作为中国两大电网企业之一，南方电网（China Southern Power Grid, CSG）正以”大瓦特模型体系+电力具身智能+DeepSeek千亿参数模型”为核心路径，系统化推进能源电力行业的人工智能转型。从2023年9月发布电力行业首个自主可控电力大模型”大瓦特”，到2024年7月实现南方五省区80余个场景广泛应用、人工替代率80%，再到2025年2月引入DeepSeek系列模型使基础模型参数跃升至千亿级别，2026年4月重磅升级为AI原生多智能体协同、2026年7月日内瓦2026人工智能向善全球峰会斩获”创新扩大影响”优秀案例奖，南方电网的AI实践覆盖了电网调度、负荷预测、新能源消纳、设备巡检、客户服务、企业管理等多个业务核心场景。本文将围绕南方电网的核心AI场景、多场景协同、实施要素展开，并对其创新价值、争议挑战与行业启示进行点评。
一、案例企业介绍
中国南方电网有限责任公司（China Southern Power Grid Co., Ltd.，简称南方电网）成立于2002年12月，是中央直属国有独资公司，负责投资、建设和经营管理南方区域电网，覆盖广东、广西、云南、贵州、海南五省区，并与香港、澳门地区以及东南亚国家的电网相连。南方电网供电面积100万平方公里，供电人口超过2.7亿人，2024年公司总资产超过1.1万亿元，年营业收入超过8000亿元，是中国两大电网企业之一，也是全球规模最大的电网企业之一。南方电网连续多年在央企考核中获评A级，并入选国务院国资委”科改示范行动”标杆企业。
南方电网的AI布局起步于2017年，最初主要应用于电网设备运维和客服中心智能问答。2018年起开始系统性构建企业级AI平台。2023年9月26日，南方电网公司在广州召开”电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型发布会”，正式发布电力行业首个自主可控电力大模型——”大瓦特”，标志着电力行业AI进入大模型时代。2024年7月，”大瓦特”实现南方五省区发、输、变、配、用电各领域80余个场景广泛应用；2025年2月12日，南方电网人工智能创新平台完成开源大模型DeepSeek的本地部署，基础模型参数规模跃升至千亿级别；2026年4月，”大瓦特”再次重磅升级为AI原生多智能体协同；2026年7月日内瓦2026人工智能向善全球峰会斩获”创新扩大影响”优秀案例奖。南方电网已成为全球能源行业AI应用的领先者。
二、案例介绍
（一）核心 AI 场景：大瓦特模型体系——千亿参数电力行业大模型
南方电网AI战略最具标志性的核心场景，是其自主研发的”大瓦特”电力大模型体系。”大瓦特”基于华为昇腾算力集群和MindSpore训练框架打造，从零开始进行训练，是电力垂直领域首个自主创新大模型。该模型体系目前已包含2个基础大模型、7个业务域大模型、10个场景大模型及340个小模型，年调用量达23.4亿次。”大瓦特”已实现南方电网公司智能客服、输电巡检人工替代率达80%，负荷预测实现网省两级全替代。2024年广西电网公司基于”大瓦特”应用，将输电线路缺陷隐患识别效率提升了5倍，平均缺陷识别率为91.24%，准确率提升了15%，对鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的识别精度很高，基本实现了替代人工。
2025年2月，南方电网将开源大模型DeepSeek全面引入”大瓦特”模型体系，使基础模型参数规模跃升至千亿级别。升级后的”大瓦特”模型体系优势显著：支持高可靠性多路并发，在内网安全环境下提供高性能的分布式推理服务，确保海量数据处理的高效稳定；提供从1.5B到671B全量参数的多规格模型，满足不同算力环境的需求；推出可视化搭建平台，用户可通过”拖、拉、拽”快速构建智能应用，让非AI专业人员也能轻松享受AI技术带来的便利；已接入南网电力知识库，融入电力生产、营销等专业知识，使其更精准地理解行业需求。这一升级使南方电网在能源行业AI领域形成显著竞争优势。
（二）多场景协同：电网调度、设备巡检、客户服务、新能源消纳、企业管理
除核心”大瓦特”模型体系外，南方电网的AI布局延伸至电网调度、设备巡检、客户服务、新能源消纳、企业管理等几乎所有业务环节。
场景一：电网调度——国内首套自主可控电力求解器”天权”。南方电网研制国内首套自主可控电力求解器”天权”，支撑世界上集中统一出清规模最大的南方区域电力市场24小时不间断运行，日均降低总发电成本7000万元，年均降低总发电成本超345亿元。基于”大瓦特”推出的”大瓦特·天象”气象大模型，空间分辨率达1公里×1公里、预见期15天，气温预测偏差仅0.9℃，较传统方法提升20%，为负荷预测、新能源消纳和防灾减灾提供精准支撑。基于该模型，AI负荷预测准确率从97.2提升至98.78%，实现全网”单轨化”运行，完全替代人工预测。
场景二：设备巡检——CV大模型驱动AI无人机自主巡航。贵州电网依托”大瓦特”完成39个场景建设，通过输电侧”CV大模型”驱动”AI无人机”，只需3-4名工作人员就能完成全省5.5万千米输电线路的自主巡航，同时采集的数据实时上传到机巡系统进行隐患识别和处理。相比过去，人工减少90%，效率提升12倍，隐患检出率达90%以上。这种”端—边—云”协同的智能监测管理体系，实现了全线路、全时段、全要素的故障感知与预警，电网管理从事后处置向事前预防转变。
场景三：客户服务——智能客服体系机器代人率80%。南方电网智能客服体系已在广东电网客服中心落地，机器代人率达80%，有效缓解了突发事件带来的话务压力。客服AI可处理80%以上的标准化客户查询（如电费查询、停电通知、报修申请等），使人工客服专注于复杂案件。”大瓦特·智周”企业管理大模型则提供”智周万物（知识智能问答）””基层工作计划智能编排””管理创新助手”三大示范场景，通过AI语义理解与跨库检索技术，响应时间被压缩至5秒，大幅提高查询效率。
场景四：新能源消纳——AI预测新能源功率。”大瓦特”在风电、光伏等领域的功率预测中实现显著突破：在超短期（15分钟）预测方面准确率达97.24%，中短期（24小时）预测整体准确率达90%以上。这种高精度的预测能力有助于减少弃风弃光现象，提高新能源利用率，并优化电网资源配置。
场景五：企业管理——”三重一大”决策智能体。南方电网贵州兴义普安供电局创新研发并全面应用”大瓦特-普安局三重一大问题助手”智能体，通过金额阈值、资产规模、项目性质、风险等级等多维度参数，提炼出19大类、80个结构化数据标签，构建起动态更新的”智能行权规则知识库”。会议时长压缩超过30%，决策推荐准确率超99.5%，让决策从”凭经验”转向”靠数据”。
场景六：配电网智能规划——大瓦特·云睿智能体。2026年7月日内瓦人工智能向善全球峰会获奖的”大瓦特·云睿”智能体针对分布式新能源、电动汽车大规模接入带来的配电网源荷波动加剧、传统规划与运行相割裂等痛点，构建”分析、行动、进化”的AI原生技术体系，搭建仿真沙箱闭环迭代机制，打通源荷预测、风险诊断、方案生成、报告输出全流程。目前该系统已在云南电网全面部署，累计完成电网风险诊断超万次，生成规划方案超八千项。源荷预测、规划问题诊断准确率均达90%以上，规划方案实用率超过95%。
场景七：电力具身智能机器人。南方电网”电力具身大模型驱动机器人自主作业”项目，聚焦具身智能机器人在变电站高危复杂环境下的自主巡检与操作，打通数据采集、仿真建模、模型训练、现场评测全链条，自主研发视觉语言模型（VLM）和视觉语言动作模型（VLA）双层大脑架构，使机器人能够在变电站高危环境下自主完成巡检、操作任务，降低人工运维风险。
（三）实施要素：国产化算力、行业知识、生态合作三维协同
南方电网AI战略之所以能大规模落地，源于其在国产化算力、行业知识、生态合作三个维度的系统化布局。
国产化算力路径，”大瓦特”基于华为昇腾算力集群和MindSpore训练框架打造，从底层硬件到训练框架全部国产化。这一策略既保障了电力关键基础设施的安全可控，又通过国产化生态合作降低了对国外芯片的依赖，符合国家”自主可控”战略要求。
行业知识路径，南方电网将80余年电力行业积累的设备运维数据、电网调度数据、客户服务数据、新能源发电数据等专业知识库接入”大瓦特”模型，使大模型从通用基座升级为”懂电力的AI助手”。这种”通用基座+垂直知识”模式是行业大模型落地的核心范式。
生态合作路径，南方电网与华为、阿里、百度、英伟达、谷歌、亚马逊等多个头部科技企业保持合作关系。在大模型基座层与阿里（千问）、DeepSeek等合作，在算力层与华为（昇腾+MindSpore）合作，在应用层与多家AI公司合作。多元生态合作确保南方电网能够快速获取不同领域的最新AI能力。
组织协同路径，南方电网公司数字化部统筹全公司AI战略规划与资源配置，组建跨业务部门AI研发团队，建立”AI+管理””AI+生产””AI+服务””AI+营销”等多条业务线协同推进机制。这种”集团统筹+业务部门落地”的组织架构有效避免了”AI项目散点式推进”的弊端。
三、案例点评
（一）创新价值：从”经验调度”到”AI调度”的电力行业范式重构
南方电网AI案例的最大创新价值在于将传统电力行业从”经验调度”推向”AI调度”的新范式。”大瓦特·天象”气象大模型使气温预测偏差仅0.9℃，AI负荷预测准确率达98.78%，实现全网”单轨化”运行完全替代人工预测；”大瓦特·云睿”智能体使源荷预测、规划问题诊断准确率均达90%以上；电力具身智能机器人实现变电站高危环境自主巡检。这种”AI+电力”的深度融合，使南方电网在新能源消纳、电网安全、运行效率等多个维度达到全球领先水平。同时，南方电网的国产化算力+行业大模型路径，为中国关键基础设施行业的AI转型提供了可复制的实践范式。
（二）争议挑战：AI 决策可解释性、电网安全与AI责任界定
南方电网AI应用同样面临多重挑战。首先是AI决策可解释性问题，”大瓦特”在电网调度、负荷预测等关键场景的决策必须高度可解释，但当前大模型的”黑箱”问题尚未完全解决，南方电网需投入大量资源开发可解释AI（XAI）能力。其次是电网安全风险，电力是国家关键基础设施，AI系统的任何故障都可能引发大面积停电事故，南方电网需建立完善的AI系统冗余与容灾机制。第三是AI责任界定问题，当AI调度决策导致停电或经济损失时，责任应在电网公司、AI供应商还是硬件供应商，目前尚无清晰的法律界定。第四是AI研发投入与商业化回报周期问题，能源行业AI前期投入巨大，但商业化回报周期较长，对企业的资金实力与战略耐心提出考验。
（三）行业启示：能源电力行业 AI 化的”国产化+行业大模型”路径
南方电网AI案例对中国能源电力行业带来三点核心启示：第一，能源电力行业的AI转型必须坚持”国产化算力+自主可控大模型”的策略，避免触碰关键基础设施安全红线；第二，AI技术应贯穿”调度-巡检-客服-新能源消纳-企业管理”全链路，单点AI应用价值有限；第三，AI能力建设应坚持”通用基座+垂直知识”双轮驱动，将行业多年积累的专业知识库与大模型深度融合，才能释放最大价值。南方电网的实践证明：在能源电力行业，AI已经不仅是”效率提升工具”，更是”新型电力系统”的核心基础设施。
