6月28日，国家能源集团发布全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”，覆盖电力交易、生产调度、设备检修、安全管理全链条，堪称电力行业智能化里程碑。其三大创新令人振奋：首创多能协同动态优化引擎，实现跨业务智能体协作；发电行业垂直深耕范式，覆盖“源-网-荷-储”全场景；全栈自主可控体系，建立电力全生命周期决策闭环。这标志着电力行业正式迈入“预测性维护+智能调度”的新时代。然而，在欢呼行业底座成型的同时，一个关键问题浮出水面：

当“擎源”构建了发电全链条的智能骨架，环保岛作为能耗与排放的核心战场，如何实现“毛细血管级”的精准控制？

“擎源”作为行业级基础模型，其价值在于宏观协同与跨业务调度。但在环保岛这一特殊战场，通用模型面临三重壁垒：数据响应延迟较高、机理耦合深度不足、控制闭环速度偏慢。这正是英利菲“天问AI”电力环保大模型的破局点——我们专注电力环保垂直赛道，将大模型“蒸馏”为环保岛的“专用神经系统”，用“垂直精度”破解传统烟气治理难题！

两者看似殊途同归，实则定位迥异。在核心定位上，“擎源”属于发电行业全链条操作系统级平台，“天问AI”瞄准环保岛垂直场景嵌入式控制系统，除此以外，两者在业务覆盖、部署方式、发展阶段存在一定差异。今天，我们就来深入对比一下这两大模型，看看英利菲天问AI电力环保大模型是如何以“场景专精”的独特优势给“擎源”行业大模型提供有机补充的。

1.业务覆盖：覆盖广度vs深度穿透

“擎源”以“全栈自主可控智能决策体系”为目标，聚焦电力交易、调度、运维等15个业务域，试图通过统一模型覆盖发电全生命周期。而英利菲的“天问AI”则专注于脱硫、脱硝、除尘等环保岛核心环节，将AI算法与工业机理深度融合，解决传统模型在复杂工况下的预测精度不足、响应滞后等痛点。前者强调整体协同，需平衡多场景需求，涵盖范围更广，后者聚焦单一领域，通过垂直场景数据沉淀，实现更精准的控制优化，直接给电厂带来经济效益。

2.部署方式：全栈部署vs本地化落地

“擎源”依托全国产化技术栈构建，强调“模型—智能体—应用”全栈产品矩阵，需依赖云端算力与联邦学习技术。而“天问AI”采用本地化部署模式，数据采集、模型训练、决策输出均在电厂内网完成，保障敏感数据不出域。前者依赖集团级算力中心，云端架构更适合跨电厂协同优化，国家能源集团通过构建“制度为纲、技术为盾”的数据安全防护体系，确保工业数据全生命周期安全可控；而后者的本地化部署，以更加直接、紧凑、可控的方式满足电力行业对数据隐私的严苛要求，同时实现毫秒级实时调控。

3.发展阶段：长期生态vs短期见效

“擎源”以“生态共建”为愿景，从试点验证阶段出发，到规模推广阶段，计划向产业链开放API接口，联合高校、企业攻关小样本学习等关键技术，待应用成熟后，构建开放的发电行业大模型生态体系。而“天问AI”自投产开发至今，已进入商业化验证阶段，国家能源集团马鞍山等项目落地即实现节能降耗、模型预测、精准调控和智慧运行。前者着眼未来3-5年行业智能化生态，蓝图更加远大；后者以“交付即收益”为导向，以快速解决电厂当下的痛点为追求，目标更加精准。

在电力产业智能化转型的时代背景下，“擎源”的发布无疑提供了里程碑式的宏大蓝图，它将成为能源行业的“大脑”，协同像“天问AI”这样的“末梢神经”，推动电力行业从"数字化"走向"深度智能化"。于英利菲数智而言，我们也将不断创新，继续深耕电力环保垂类场景，用数据说话、以效益验证，努力成为电厂低碳智慧转型的“更优解”，构建“垂直大模型+行业专精服务”的可持续生态。

转自：滇云发现