本效益的电气化策略。该项目预计到2030年将为超过100万户家庭提供电力，其中至少三分之一需要小型电网或离网太阳能解决方案。 前沿探索:能源革新中的可能与挑战 虽然大模型技术在能源领域展现出巨大的潜力，但其实施过程中也面临诸多挑战。 首先，大模型技术发展与能源技术发展之间存在天然的不平衡。大模型技术更新速度很快，迭代快；而能源技术要求稳定，从开始的技术示范到最后推广应用需要经历漫长过程。此外，能源专家与大模型专家之间的知识距离和认知差距使得合作模式的建立也成为一大难题。 其次，数据安全和隐私保护是大模型技术必须解决的重要问题，这些技术的应用有可能加剧能源系统本身的网络安全问题。保护敏感数据不被未授权访问，同时确保操作的透明度和可审计性，对于维护公众信任和确保系统安全至关重要。在全球范围内，如何保证这些复杂的技术系统在多变环境中的鲁棒性和可靠性，是技术研发和政策制定中不可忽视的关键议题。 再次，大模型技术依赖大量的数据输入和强大的计算能力，这对许多国家的技术基础设施提出了更高要求。在全球范围内，技术发展的不平衡问题可能加剧。能源和人工智能技术强国与落后发展中国家之间的数字鸿沟若进一步扩大，将引发新的国际公平性问题。 最后，潜在的社会影响和伦理风险也不容忽视。自动化和智能化的提升可能会导致就业替代问题，特别是传统能源部门的职位可能会因技术进步而减少。同时，数据驱动的决策系统可能由于数据偏见导致歧视问题，需要通过严格的数据管理和算法审查来加以控制和纠正。 尽管存在挑战，大模型技术的故事才刚刚开始。随着全球科技能力的提升和国际合作的深化，这项技术预计将成为推动全球能源产业向更安全、更高效、更绿色方向转型发展的重要驱动力。在未来，我们将见证大模型技术如何在全球舞台上续写其辉煌的篇章，不仅在提高能效和减少排放方面发挥作用，更在全球应对气候变化的斗争中发挥关键作用。
