■ 曹炼博

作为一名在火力发电领域从业多年的业务人员，我有幸深度参与集团大模型建设，在人工智能重塑能源行业的浪潮下，这个机会于我而言，不仅是一项全新的挑战，更是一场意义非凡的技术革新之旅。

面对火电行业智能化转型的迫切需求，我和团队成员深知，若不跳出舒适区，势必被时代的列车无情抛下。于是，我们毅然决然地踏上了高强度的技术攻坚之路。我们系统学习人工智能前沿技术，深入钻研模型架构、算法逻辑和数据治理方法。

大模型研发工作艰巨而复杂，每前进一步都如同探路者在雨林中拨开迷雾、披荆斩棘。在场景设计阶段，我们组织电力行业资深专家反复研讨，聚焦技术监督、故障诊断、燃料一体化、电力营销等细分场景，通过深度解析和场景重构，制定火电大模型与业务场景的融合方案，进而明确了各场景多维度、全周期的数据需求。然而，在数据治理环节，我们遭遇了重重挑战。从统一数据采集标准，到利用AI平台与工具链实现数据去重、降噪，每一步都充满艰辛。为确保形成高质量数据集，团队投入了大量时间和精力，反复验证、修正，最终完成海量数据清洗工作。这段经历让我认识到，数据治理是大模型研发的根基，其重要性不言而喻。

项目推进过程中，时间紧、任务重，各种突发问题接踵而至。无数个夜晚，办公室灯火通明，与时间进行赛跑，争分夺秒推进研发进度。我们始终坚信，每一行代码、每一条数据、每一次模型优化，都是在为火电行业的智能化转型添砖加瓦。

大模型的落地是业务认知、数据治理与技术创新的三重淬炼，它绝非简单的算法移植，而是扎根工业场景、重构数据价值、敬畏技术边界的系统工程。

站在能源变革与AI技术融合的风口浪尖，我们将继续深耕，以大模型为核心驱动力，推动火电行业数据流和能源流深度协同，在新时代能源画卷上书写智能化新篇章。

（作者单位：电科院）