在龙云看来 ，电力系统的智能化转型并非选择题
，而是必答题。随着风电、光伏等新能源大规模并网，以及电动汽车等新型负荷的激增 ，传统电力系统的供需平衡 、系统调控和安全稳定面临前所未有的挑战 。“新能源发电的随机性
、负荷波动的复杂性
，使得传统调度方法难以应对，而人工智能在预测、系统仿真 、优化调控等领域的应用 ，为新型电力系统建设提供了关键支撑
。
”龙云说。

在南方电网的实践中，AI已渗透至发电预测
、设备巡检、负荷调度等核心环节 。龙云举例
，通过AI算法，全网调度计划业务人员工作耗时从小时级压缩至分钟级 ，负荷预测准确率提升至98.4%；输变电设备典型缺陷识别准确率超90%
，输电巡检效率提高近80倍
。

南方电网的智能化转型始于2019年。从战略规划到专业公司成立，从创新平台搭建到“大瓦特”大模型发布 ，南方电网持续推动AI技术与电力业务深度融合
，完成了从技术跟随到自主创新的转变 。

然而，技术突破的背后是行业共性的挑战
。龙云坦言 ，当前人工智能在电力领域的应用仍面临资源 、技术和信息“三大壁垒 ”
，矛盾日益凸显，叠加电力系统的高安全、高稳定
、高质效要求 ，制约了人工智能大规模的落地应用。

为破解这一困局
，南方电网以生态共建为突破口 。在政府引导下建立公共性资源配置平台，通过“试验场+赛马场
”机制促进技术迭代 ，以“汇集地+创新地”模式培育专业人才，最终实现数据、模型和人才等要素全局优化配置
，实现共同进步
。

在全球能源转型的背景下，AI与电力的融合已超越技术范畴 ，成为国家竞争力的组成部分。龙云指出
，南方电网正在推动全业务域人工智能赋能行动，以AI技术保障电力系统安全稳定 、促进电力运行经济高效
、促进服务提质增效 ，“在生产、营销 、调度等领域
，AI应用效果将会更为突出 ” 。

在人工智能技术加速落地的当下，算力
、数据、算法的高成本投入成为横亘在行业面前的共同难题。“目前阶段 ，人工智能仍然属于资源投入型产业
，人工智能产业应用对资金 、技术依赖度极高
。
”龙云说。

鉴于此，南方电网通过AI要素运营强化基础资源统筹 ，优化资源配置和管理
，提升人工智能投入成本效益 。

一方面，依托底座式数据中心和AI飞轮工具链 ，形成云边端深度链接
、数据场景迭代互促的可持续发展模式，统筹打造人工智能高质量样本库
，同时构建隐私保护策略和评测体系，确保敏感数据安全
。

另一方面 ，通过精益管理和技术优化
，采用负载均衡、优先级调度等分布式算力调度技术，实现算力集群高效协同 ，避免算力闲置。此外
，通过模型量化等技术创新减少计算冗余，持续投入研发实现算力高效利用 。