夏建涛：以AI科技推动能源产业数智化升级

6月15日，“能源达沃斯”——第二届中国能源•化工强国大会在“煤化工黄埔”太原理工大学隆重举行，上海全应科技有限公司董事长夏建涛博士受邀与会，并围绕《以AI科技推动能源产业数智化升级》作了专题分享发言。

夏建涛指出，当前人工智能技术正以席卷全球之势成为新一轮科技革命的核心驱动力。正如近期《人民日报》对任正非先生的采访中所提及的观点，人工智能可能引发人类最后一次科技革命，因其将逐步实现对人类脑力劳动的系统性替代。作为制造业大国，我国能源化工产业如何借助人工智能实现高质量发展，已成为关乎国家战略全局的重要命题。

自1956年人工智能概念提出以来，历经70余年技术积累，随着ChatGPT 等突破性应用的出现，人工智能已从理论探索阶段迈入产业深度赋能阶段。与前三次工业革命显著不同，人工智能首次实现了对人类决策逻辑的算法重构。从工业3.0时代通过传感器与数字化仪表构建的“物理生产—计算机控制”闭环，到工业4.0时代以AI 机器人取代人工决策的智能化调控模式，工业发展正经历从自动化向智能化的历史性跨越。

我国对人工智能发展高度重视。2021年，习近平总书记明确指出，要“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合”。与美国相比，我国在公开互联网数据规模上虽存在差距，但在工业领域拥有独特优势—— 石油化工、煤化工、电力生产等行业的设备每秒产生海量产业数据，这些数据正是培育工业人工智能的核心生产要素。AI技术的三大核心要素数据、算力、算法中，我国在工业数据层面具备显著优势，这为AI 与工业结合奠定了坚实基础。

夏建涛分享指出，人工智能竞争的终极壁垒是能源供应能力—— 算力中心单日耗电量可达数十万度，谁能保障大规模算力所需的电力供给，谁就能在人工智能竞赛中占据主动。我国能源结构具有“富煤、贫油、少气”的显著特征。2024年数据显示，煤电仍占全国发电量的67%，而太阳能、风能等绿色能源装机容量虽已超越煤电，但受限于能源分布的“西高东低”梯差导致的长距离输电损耗，以及风能、太阳能的间歇性与工业负荷稳定性之间的矛盾，实际发电量占比仅14%。这种结构性矛盾使得构建“多能互补、灵活高效、清洁低碳”的新型电力系统成为国家战略选择，而煤电作为当前最具调控能力的电源形式，承担着支撑绿电并网的关键角色。

为推动煤电转型升级，我国推出“三改联动”政策，即节能降碳改造、灵活性改造和供热改造。然而，传统煤电依赖DCS 集散控制系统与人工调控的模式已难以适应新型电力系统要求。以某化工企业自备电厂为例，在人工调控模式下，单班操作人员日均需处理2000 - 4000笔控制指令，面对下游化工装置的负荷波动，常出现“调控滞后、参数振荡”等问题，劳动强度大且调控精度不足，亟需向智能化调控模式升级。

近年来，国家层面密集出台一系列政策推动能源数字化智能化发展，构建起推动煤电智能化的制度保障体系。政策支持，产业痛点亟需解决，促成了以全应科技为代表的热电智能调控系统的兴起与应用落地。经过近十年的持续创新和迭代升级，全应科技ADMC热电智能调控系统已经升级到第五代，在国内热电行业已累计推广应用百余套，取得了丰富的实践案例和经验。

据夏建涛介绍，采用全应ADMC调控系统的热电智能化升级聚焦四大核心目标：一是运行智能化，摆脱对人工经验的依赖，实现全流程自动调控；二是控制本质安全，通过AI实时监控数千个控制点，动态防范运行风险；三是运营优化决策，在电价和煤价波动中实现成本效益最优化；四是环保精准管控，确保氮氧化物等污染物排放稳定达标。

在应用实践中，夏建涛以山东某热电厂智能化升级的例子，展示了智能热电厂的真实状态。山东某热电是集团旗下的热电厂，其下游客户是众多石油化工企业。该热电厂是由5台锅炉、4台汽机组成的复杂双母管制热电系统，有两个等级的主蒸汽母管，分别为9兆帕和5兆帕，有两个供汽母管，分别是2兆帕和2兆帕。同时，它还需要响应动态电压。整个系统十分复杂，人工运行面临巨大挑战。热电厂智能化升级完成后，实现了全厂99%以上的自动化投入率，整个电厂24小时内需要人工操作的时间不超过5分钟。电厂运行效率提高了1.7%，一年节省煤炭价值将近千万元。此外，灰渣含碳量明显改善，主蒸汽母管、高压母管和供汽母管的压力更加平稳，生产安全性也得到了良好保障。

在另外一个应用实践中，某 600MW火电机组项目部署智能协调控制、锅炉燃烧优化及环保智能控制模块，基于AI模型预测机组负荷，运用强化学习算法实时调整燃料量、风量等参数，实现发电机组全面智能化。经中国电科院测试，其变负荷调峰速率最高达 5.3%Pe/min主蒸汽压力波动范围缩小25%，打点次数减少68%，同时氮氧化物排放更平稳，可以实现氮氧化物排放的“压线运行”。

除了持续升级ADMC热电智能调控系统，为降低行业应用门槛，全应科技还开发推出了IDIC 数智一体机，具备三大创新特性：无代码控制逻辑开发，工艺专家通过可视化组件拖拽智能控制组件即可构建专属智能控制系统；预训练模型，内置 23 类行业模型，支持“即插即用”；边缘计算，单机柜部署即可实现本地实时控制。

夏建涛介绍说，当前全应科技的智能化方案已覆盖热电、化工、冶金、环保四大行业，累计实施100个以上的标杆项目。从技术实践中可以看出，工业AI 与大语言模型存在显著差异：大语言模型存在幻觉问题，在工业控制中可能导致事故；其高能耗特性也不符合绿色低碳要求；且难以理解工业生产数据。因此，工业AI 需要专门的技术体系，包括小数据量学习、抗幻觉算法、低功耗模型等，这是工业智能化的关键。

展望未来，夏建涛认为，工业数智化将呈现三大发展趋势：一是从单点优化到全局智能，从单一设备控制向全工厂全流程协同演进；二是从云端协同到自主决策，边缘计算节点将具备自主学习与决策能力；三是从效率工具到低碳引擎，AI将成为工业领域实现“双碳”目标的核心使能技术。这些趋势将推动工业发展迈向新的高度。全应科技将持续深耕工业智能化技术研发，通过“工业数据 + AI 算法 + 行业知识”的深度融合，推动我国能源化工产业加快实现从规模扩张到质量跃升的历史性跨越。