AI应用端行业研究：赋能千行百业，AI+矿山、AI+电力助力能源改革

未来大模型+垂类行业模型的方式更有可能去完成实际场景的落地应用，基于 AGI 通用能力+细分场景的模型训练有望率先在矿山、电力、工业场景落地。

4 月 8 日，华为发布盘古大模型，指出人工智能与科学计算的交汇将会深刻影响工业、气象、能源、生物医学等领域。行业模型方面，盘古在矿山、电力等场景均有成熟的垂类模型落地应用。同时，据悉阿里将继发布“通义千问”之后于 4 月 18 日发布行业应用类模型。我们认为，未来大模型+垂类行业模型的方式更有可能去完成实际场景的落地应用，基于 AGI 通用能力+细分场景的模型训练有望率先在矿山、电力、工业场景落地。

AI+矿山：智慧矿山。战略意义层面，AI+能源行业有望助力“3060 达峰中和”；实际操作层面，华为云盘古矿山大模型推动 AI 开发“工厂式”升级，“矿鸿”工业操作系统打通软硬件一体化平台，实现矿山全域万物互联，CV 大模型落地皮带智能检测，提供矿山无人化智能解决方案。同时，全国煤炭智能化改革开出明确时间表，叠加煤矿行业自身降本增效需求或将率先受益于本轮 AI+赋能。

AI+电力：智慧电力。战略意义层面，AI+能源行业有望助力“3060 达峰中和”；实际操作层面，AI 大模型推动“源网荷储”智能化变革。电源侧：新能源电力的平滑上网离不开准确、高频的气象预测数据，华为云盘古大模型与阿里通义千问大模型均已发布相关行业模型，或将赋能传统新能源电站运营系统精细化、智能化升级。电网侧：BIM 设计是贯穿电网全域的精细建模、微观选址、建筑算量软件。AI 大模型有望打破二维与三维壁垒，实现有效转换高度联动，提升设计效率。电荷及储能侧，AI 大模型有望赋能电力市场交易，推动智慧能源管理系统通过高频实时响应决策机制，帮助售电公司、工商业用户、城乡家庭用户在上游发电峰值低价购入电能，在上游发电供应短缺时高价卖出电能，通过微电网储能或电动汽车、小型光伏面板及蓄电池进行调蓄，从而在电力交易行为当中获益，打破此前电力 IT 作为成本中心的预算刚性关系。

AI+流程：智慧流程。战略意义层面，AI+工业有望夯实“中国制造 2035”数字化底座；实际操作层面，传统化工分离分液程序人工值守依赖较重，“AI 大模型+机器视觉+DCS 系统”的智能化解决方案有望实现监测实时化、工艺精细化与厂房无人化的现代化工分离分液流程变革。

AI+离散：智慧离散。战略意义层面，AI+工业有望夯实“中国制造 2035”数字化底座；实际操作层面，智能制造落地数字工厂，AI 大模型赋能工业互联网，结合离散生产企业柔性制造、个性定制、快速交付的需要，推出自主智能制造产品，实现生产控制体系数据自动报警、设备智能化运行、智能化工位、业务链质量动态监控等功能。