在近期一場聚焦“人工智能與未來能源系統”的科技閉門會議上，遠景科技集團董事長張雷首次系統闡釋了“物理人工智能”這一創新理念。他指出，傳統大語言模型雖能處理關聯關系，卻難以捕捉物理世界的因果邏輯，而將AI與能量守恒、空氣動力學等物理定律深度融合，正是突破這一瓶頸的關鍵路徑。這種“AI+物理規律+系統邊界”的新范式，有望消除AI的“幻覺”問題，使其在真實物理場景中發揮可靠作用。

張雷認為，能源領域將成為物理人工智能的首個突破口。作為人類社會的基礎設施，能源系統的復雜性為AI提供了絕佳試驗場。以風電、光伏為主體的新型電力系統雖能大幅降低碳排放，但其波動性和間歇性給電網調度帶來巨大挑戰。AI的毫秒級數據處理能力和全局優化決策能力，恰好能解決這一矛盾——通過預測發電出力、優化市場交易、管理電網風險，AI可顯著提升新能源消納比例，推動電力系統向“智能體”生態系統演進。

相較于美國在消費級AI領域的領先，張雷更看好中國在能源大模型賽道上的潛力。他分析稱，美國AI應用多聚焦于to C場景，缺乏工業化場景和復雜能源系統的數據積累，尤其在風機制造、儲能技術等物理實踐層面存在短板。而中國憑借豐富的應用場景和產業數據，更有可能在這一領域實現全球領先。遠景科技集團的發展軌跡便是典型案例：從風機制造起步，逐步拓展至動力電池、儲能、綠色氫氨醇等領域，最終定位為能源系統公司，為能源大模型提供了從設備到系統的全鏈條數據閉環。

以遠景赤峰零碳氫能產業園為例，該項目集成了全球最大綠色氫氨項目和獨立可再生能源電網，成為能源大模型的“天然訓練場”。園區內風機、儲能、電網等設備的協同運行，不僅產生了海量系統性數據，更培養了AI的全局感知能力。基于這一優勢，遠景推出了“天樞”能源大模型，通過圖神經網絡、時空模型和多模態Transformer算法，結合云邊端協同控制，實現了對天氣、設備、電網和市場的實時分析。目前，該模型已驅動AI風機、AI儲能等產品的商業化應用，部分試驗數據顯示，AI風機較傳統機型收益提升超20%。

在新能源制造業深陷“內卷”的當下，能源大模型被張雷視為破局關鍵。過去三年，光伏、風電、鋰電池等行業因產能過剩和惡性價格戰陷入虧損泥潭，部分企業甚至出現市場均價低于生產成本的現象。張雷指出，同質化競爭的本質是“比大小、拼肌肉”，而能源大模型將推動行業重心從物質資產轉向智能資產。“智能無法用規模衡量，未來競爭將聚焦于效益和效能。”他強調，能源大模型不僅能提升設備收益，更能幫助企業管理市場風險，實現從“堆肌肉”到“長腦子”的轉型。

盡管市場已涌現出多種能源大模型概念，但多數在數據基礎、算力支撐和可靠性驗證方面存在不足，行業尚未形成權威標準。遠景的規劃則更為務實：張雷透露，預計1-2年內能源大模型將顯現明顯價值，3年內達到類似自動駕駛L3級別的成熟度。他描繪的未來能源系統，將由數以億計的智能體構成，像珊瑚礁一樣持續演進，其核心目標是更高效地消納綠色電力，以更低成本為社會提供穩定能源。