能源派重塑AI发展观：让电力长出智力

背景

当前，具身智能（Embodied AI）已成为科技与产业界的热议焦点。从春晚舞台上翻跟头、扭秧歌的机器人，到商场景区中迎宾导购的实体智能设备，具身智能正从概念走向现实。在产业端，国内具身智能赛道融资额逐年倍增，产业链拥挤，各类玩家纷纷入场。

目前市面上的玩家主要分为三类：一是聚焦短期高频任务替代的“务实路线”；二是致力于软硬件一体化的“垂直整合路线”，其中不乏估值百亿以上的明星初创公司；三是拿着Demo“画大饼”圈钱的“造梦路线”。

这一热潮的底层逻辑源于对“物理AI”（Physical AI）概念的兴起。今年1月，英伟达CEO黄仁勋在CES上提出“物理AI的ChatGPT时刻已至”，定义其为能理解物理规律并在现实世界“做事”的AI。英伟达通过Omniverse仿真平台和Cosmos模型，试图打造类似CUDA的计算平台，在虚拟世界仿真现实以训练物理AI。与此同时，以特斯拉为代表的“产品派”依靠交付产品搜集数据反哺AI开发；以斯坦福大学教授李飞飞、图灵奖得主杨立昆为代表的“模型派”则致力于提升AI的空间运动感知能力。

在此背景下，远景科技集团董事长张雷提出了“能源派”的新解，认为能源不仅是AI的底座，更是其肌体和血脉。这一观点在国家能源局召开的全国“人工智能+”能源现场推进会上得到进一步阐述，标志着AI发展观正在从单纯的算力与模型竞争，向全链路能量管理维度延伸。

核心内容

“能源派”对物理AI的新解

“能源派”的核心观点在于引入“能量”维度，将其视为AI的“血液”。张雷指出，从电力进入芯片，到GPU完成训练与推理，再到形成认知、决策并实现智能输出，本质上是一场能量转化过程。

传统的AI发展往往将能源视为被动的底座，而“能源派”认为，能源是AI的过程而非尽头。要突破AI发展的瓶颈，必须解决AI生产全链路中的能量管理问题。通过引入并升维能量的独特角色，旨在让能源成为AI的经络、血液和肌理，从而推动AI进一步进化，使真正的物理AI成为现实。

AI电力系统：吃下“三层蛋糕”

黄仁勋曾提出AI产业的“五层蛋糕”比喻：底层是能源，其上是芯片，中间是算力中心，再上层是模型，最顶层是应用层。业界普遍认可这一框架，并以此理解物理AI的运作。

远景科技通过多年的业务布局，结合自研的能源大模型、气象大模型，以及对地瓜机器人和无界动力等具身智能公司的投资，已具备覆盖“五层蛋糕”的能力。然而，远景更关键的战略意图是通过开创“AI电力系统”，直接整合并优化下面的三层——能源、芯片和算力中心。

张雷认为，如果能源、芯片和算力中心各自独立，会造成机械割裂，导致“血液”无法流通，智能进化受阻，物理AI将成为“空中楼阁”。因此，远景主张将这三层有机融合为“AI电力系统”，作为AI的主体工程。

在AI电力系统下，重点聚焦于电力（尤其是绿电）、芯片、算力中心的全链路能量管理，旨在提升效率、规模、产出并节省成本。其关键技术包括智能中枢、气象大模型、能源大模型等物理AI组件，以及下一代电力基础设施。在这种架构中，电力像血液一样实时流动、按需供给、瞬间响应。

实践案例与商业闭环

远景在AI电力系统的实践上已有具体落地案例：

1. 赤峰零碳产业园：拥有2GW的100%可再生能源独立电力系统，在AI加持下实现了每项绿色资产收益的最大化。
2. 乌兰察布“星河基地”：打造吉瓦级的能源系统与算力系统一体化的AI电力系统，规模堪比美国的“星际之门”。

此外，远景还掌控了“真实场景”资产，这是实现物理AI的关键。其赤峰零碳氢氨项目是全球规模最大的绿色氢氨项目，被称为“任何仿真平台都无法模拟的极端复杂场景”。该项目被视为公司物理AI的“超级训练场”和“秘密武器”。

该项目打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能的三大绿色资产组合。在商业上，AI的加持使得绿色氢能与绿色算力获得了极致的成本竞争力，凸显了AI落地的商业价值。

“眼前路”与“身后身”的战略定位

在远景的战略体系中，具身智能被视为“眼前路”，是物理AI在现实世界最易被接受的存在方式，因此必须布局但不能止步于此。而作为肌体和血液的能源，则是AI的“身后身”，提供至关重要的支撑。

在这个体系中，物理AI是AI电力系统的重要基础，而AI电力系统终将成为人工智能的主体工程。

关键要点

• 物理AI的定义与现状：物理AI指能理解物理规律并在现实世界“做事”的AI。目前行业存在“产品派”（如特斯拉）、“模型派”（如李飞飞、杨立昆）和“能源派”（如远景科技）等不同发展路径。
• 能源角色的升维：“能源派”认为能源不仅是AI的底座，更是其“血液”和“肌体”。AI的发展瓶颈在于全链路能量管理，需将能量维度引入AI核心逻辑。
• AI电力系统的架构：远景科技提出将能源、芯片、算力中心这三层“蛋糕”有机融合，构建“AI电力系统”。这旨在解决三者独立导致的割裂问题，实现能量的实时流动与按需供给。
• 关键技术支撑：AI电力系统的基础包括智能中枢、气象大模型、能源大模型以及下一代电力基础设施，核心目标是提升全链路能量管理的效率与成本竞争力。
• 真实场景的价值：海量的物理交互数据（包括成功、失败及危险场景）是实现物理AI的关键。远景利用赤峰零碳氢氨项目这一极端复杂场景作为物理AI的“超级训练场”。
• 商业闭环验证：通过AI加持，远景在赤峰和乌兰察布的项目实现了绿色电力、绿色算力与绿色氢能的成本极致优化，验证了AI电力系统在商业上的可行性与规模化潜力。
• 战略定位：具身智能是“眼前路”（应用入口），能源是“身后身”（基础支撑）。AI电力系统被视为人工智能的主体工程，旨在通过全链路能量管理重塑AI发展路径。

意义与影响

对AI发展范式的颠覆

“能源派”提出的AI电力系统方案，不仅是一种技术架构的创新，更是一场对“AI发展观”的深层颠覆。它挑战了传统上仅关注模型参数和算力堆砌的思维定式，将“能量”提升为与数据、算法同等重要的核心要素。通过全链路能量管理，将能源化为AI的血液与经络，这种思路有望从根本上解决AI高能耗、低效率的痛点，驱动智能的再次进化。

中国方案的国际竞争力

AI已被视为新的工业革命，是全球各国竞逐未来的疆场。中国在制造业和工程能力上拥有显著优势，但在原创技术和系统性创新方面曾面临短板。远景科技首次提出的AI电力系统方案，依托中国企业在能源基础设施和工程落地方面的优势，提供了一种原生技术创新路径。这种由中国企业给出的方案，有望在全球AI竞争中形成差异化优势，特别是在绿色能源与智能算力结合的场景下。

推动物理AI规模化落地

物理AI从实验室走向现实世界，面临的最大障碍之一是数据稀缺和场景复杂。远景通过整合能源资产与真实工业场景（如零碳产业园、氢氨项目），为物理AI提供了宝贵的“真实世界”训练数据。这种“能源+算力+场景”的闭环模式，不仅加速了物理AI的技术迭代，也通过极致的成本竞争力证明了其商业价值，为具身智能的规模化落地提供了可复制的范本。

能源与数字经济的深度融合

AI电力系统的实践标志着能源行业与数字经济（AI）的深度融合。它不再将能源视为单纯的消耗品，而是将其转化为智能进化的动力源。随着吉瓦级能源系统与算力系统一体化项目的推进，未来能源基础设施将具备更强的智能响应能力，这不仅有助于实现“双碳”目标，也将为全社会提供更具弹性、更绿色的智能服务底座。