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3月26日，新能源數(shù)字資產(chǎn)社區(qū)春季峰會在蘇州召開。會上，螞蟻數(shù)科發(fā)布能源電力時序大模型EnergyTS，可通過精準(zhǔn)預(yù)測發(fā)電量、供需情況等，為新能源行業(yè)發(fā)展優(yōu)化經(jīng)營策略。根據(jù)光伏場景測評顯示，該垂類模型在行業(yè)評測集上的發(fā)電量預(yù)測準(zhǔn)確率超越谷歌（TimesFM-V2.0）、亞馬遜（Chronos-Large）等行業(yè)主流的通用時序模型。

圖說：螞蟻數(shù)科能源電力時序大模型EnergyTS Benchmark評分

值得注意的是，此次EnergyTS的發(fā)布是螞蟻數(shù)科在AI大模型業(yè)務(wù)布局上的一次亮相，螞蟻數(shù)科CEO趙聞飆曾斷言，AI時代，大模型技術(shù)創(chuàng)新帶來了傳統(tǒng)行業(yè)的變革機(jī)遇，大模型的多模態(tài)感知理解能力，將引發(fā)新交互、新服務(wù)，AI鏈接物理世界成為可能。

在新能源領(lǐng)域，新能源光伏和風(fēng)力發(fā)電環(huán)節(jié)，容易受到太陽輻照、風(fēng)速、云量、溫度、設(shè)備性能等多重因素影響，存在發(fā)電效率不穩(wěn)定的問題，進(jìn)而帶來用電供需不平衡、電價波動劇烈、儲能調(diào)度收益低等關(guān)聯(lián)風(fēng)險。用AI技術(shù)可加強(qiáng)發(fā)電量預(yù)測的準(zhǔn)確性，對電站的投資選址、行業(yè)收益評估、儲能調(diào)度運(yùn)營效率、資產(chǎn)風(fēng)險管控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)至關(guān)重要。

據(jù)介紹，EnergyTS是專為新能源行業(yè)定制的能源電力垂類時序大模型，其充分融入了新能源行業(yè)的專業(yè)知識和垂類場景的多模態(tài)數(shù)據(jù)，具備多尺度訓(xùn)練、多模態(tài)融合、多任務(wù)學(xué)習(xí)、零樣本冷啟等優(yōu)勢。能廣泛用于包括光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲能、微電網(wǎng)、電力交易、虛擬電廠等多個場景，企業(yè)無需額外的訓(xùn)練，實現(xiàn)“開箱即用”。

螞蟻數(shù)科提供的EnergyTS大模型測試數(shù)據(jù)顯示：在發(fā)電預(yù)測這一典型場景中，在T+1天的預(yù)測中，EnergyTS的MAE（平均絕對誤差）僅為0.0233，較谷歌（TimesFM-V2.0）性能提升約22.4%。在T+3天預(yù)測任務(wù)中， EnergyTS的性能較谷歌（TimesFM-V2.0）提升46.8%，較亞馬遜（Chronos-Large）提升62.4%。

業(yè)內(nèi)人士指出，該成果有望打破歐美企業(yè)在能源AI領(lǐng)域的技術(shù)壟斷，大幅提升新能源行業(yè)運(yùn)營效率，輔助風(fēng)控決策，提高經(jīng)濟(jì)效益。

“我們希望致力于解決千行百業(yè)在AI時代的智能化轉(zhuǎn)型問題，除了新能源行業(yè)，未來螞蟻數(shù)科還將在更多領(lǐng)域探索大模型技術(shù)能力與行業(yè)現(xiàn)實問題的共同解法。”趙聞飆表示。

螞蟻數(shù)科是螞蟻集團(tuán)AI業(yè)務(wù)發(fā)展的一個縮影，事實上，據(jù)外媒報道，螞蟻集團(tuán)通過混合使用不同供應(yīng)商的芯片，該公司不僅降低了AI模型訓(xùn)練的時間和成本，還減少了對英偉達(dá)等單一供應(yīng)商的依賴。該公司日前還宣布對其醫(yī)療AI解決方案進(jìn)行"重大升級"，目前7家主要醫(yī)院及醫(yī)療機(jī)構(gòu)已部署該技術(shù)。