近期，一份深入探討大語言模型在建筑及能源行業(yè)應(yīng)用的報告引起了廣泛關(guān)注。這份名為《從DeepSeek視角透視大語言模型在建筑與能源領(lǐng)域的革新路徑與技術(shù)策略》的報告，全面剖析了大語言模型在這兩大行業(yè)的最新進展、實際應(yīng)用、未來方向以及面臨的挑戰(zhàn)。

報告首先概述了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀。近年來，AI技術(shù)取得了顯著進步，特別是在2024年，多項技術(shù)突破使得AI在多個領(lǐng)域的能力逐漸逼近甚至超越人類。其中，DeepSeek的崛起尤為引人注目，它不僅打破了AI技術(shù)的壟斷格局，還在多項性能指標上接近或超越了ChatGPT o1，有力推動了AI技術(shù)的普及和平等化，特別是在中文語境下的應(yīng)用。

在能源領(lǐng)域，傳統(tǒng)AI技術(shù)面臨著諸多挑戰(zhàn)，如應(yīng)用場景碎片化、跨學科門檻高、開發(fā)周期長等，導致多數(shù)應(yīng)用仍停留在數(shù)據(jù)采集和信息展示階段。然而，以DeepSeek為代表的新一代AI范式，通過算法、數(shù)據(jù)和算力的深度融合，實現(xiàn)了對人類專家依賴的減少，促進了技術(shù)的自我迭代升級，顯著降低了開發(fā)難度，為能源領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。

報告中，浙江大學團隊的研究成果成為亮點。他們利用大語言模型，在能源負荷預(yù)測、運行數(shù)據(jù)自動化分析以及系統(tǒng)故障檢測與診斷等方面取得了顯著成果。例如，基于大語言模型的輔助，他們實現(xiàn)了負荷預(yù)測任務(wù)的自動編程，提高了預(yù)測效率；通過運行數(shù)據(jù)的自動化分析，成功挖掘出系統(tǒng)中的能源浪費模式；同時，通過微調(diào)大語言模型，他們還大幅提高了故障檢測與診斷的準確率。

展望未來，報告指出，大語言模型的進一步發(fā)展將依賴于智能體和世界模型/數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)的突破。智能體技術(shù)有望使AI能夠勝任更多種類的工作，而世界模型/數(shù)字孿生則能讓大語言模型在虛擬環(huán)境中進行低成本演練，形成迭代閉環(huán)，推動AI技術(shù)的持續(xù)進步。浙江大學團隊自研的數(shù)字孿生云平臺，就是這一領(lǐng)域的一個成功實踐。

報告還探討了通用人工智能（AGI）的發(fā)展及其對社會的影響。隨著AGI時代的臨近，生產(chǎn)效率將得到極大提升，科研創(chuàng)新也將得到加速推動。然而，這也將帶來經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、倫理安全等方面的挑戰(zhàn)。目前，社會各界對AGI的到來尚未做好充分準備，但人工智能推動的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革已勢不可擋，能源領(lǐng)域正積極借助AI技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。