编者按：继新奥泛能网9月召开新品发布会后，环球网科技带来了如下深度报道，首发于《环球时报》旗下、中央重点新闻网站——环球网。
在新奥能源副总裁、新奥泛能网总裁程路看来，如果用“自动驾驶”来形容能源的状态，也就是说在能源系统中，实现“自动驾驶”意味着能够对能源设备的运行状态进行实时监测，并且基于这些数据做出最优的决策且实现更多的自动运营，比如自动调节能源设备的工作参数来提高效率、减少能耗或碳排放。
程路在接受记者采访时表示，这种智能化的过程不仅限于单一设备的控制，还包括整个能源系统的协调管理，例如，对于一栋建筑而言，可以通过智能化系统自动调整空调、供暖、照明等多个环节的运行策略，使得整体能源利用达到最优状态。
通过这种技术的应用，能源系统可以实现更高的智能化水平，从而达到类似自动驾驶的效果，即系统能够自我学习、自我调整，以应对各种复杂的运行环境。
近日，泛能网对外发布了优先聚焦于三个场景的智能产品——能碳智控一体机，带来能源与碳排智能管理新体验。借助AI大脑、仿真系统和算法，实现了能源系统的智能优化，进一步走向能源的“自动驾驶”。
“能源产业的数智化是必然的趋势”，程路对记者说道，而数字化的核心在于利用AI技术来提高能源使用的效率和智能化程度。
AI技术让能源上了“云”
作为能源行业的“老兵”，程路在新奥集团负责过多个业务。自加入新奥集团，程路先后担任董事局主席办公室副主任、泛能网络科技总裁助理、廊坊新奥燃气常务副总理及总经理、石家庄新奥燃气总经理等职务。
线下业务是程路的老本行，他在多年的摸爬滚打中，积累了丰富的行业经验。直至2022年，他被任命为新奥数能总裁，同时还兼任新奥能源的副总裁。
这样的工作安排使得程路不得不开始从线下业务的模式，转身投入探索能源行业的线上发展新路子，而在程路看来，能源体系的自动驾驶是未来的发展方向。
程路表示，能源体系的自动驾驶系统就是要像现代智能汽车一样，可以便捷交互，可以自动判别环境或者路线的变化，自动去寻找一种最优解和最佳的解决方案，它的交互一定也是非常友好的。 这套系统能源界很多伙伴都梦想过，也畅想过，那它能不能走进现实呢？
泛能网通过不断探索和实践，精心打造了现代能源体系的智能化核心——泛能仿真系统。这一系统象征着能源行业在智能化转型上迈出了关键一步。不同于传统能源技术依赖的机理模型与大数据分析相结合的局部优化方法，也不同于互联网企业倾向于完全依赖算法来解决能源系统优化问题。泛能网选择了一条融合两者优势的创新路径，开发了独特的泛能仿真系统。
该系统具备两大核心功能：首先，它能够迅速、轻松地“一键生成”一套完整的解决方案，实现配置上的优化；其次，它能够实时监测资源环境和用户需求的变化，自动进行问题诊断，并调整设备系统的运行，以确保能源系统始终保持在最佳状态，保障其安全和高效运行。简而言之，泛能网的泛能仿真系统是现代能源体系中的“智能驾驶舱”，为能源系统的智能化管理提供了强有力的支持。
在技术探索的道路上，泛能网巧妙地整合了AI大模型的丰富知识、海量数据资源和先进的学习机制，对能源行业传统的机理模型进行了深刻且创新的改造，并以“选用训生”的方式打造了“大模型加小模型”的能碳产业大模型。即“选”开放模型，包括通用大模型和小模型算法，“用”积累的一系列能源数据，结合专家经验与知识抽取和集成，为“训”练和“生”成能碳产业大模型夯实基础。可以感受到，人工智能技术的引入正在成为推动产业变革的关键驱动力，预示着一个充满机遇的转折点即将到来。
“AI技术与能源行业的融合能够带来全新的业务模式和服务。”程路强调，通过AI技术，能源公司可以提供更加个性化的服务，更好地满足客户的需求。
事实上，推动AI技术在能源行业的落地并不容易，除了前期的研发投入外，还有行业企业认知、管理模式、政策法规等方面的制约。
但程路坦言，虽然AI技术的发展走的是长期主义路线，但是如果忽视了AI技术的发展，就可能面临着被淘汰的风险。这一点可以从中国在新能源汽车等领域的成功中得到验证，这些新能源汽车行业的成功案例已经展示了抓住新技术发展的机遇对于产业成长的重要性。
在能源这样的传统产业中，通过AI技术的应用可以实现更高效、更智能的能源管理和服务。他认为，AI技术不仅是提升现有业务效率的一种手段，更是引领未来发展方向的重要力量。
线下+线上 提供完整解决方案
程路丰富的行业经验在这个时候也起到了作用。作为新奥集团线上和线下业务的负责人，程路能够更好地协调两者之间的关系，消除内部壁垒，提升业务效率。特别是在能源业务中，线上业务如果没有线下的支撑，其基础就会变得薄弱，而线上线下一体化能够更好地服务于客户，提供完整的解决方案。
而从管理的角度来看，程路在新奥集团内部负责两项业务，有助于推动线上线下模式的统一和优化，同时，可以减少内部沟通成本，促进不同业务单元之间的合作。这种安排有助于打破部门间的隔阂，实现资源共享，提高整体工作效率。
“线上和线下业务虽然在商业模式上有差异，但两者的目标是一致的，即通过数字化手段提升能源使用效率，为客户提供更优质的服务。”程路对记者说道。
泛能网是新奥体系内孵化的能碳专业能力认知平台，隶属于2018年成立的新奥数能子公司，至今已有六年的发展历程。
在成立初期，泛能网希望探索数字能源的实现路径，引入互联网人才，尝试物联网接入与客户引流，但发现这种方式并不完全适用于B端市场。
随后，泛能网的发展开始转向注重为客户提供实质性的价值，如节能、清洁、低碳等。2022年开始调整战略方向，专注于设备运营和运维的数字化产品开发。
根据官方信息显示，泛能网2022年已经推出五款标准化产品，包括空压、暖通、光伏智慧运营及能碳管家等，营收从2000万元增长至1亿元。
而2023年，泛能网开始提供面向场景的整体解决方案，整合多种能源综合管理，并通过生态合作增强服务能力，进一步提升了客户满意度，营收达到3亿元。
在此次新产品发布后，能碳智控一体机作为各个场景下的“具象化”智能能力，能够为传统企业带来“智”与“质”的双重跃升。以工业印染为例，该产品可针对印染过程中能耗难降、质量难控、销量难增的痛点，依靠感知、预测、分析、执行的完整智能模型，实现生产设备与供能设备的策略响应。通过这样的印染智控技术，达成生产单耗最低，经济效益最优，高良品率，低碳排水平的综合目标，带来低碳绿色产品，提升一次成品率5%，节约生产成本25%，碳排放降低450吨/染缸/年，实现经济效益与环境效益双赢。
正如自动驾驶系统不需要人操作那样，泛能网在云端提供的能碳智伴，以虚拟“小助手”的形象，可以和智控一体机进行交互。在日常工作中，还可通过泛能网手机 APP 掌握全局。能碳智控一体机适用于不同的行业，无论是中小型项目还是大型场景，都有灵活的合作及部署方式。
目前，泛能网为超过200个城市的9000多个用能方和200多个产业园区提供多元化的服务，如能碳管理、智慧运维等。尤其在智能解决方案方面，帮助客户实现能源的高效利用。例如，通过AI技术和大数据分析，泛能网能够为客户提供个性化的能源使用建议，帮助他们优化能源结构，减少能源浪费。
能量的全价值链开发是泛能网的重要目标。程路介绍，能量的全价值链开发指的是从能源的生产到最终使用的全过程优化，减少能量在转换过程中的浪费。这包括利用余热、废气回收等技术提高能源利用率。此外，数字化和AI技术的应用可以帮助识别能源转换过程中的损耗，进一步指导业务优化，实现能量的最大化利用。
程路认为全价值链开发不仅有助于提高企业的竞争力，也有助于推动行业的进步和社会的可持续发展。通过全价值链的开发，企业可以更好地整合资源，优化资源配置，实现经济效益与社会效益的双赢。
等风口 能源行业的技术起飞
“我们仍在等风口。”程路感叹，能源行业壁垒高、资产沉，但数字化升级是大势所趋，在AI技术的加持下，解决方案已经有了突破口，但行业实现整体转型仍需时间。
目前可以看到，随着新技术的不断出现和发展，比如人工智能、物联网、大数据分析等，它们与传统能源行业的结合为行业带来了新的增长点。
同时，随着全球对于环境保护意识的增强，以及消费者对于清洁能源的需求增加，新能源市场逐渐扩大，为相关企业提供了广阔的市场空间。
“在‘风口’期间，尽管存在一定的不确定性，但总体上带来的机遇大于风险。企业如果能够准确识别并抓住这些机遇，就能在竞争中占据优势。”程路认为，技术的进步是推动“风口”形成的关键因素之一，无论是新能源技术还是AI技术，都是当前重要的技术趋势。
因此，企业要想长期保持在“风口”上的优势，就需要不断地进行创新。这不仅包括技术创新，还包括商业模式的创新，以适应不断变化的市场环境。
程路认为数智化应该紧密结合产业特性，形成“产业+互联网”的模式。因此，泛能网正在努力建设成为一个强大的数智能源平台，通过这个平台，不仅可以实现能源的高效管理，还可以为其他相关产业提供服务和支持。
这意味着在能源管理的纵向上，泛能网将进一步加强对底层设备的控制能力。通过更深层次的集成和控制，可以实现更精细的能源管理和优化，提高能源使用的效率。
据了解，目前，能碳智控一体机已进入第二代的研发阶段，将注重产品轻量化、交互多样化等方面，以适应更多应用场景。在合作模式上，泛能网将提供灵活的商业合作模式，包括收益分成、能效标杆等方式，以适应不同规模的项目需求。
除了纵向深化之外，泛能网也在横向方向上寻求发展，即针对不同的应用场景和需求提供定制化的解决方案。这意味着泛能网不仅仅局限在某一种或几种类型的能源设施管理上，而是致力于成为能够满足各类复杂场景需求的能碳专业能力认知平台，从各类企业主体和岗位角色的实际需求出发，实时采集荷源网储各环节的海量数据，利用数智技术，高效链接产业需求侧和供给侧，基于智能算法+泛能仿真构成的泛能智能引擎工具，打造和应用一系列智能产品，最终成为能源产业智能运营商。
（文｜环球网科技报道记者 李文瑶）
