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在日前舉辦的第八屆世界聲博會上，羚羊能源大模型3.0發布。會上同期發布了電力交易、設備運維兩大垂直場景模型，標志著羚羊公司在"AI+能源"領域實現升級，為我國能源行業智能化轉型，探索可復制推廣的解決方案。
羚羊公司總裁徐甲甲闡述了羚羊能源大模型3.0的升級方向：一是基礎能力持續升級，除語言、視覺能力外，重點提升時序能力；二是將AI深度融入業務場景，解決實際問題；三是構建完善的全流程工具鏈，包括數據清洗、訓練框架、模型評估等。
新能源的安全高效消納與電網穩定運行，核心在于精準把控電力系統的動態平衡。無論是化解電源側的波動風險，還是適配負荷側的復雜變化，本質上都需要對能源生產、傳輸、消費全鏈條的數據進行解析，時序基礎模型作為解析負荷動態規律、支撐能源系統前瞻性決策的關鍵技術，其重要性日益凸顯。
羚羊能源大模型3.0在時序基礎模型能力上持續增強，為破解行業難題提供堅實的技術支撐。“時序數據是流淌在工業能源領域的血液。”徐甲甲表示，時序建模過程中需應對多源異構、非線性、非平穩性及高質量數據稀缺等問題，導致檢測精度偏低、泛化能力較弱、模型碎片化嚴重。
針對這些痛點，羚羊能源大模型3.0構建起統一時序基礎框架，完成時序信號統一表征與多任務統一建模，解決傳統模型碎片化問題。借助千億級時序數據的自監督學習能力，模型可自主挖掘深層特征，建立長周期建模能力，即便新場景數據稀缺也能快速泛化，讓“沉睡”數據真正“開口說話”。
工業能源設備運維長期受困于預警規則固化、故障診斷依賴專家、檢修經驗難沉淀等痛點。羚羊設備運維大模型通過融合語言與時序基礎模型，利用“雙擎驅動”架構，結合數據與知識的時空對齊機制，構建起覆蓋運行監控、消缺管理、定修管理、檢修質量管理、智能分析的全流程智能化體系。
目前，該模型已在石化、風電、火電等領域落地。某風電場應用后異常診斷效率提升62%，檢維修效率提升33%；某動設備密集型企業誤報排除率達80%，工單處理效率提升52%，實現運維降本增效。
