远景张雷：用“物理人工智能”这把钥匙，敲开能源系统变革的大门
在人工智能浪潮席卷全球的今天，我们似乎已经习惯了软件算法、算力竞赛的叙事。然而，在能源这个关乎国计民生的核心领域，一场与众不同的“智能革命”正在悄然发生，它不仰仗庞大的数据中心，而是将目光投向了更基础的物理世界。远景科技集团创始人兼CEO张雷，就以一个极具前瞻性的视角，提出了“物理人工智能”（Physical AI）的概念，并将其视为解锁能源系统变革的“金钥匙”。
这不是一次简单的概念包装，而是对当前能源行业智能化痛点的深刻洞察，以及对未来技术融合路径的坚定探索。当我们将技术想象力从纯粹的比特世界延展到原子、电子、光子的真实运转时，能源的未来，或许比我们想象的更加触手可及，愈发充满无限可能。
远景张雷：以物理人工智能为钥，解锁能源系统变革新未来
2023年11月28日
对于很多人来说，人工智能（AI）的印象标签是“大数据”、“算法模型”、“算力集群”。这些技术成功地渗透进我们生活的方方面面，从推荐算法到自动驾驶，无一不是在海量数据和强大计算能力的比拼中实现突破。然而，在能源领域，一个更加普适、更加底层的智能逻辑正在被构建，它指向的并非是虚拟世界的运算，而是真实物理世界的精妙调控。
远景科技集团创始人兼CEO张雷，在近期的一系列公开表态中，旗帜鲜明地提出了“物理人工智能”（Physical AI）的理念。这一概念的提出，让产业界看到了能源智能化升级的另一条可行路径。
告别Gigawatts的海量数据，拥抱Physical AI的精准调控
传统的能源系统，例如发电厂、输电网，本身就是一个极其复杂的物理系统。每一度电的产生、传输、分配，都遵循着能量守恒、电磁感应等一系列扎实的物理定律。然而，过去我们对这些系统的优化，很大程度上依赖于对宏观数据的分析和经验判断。
张雷认为，真正意义上的能源智能化，需要从更底层的物理层面去理解和优化。“物理人工智能”的核心在于，不是将物理世界的运行完全映射到数字世界进行模拟和推演，而是直接利用AI技术，与物理世界的元器件、设备进行更高频、更直接的交互，实现对物理现象的精准感知、预测和控制。
他进一步解释说，这就像是让AI学会“听懂”设备的“语言”，了解它们在物理层面的细微变化。例如，风机叶片的角度、涡轮的转速、变压器的温度，这些看似微小的物理参数，通过Physical AI的深度学习和实时反馈，能够帮助我们实现对风力发电效率的极致优化，或者在电网中更早地发现潜在的故障隐患，从而避免大规模的停电事故。
边缘智能与数字孪生：Physical AI的坚实基座
实现Physical AI，离不开两个关键的技术支撑：边缘计算和数字孪生。
边缘计算扮演着“触角”的角色。通过在设备端部署轻量化的AI模型，数据可以在本地被实时处理和分析，无需将海量数据上传至云端。这大大降低了延迟，提高了响应速度，对于需要毫秒级响应的能源调度场景至关重要。张雷指出，这意味着AI不再是遥不可及的“云脑”，而是“沉浸式”地存在于风机、光伏板、电池等每一个能源节点之中。
而数字孪生则相当于AI学习和演练的“试验场”。通过构建高度逼真的物理系统数字模型，AI可以在虚拟环境中进行无数次测试和优化，而无需担心对真实物理系统造成任何损害。远景在这一领域已经进行了深入的探索，通过数字孪生技术，他们能够模拟不同天气条件对风机性能的影响，预测设备寿命，并为运维团队提供精确的指导。
解锁更高效、更可靠、更绿色的能源未来
“物理人工智能”的提出，并非空中楼阁，而是源于远景在新能源物联网领域的长期耕耘和实践。从风机、光伏、储能到充电桩，远景的业务版图几乎覆盖了清洁能源的各个环节。正是这些业务的积累，让张雷深刻理解到，要实现能源系统的整体优化，必须打破单一场景的局限，建立一个能够理解和驱动物理世界智能化转型的通用技术框架。
他认为，Physical AI将成为：
- 驱动能源效率飞跃的引擎： 通过对物理过程的精细化控制，最大化每一份能源的产出和利用效率。
- 构筑能源系统韧性的盾牌： 预测性维护、智能故障诊断，让能源供应更加可靠，抵御各种不确定性。
- 加速绿色能源普及的加速器： 降低能源系统的运行成本，提升可再生能源在能源结构中的比重，真正实现可持续发展。
正如张雷所言：“我们相信，真正的智能，是与物理世界共舞的智能。”“物理人工智能”的理念，为我们描绘了一个更加具象、更加务实的能源智能化蓝图。在这个蓝图里，AI不再是悬浮的概念，而是化身为驱动能源系统高效运转、保障人类绿色未来的强大引擎。我们有理由期待，在Physical AI这把“金钥匙”的开启下，一个更加智能、高效、可靠的能源新纪元，正加速到来。
