世界模型與科學(xué)智算融合賦能新型電力系統(tǒng)初探
來源：南方能源觀察 時(shí)間：2025-10-22 14:16
模型是人工智能的大腦。根據(jù)數(shù)據(jù)的輸入源和應(yīng)用場(chǎng)景，可將模型分為通用模型和專用模型。按數(shù)據(jù)類型分類，基于輸入數(shù)據(jù)的不同分為以下五類：文本模型、視覺模型、多模態(tài)模型、時(shí)序模型、科學(xué)計(jì)算模型。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，DeepSeek、OpenAI等業(yè)界巨頭引領(lǐng)的大模型競(jìng)爭(zhēng)無疑是全球科技熱點(diǎn)。
當(dāng)前主流大模型的核心能力聚焦于自然語言處理，行業(yè)專家提出，人工智能須具備除自然語言處理外更全面的智能，而世界模型（World Model）正是潛在發(fā)展方向之一。
世界模型可模擬多種模態(tài)信息，對(duì)事物發(fā)展進(jìn)行推理，并在時(shí)間空間中實(shí)現(xiàn)互動(dòng)，更接近于人類真實(shí)智能。不少學(xué)者認(rèn)為，世界模型是通往AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）的一個(gè)可能路徑，原因在于要實(shí)現(xiàn)真正的AGI，模型須具備真正的常識(shí)性綜合性理解能力，這只能通過對(duì)世界的內(nèi)在進(jìn)行表征來獲得，這也正是世界模型研究的重點(diǎn)。
筆者認(rèn)為，世界模型與科學(xué)智算（AI for Science）的融合或?qū)⒊蔀橄乱徊綄W(xué)術(shù)界和工業(yè)界的發(fā)展熱點(diǎn)。廣義上的世界模型可以認(rèn)為是數(shù)字孿生和多模態(tài)大模型融合的進(jìn)階版本，通過模擬現(xiàn)實(shí)世界的全面信息與復(fù)雜動(dòng)態(tài)，為人工智能系統(tǒng)提供更強(qiáng)大的推理和預(yù)測(cè)能力；科學(xué)智算則利用已發(fā)現(xiàn)的科學(xué)規(guī)律，將人工智能技術(shù)與科學(xué)研究深度結(jié)合，推動(dòng)傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算的變革。兩者的結(jié)合不僅能實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，還有望在多個(gè)領(lǐng)域催生新的應(yīng)用場(chǎng)景。
本文重點(diǎn)探討世界模型與科學(xué)智算的融合前景，并簡(jiǎn)要分析如何利用相關(guān)技術(shù)賦能新型電力系統(tǒng)。
世界模型起源、應(yīng)用與發(fā)展方向
世界模型的起源可以追溯到強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，構(gòu)建一個(gè)虛擬環(huán)境，使智能體能夠在其中進(jìn)行試錯(cuò)學(xué)習(xí)，從而提高決策效率，類似于給培訓(xùn)對(duì)象一個(gè)面向特定任務(wù)的可互動(dòng)虛擬環(huán)境。世界模型最初應(yīng)用主要集中在虛擬仿真環(huán)境，如電力調(diào)度中的DTS系統(tǒng)。這類傳統(tǒng)世界模型的特點(diǎn)是規(guī)則簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)非實(shí)時(shí)，因此應(yīng)用場(chǎng)景較為有限，只能模擬預(yù)設(shè)的簡(jiǎn)單情況，無法覆蓋真實(shí)業(yè)務(wù)中的復(fù)雜需求。
隨著技術(shù)發(fā)展，世界模型逐漸從簡(jiǎn)單的游戲環(huán)境擴(kuò)展到更復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界模擬，體現(xiàn)全領(lǐng)域物理規(guī)律和行為模式。類似于給培訓(xùn)對(duì)象一個(gè)無特定任務(wù)的互動(dòng)環(huán)境，該環(huán)境完全符合現(xiàn)實(shí)世界的底層科學(xué)規(guī)律。未來的世界模型則朝著更全面的方向發(fā)展，目標(biāo)是能夠應(yīng)對(duì)所有可能的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并與AI深度結(jié)合，輔助甚至替代人工決策（如電力調(diào)度）。例如，AI智能體可以與世界模型進(jìn)行秒級(jí)交互，快速生成應(yīng)對(duì)策略，從而大幅提升決策效率。
著名AI學(xué)者楊立昆（Yann LeCun）提出，世界模型是人工智能算法模型的一種新概念，旨在通過觀察與交互，模仿人類和動(dòng)物自然地學(xué)習(xí)關(guān)于世界運(yùn)作方式的知識(shí)。當(dāng)前世界模型主要研究方向包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與統(tǒng)一建模、模型效率與可擴(kuò)展性、具身智能與物理世界交互、因果推理與邏輯決策等方面。
因此，世界模型需要具備處理所有模態(tài)數(shù)據(jù)信息的能力，可認(rèn)為是現(xiàn)有多模態(tài)大模型乃至全模態(tài)大模型的未來發(fā)展形態(tài)，但不一定是生成式的。
世界模型與多模態(tài)大模型（如GPT、Sora）有一定關(guān)聯(lián)，但也有本質(zhì)區(qū)別。世界模型基于多模態(tài)技術(shù)，但擴(kuò)展為“全模態(tài)”，不僅包含文本、圖像，還涵蓋聲音、電力數(shù)據(jù)等更廣泛的信息。多模態(tài)大模型側(cè)重生成創(chuàng)造性內(nèi)容（如文生圖），而世界模型更強(qiáng)調(diào)符合真實(shí)物理規(guī)律，確保其輸出與現(xiàn)實(shí)世界一致。
Sora生成視頻，初步展現(xiàn)了世界模型的特性，如模擬球的彈性變形、水的反光等，但仍存在違反物理規(guī)律的情況，說明其尚未完全掌握真實(shí)世界的運(yùn)行機(jī)制。因此，世界模型的發(fā)展需結(jié)合科學(xué)計(jì)算，使AI不僅能“觀察”規(guī)律，還能“理解”規(guī)律。比如，電力行業(yè)應(yīng)用需融合電力專業(yè)知識(shí)，使世界模型能夠準(zhǔn)確模擬電力系統(tǒng)的行為，而不僅僅是生成視覺化的結(jié)果。
科學(xué)智算如何支撐世界模型
科學(xué)智算的核心在于將AI技術(shù)與科學(xué)計(jì)算相結(jié)合，解決傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算中難以處理的復(fù)雜問題。傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算通常依賴精確的數(shù)學(xué)模型或數(shù)值方法，但在高維度、非線性、多尺度的復(fù)雜系統(tǒng)（如電力系統(tǒng)）中，往往面臨計(jì)算效率低、模型精度不足等挑戰(zhàn)。而科學(xué)智算通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取潛在規(guī)律，優(yōu)化計(jì)算流程，甚至發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)原理。
科學(xué)智算應(yīng)用范圍非常廣泛，涵蓋物理、化學(xué)、材料科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、能源、氣候模擬等多個(gè)領(lǐng)域，為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予3位通過AI破解蛋白質(zhì)神奇結(jié)構(gòu)密碼的科學(xué)家，這正是科學(xué)智算的核心能力。
世界模型作為人工智能領(lǐng)域的前沿研究方向，在計(jì)算效率、計(jì)算方法及新技術(shù)架構(gòu)原理方面均面臨諸多挑戰(zhàn)。科學(xué)智算可在多個(gè)層面支撐世界模型研究。
科學(xué)智算的第一個(gè)研究層次是計(jì)算效率的提升。例如，在物理模擬中，傳統(tǒng)有限元方法雖然精度較高，但計(jì)算成本高昂。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)輸入輸出直接映射，可在保證一定精度的同時(shí)大幅提高計(jì)算效率。
科學(xué)智算的第二個(gè)研究層次是計(jì)算范式的升級(jí)，如AlphaTensor和圖計(jì)算等。AlphaTensor通過訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)減少乘法、增加加法可大幅提升張量乘積效率，改變?cè)杏?jì)算路徑，顯著提高計(jì)算效率。圖計(jì)算則利用圖結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，高效地處理復(fù)雜關(guān)系數(shù)據(jù)，尤其是社交、通信、電網(wǎng)等拓?fù)鋽?shù)據(jù)。這些新的計(jì)算模式為解決復(fù)雜的科學(xué)問題提供了新的思路。
科學(xué)智算的第三個(gè)研究層次是科學(xué)原理的發(fā)現(xiàn)。事實(shí)上，幾乎所有的科學(xué)原理都可以用語言或多模態(tài)信息來描述，模型有可能從大量的科學(xué)文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取信息，發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和知識(shí)。這種方法的核心在于利用人工智能技術(shù)的泛化能力和學(xué)習(xí)能力，深度挖掘數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的原理，形成內(nèi)化知識(shí)后，結(jié)合因果推理和邏輯決策，推動(dòng)探索新知識(shí)。
在世界模型與科學(xué)智算融合的過程中，一要注重?cái)?shù)據(jù)與知識(shí)的融合。世界模型當(dāng)前的主流研究思路基于純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從零開始，通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)律。科學(xué)智算則利用前人總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，加速對(duì)已有知識(shí)的學(xué)習(xí)。二者互補(bǔ)融合前景廣闊。如同一個(gè)學(xué)生，一方面需要大量做題提升熟練度，另一方面也要總結(jié)規(guī)律提升學(xué)習(xí)效率。
二要注意探索與利用的平衡。科學(xué)智算可加速世界模型的學(xué)習(xí)過程，但完全依賴已有知識(shí)體系也可能限制創(chuàng)新。無書自通很困難，但盡信書不如無書。因此，在世界模型與科學(xué)智算的融合過程中，需要在利用已有知識(shí)和探索新知識(shí)之間找到平衡，類似于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“利用（Exploitation）—探索（Exploration）”問題。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要設(shè)計(jì)合理的機(jī)制，確保模型既能充分利用已有知識(shí)，又能探索新的可能性。這方面尚存大量研究空間。
融合的具體技術(shù)路線和挑戰(zhàn)
世界模型與科學(xué)智算融合在不同階段呈現(xiàn)不同的技術(shù)路線，按先后順序可分為工具調(diào)用、簡(jiǎn)單耦合、深度融合。
在工具調(diào)用階段，科學(xué)智算技術(shù)作為工具被集成到世界模型中。例如，利用科學(xué)智算中的優(yōu)化算法來解決世界模型中的計(jì)算問題，或者使用科學(xué)智算中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來預(yù)處理世界模型的輸入數(shù)據(jù)。這種層次的融合相對(duì)簡(jiǎn)單，但能夠顯著提高世界模型的計(jì)算效率和數(shù)據(jù)處理能力。
在簡(jiǎn)單耦合階段，科學(xué)智算與世界模型之間存在更緊密的聯(lián)系。例如，科學(xué)智算模型可以為世界模型提供更準(zhǔn)確的物理規(guī)律描述，世界模型也可以為科學(xué)智算模型提供更豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種層次的融合能夠提高模型的適應(yīng)能力和泛化能力，使其更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的電力系統(tǒng)場(chǎng)景。
在深度融合階段，科學(xué)智算與世界模型完全融合，形成一個(gè)統(tǒng)一的智能系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)不僅能夠模擬電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，還能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)原理規(guī)律，并以此優(yōu)化具體的應(yīng)用策略。例如，通過結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推理、具身智能等技術(shù)，深度融合科學(xué)智算的世界模型可以在模擬環(huán)境中自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行策略，并與實(shí)際系統(tǒng)互動(dòng)，給出可解釋的控制策略，從而實(shí)現(xiàn)完全智慧化的管理，真正滿足大電網(wǎng)未來“自動(dòng)駕駛”的需要。
盡管世界模型與科學(xué)智算的融合具有巨大潛力，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)之一在于算力需求：大規(guī)模世界模型的訓(xùn)練需要極高的算力支持，現(xiàn)有硬件可能難以滿足需求。挑戰(zhàn)之二在于數(shù)據(jù)不足：構(gòu)建通用世界模型需要跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)，但目前的數(shù)據(jù)積累仍不足以覆蓋所有場(chǎng)景。另外還需要注意平衡問題，即如何協(xié)調(diào)科學(xué)智算的確定性規(guī)律與世界模型的生成式推理，避免過度依賴已有知識(shí)而失去創(chuàng)新性。
目前，世界模型與科學(xué)智算的結(jié)合仍處于工具化應(yīng)用階段（簡(jiǎn)單耦合階段），未來目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)深度融合，使科學(xué)智算成為世界模型的核心組成部分。
融合科學(xué)智算的世界模型賦能新型電力系統(tǒng)
電力系統(tǒng)是世界上最復(fù)雜最龐大的人造系統(tǒng)，其運(yùn)行和發(fā)展蘊(yùn)含了大量底層數(shù)理規(guī)律。自第二次工業(yè)革命發(fā)展至今，電力系統(tǒng)的原理體系趨向完備，從電力的產(chǎn)生、傳輸?shù)椒峙洹⑹褂茫恳粋€(gè)環(huán)節(jié)都受到物理定律和工程原理的約束，如電力傳輸過程中的電磁感應(yīng)定律、電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析等都基于經(jīng)典物理學(xué)和數(shù)學(xué)理論。這些底層數(shù)理規(guī)律為世界模型與科學(xué)智算的融合提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
新型電力系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn)，如分布式能源的接入、電力市場(chǎng)的復(fù)雜性、極端天氣條件下的應(yīng)急響應(yīng)等。這些場(chǎng)景需要具備普適知識(shí)的世界模型，以快速適應(yīng)不同環(huán)境和任務(wù)。而當(dāng)電力系統(tǒng)面臨前所未見的情形時(shí)，人工智能可參與完成正確決策，或者按照世界模型的專業(yè)說法，可完成反事實(shí)推理（Counterfactual Reasoning）。例如，在電力應(yīng)急調(diào)度中，世界模型需要能夠準(zhǔn)確模擬出不同故障場(chǎng)景下的電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，并在從未出現(xiàn)的復(fù)雜連鎖故障情況下提供比人類專家更優(yōu)的調(diào)度方案。在配網(wǎng)智能規(guī)劃中，世界模型能正確預(yù)測(cè)不同社會(huì)發(fā)展階段下的電力負(fù)荷變化及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)備需求。以上需求都要求世界模型具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力。
世界模型與科學(xué)智算結(jié)合的典型場(chǎng)景包括變電站智能運(yùn)維、電力應(yīng)急調(diào)度、配網(wǎng)智能規(guī)劃等。
變電站智能運(yùn)維
變電站是電力系統(tǒng)的重要組成部分，其運(yùn)維效率直接影響電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。通過世界模型與科學(xué)智算的結(jié)合，可以構(gòu)建虛擬的變電站環(huán)境，全方位模擬乃至生成設(shè)備的各種運(yùn)行狀態(tài)和故障模式。利用科學(xué)智算中的計(jì)算效率提升技術(shù)，可以快速分析設(shè)備的健康狀態(tài)，并預(yù)測(cè)潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，通過計(jì)算范式的升級(jí)，可以優(yōu)化設(shè)備的維護(hù)策略，提高運(yùn)維效率。
電力應(yīng)急調(diào)度
在極端天氣或突發(fā)事件下，電力系統(tǒng)的應(yīng)急調(diào)度至關(guān)重要。世界模型可以模擬不同故障場(chǎng)景下的電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，為調(diào)度人員提供決策支持?？茖W(xué)智算中的科學(xué)原理發(fā)現(xiàn)技術(shù)可以挖掘電力系統(tǒng)在應(yīng)急狀態(tài)下的潛在規(guī)律，從而優(yōu)化調(diào)度策略。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，模型可以發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備在極端條件下的潛在連鎖故障失效模式，并提前制定應(yīng)對(duì)措施。
配網(wǎng)智能規(guī)劃
隨著分布式能源的大量接入，配網(wǎng)的規(guī)劃變得更加復(fù)雜。世界模型可以模擬不同負(fù)荷增長(zhǎng)情況下的配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)備需求，整合地理信息、負(fù)荷數(shù)據(jù)和設(shè)備性能等多種模態(tài)數(shù)據(jù)；科學(xué)智算則可從原理層面考慮中長(zhǎng)期電力系統(tǒng)的演進(jìn)規(guī)律，提供更準(zhǔn)確科學(xué)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化方案。例如，通過分析不同區(qū)域的負(fù)荷增長(zhǎng)趨勢(shì)和分布式能源的接入情況，模型可以優(yōu)化配網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并結(jié)合城市規(guī)劃等多方位信息，給出最優(yōu)規(guī)劃方案，提高供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性。
結(jié)語
世界模型與科學(xué)智算的融合為新型電力系統(tǒng)的發(fā)展提供了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。通過優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和有機(jī)融合，世界模型可以更好地模擬電力系統(tǒng)的復(fù)雜行為，科學(xué)智算可以加速模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化過程。從計(jì)算效率提升到計(jì)算范式升級(jí)，再到科學(xué)原理發(fā)現(xiàn)，科學(xué)智算的發(fā)展有望為世界模型的構(gòu)建和應(yīng)用提供強(qiáng)大支撐。在新型電力系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景中，世界模型與科學(xué)智算的結(jié)合有望進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)的智能化水平，為電力系統(tǒng)的安全、可靠和高效運(yùn)行提供保障。未來，隨著技術(shù)發(fā)展，世界模型與科學(xué)智算的融合將為新型電力系統(tǒng)的發(fā)展帶來更多的可能性和創(chuàng)新機(jī)遇。
（梁凌宇 南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司教授級(jí)高工）
責(zé)任編輯：于彤彤
