今儿个咱们聊聊2026年电力行业里，人工智能那块儿会怎么发展。把事儿扒拉开说，一共是8页的报告。核心意思是中国电科院人工智能所按照新型电力系统的战略需求，估摸出了2026年六大技术走势。说白了，搞人工智能，就是想推动电力系统生产力和生产关系的大变革，给解决电网面临的那些麻烦事儿出一把力。 科学智能这方面，得给电力系统的科研方法换个新活法。基础模型要把实验数据、物理约束还有符号规则全都揉在一起，把科研从靠人去干、靠人工验证的那种老路子，变成让AI自动找问题、发现新知识的新路子，这就好比给科研插上了AI的翅膀。 电力那边的多模态世界模型也得跟着升级。光知道现在啥样不够用了，得用上多模态大模型、知识增强和强化学习，把“感知—语言—动作”这一套体系打通。这样一来，就能从知道现状变成预测未来，让设备运维这些场景的准确度蹭蹭往上涨，给系统往更聪明的方向发展打个底。 多智能体技术也不能停留在一个人单打独斗的阶段了。得靠大模型提升大家伙儿在复杂环境里看东西、做决定的本事。以前业务标准不统一、数据传得慢的毛病得想办法治一治，把电网的“智慧中枢”建起来，把工作模式变成人机一起干活的新模式。 安全可靠是个大前提。现在深度学习模型有不少毛病，得靠可信增强和评估技术去堵漏洞。把安全可靠的理念变成实打实的技术手段，好让电力智能应用能高质量地搞起来。 具身智能也能推动边缘侧的应用爆发。“轻量化模型”配上专用硬件能把活儿干得更快更好。这种技术要是和边缘智能深交深合了，就能帮着现场干活的人自己看情况、自己做决定，从以前的到处巡检变成自己动手干，不光省事儿还能少点风险。 最后还有生物智能这块儿。像类脑智能、脑机接口这些技术特别省电、反应还快。正好适合推推电力设备的状态这类特别的活儿。把这种生物智能和机器智能合在一起发展，以后就能让那些低功耗又高速度的模型和系统在设备感知、分析的时候更实用更普及。