世界模型與科學智算融合賦能新型電力系統(tǒng)初探
來源：南方能源觀察 時間：2025-10-22 14:16
模型是人工智能的大腦。根據(jù)數(shù)據(jù)的輸入源和應用場景，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、時序模型、科學計算模型。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，DeepSeek、OpenAI等業(yè)界巨頭引領的大模型競爭無疑是全球科技熱點。
當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，對事物發(fā)展進行推理，并在時間空間中實現(xiàn)互動，更接近于人類真實智能。不少學者認為，世界模型是通往AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）的一個可能路徑，原因在于要實現(xiàn)真正的AGI，模型須具備真正的常識性綜合性理解能力，這只能通過對世界的內(nèi)在進行表征來獲得，這也正是世界模型研究的重點。
筆者認為，世界模型與科學智算（AI for Science）的融合或?qū)⒊蔀橄乱徊綄W術(shù)界和工業(yè)界的發(fā)展熱點。廣義上的世界模型可以認為是數(shù)字孿生和多模態(tài)大模型融合的進階版本，通過模擬現(xiàn)實世界的全面信息與復雜動態(tài)，為人工智能系統(tǒng)提供更強大的推理和預測能力；科學智算則利用已發(fā)現(xiàn)的科學規(guī)律，將人工智能技術(shù)與科學研究深度結(jié)合，推動傳統(tǒng)科學計算的變革。兩者的結(jié)合不僅能實現(xiàn)優(yōu)勢互補，還有望在多個領域催生新的應用場景。
本文重點探討世界模型與科學智算的融合前景，并簡要分析如何利用相關技術(shù)賦能新型電力系統(tǒng)。
世界模型起源、應用與發(fā)展方向
世界模型的起源可以追溯到強化學習領域，構(gòu)建一個虛擬環(huán)境，使智能體能夠在其中進行試錯學習，從而提高決策效率，類似于給培訓對象一個面向特定任務的可互動虛擬環(huán)境。世界模型最初應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)世界模型的特點是規(guī)則簡單、數(shù)據(jù)非實時，因此應用場景較為有限，只能模擬預設的簡單情況，無法覆蓋真實業(yè)務中的復雜需求。
隨著技術(shù)發(fā)展，世界模型逐漸從簡單的游戲環(huán)境擴展到更復雜的現(xiàn)實世界模擬，體現(xiàn)全領域物理規(guī)律和行為模式。類似于給培訓對象一個無特定任務的互動環(huán)境，該環(huán)境完全符合現(xiàn)實世界的底層科學規(guī)律。未來的世界模型則朝著更全面的方向發(fā)展，目標是能夠應對所有可能的業(yè)務場景，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行秒級交互，快速生成應對策略，從而大幅提升決策效率。
著名AI學者楊立昆（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，模仿人類和動物自然地學習關于世界運作方式的知識。當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），而世界模型更強調(diào)符合真實物理規(guī)律，確保其輸出與現(xiàn)實世界一致。
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世界的運行機制。因此，世界模型的發(fā)展需結(jié)合科學計算，使AI不僅能“觀察”規(guī)律，還能“理解”規(guī)律。比如，電力行業(yè)應用需融合電力專業(yè)知識，使世界模型能夠準確模擬電力系統(tǒng)的行為，而不僅僅是生成視覺化的結(jié)果。
科學智算如何支撐世界模型
科學智算的核心在于將AI技術(shù)與科學計算相結(jié)合，解決傳統(tǒng)科學計算中難以處理的復雜問題。傳統(tǒng)科學計算通常依賴精確的數(shù)學模型或數(shù)值方法，但在高維度、非線性、多尺度的復雜系統(tǒng)（如電力系統(tǒng)）中，往往面臨計算效率低、模型精度不足等挑戰(zhàn)。而科學智算通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取潛在規(guī)律，優(yōu)化計算流程，甚至發(fā)現(xiàn)新的科學原理。
科學智算應用范圍非常廣泛，涵蓋物理、化學、材料科學、生物醫(yī)學、能源、氣候模擬等多個領域，為現(xiàn)代科學技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。2024年諾貝爾化學獎授予3位通過AI破解蛋白質(zhì)神奇結(jié)構(gòu)密碼的科學家，這正是科學智算的核心能力。
世界模型作為人工智能領域的前沿研究方向，在計算效率、計算方法及新技術(shù)架構(gòu)原理方面均面臨諸多挑戰(zhàn)?？茖W智算可在多個層面支撐世界模型研究。
科學智算的第一個研究層次是計算效率的提升。例如，在物理模擬中，傳統(tǒng)有限元方法雖然精度較高，但計算成本高昂。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)輸入輸出直接映射，可在保證一定精度的同時大幅提高計算效率。
科學智算的第二個研究層次是計算范式的升級，如AlphaTensor和圖計算等。AlphaTensor通過訓練，發(fā)現(xiàn)減少乘法、增加加法可大幅提升張量乘積效率，改變原有計算路徑，顯著提高計算效率。圖計算則利用圖結(jié)構(gòu)的特點，高效地處理復雜關系數(shù)據(jù)，尤其是社交、通信、電網(wǎng)等拓撲數(shù)據(jù)。這些新的計算模式為解決復雜的科學問題提供了新的思路。
科學智算的第三個研究層次是科學原理的發(fā)現(xiàn)。事實上，幾乎所有的科學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文獻和實驗數(shù)據(jù)中提取信息，發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和知識。這種方法的核心在于利用人工智能技術(shù)的泛化能力和學習能力，深度挖掘數(shù)據(jù)背后蘊含的原理，形成內(nèi)化知識后，結(jié)合因果推理和邏輯決策，推動探索新知識。
在世界模型與科學智算融合的過程中，一要注重數(shù)據(jù)與知識的融合。世界模型當前的主流研究思路基于純數(shù)據(jù)驅(qū)動，從零開始，通過大量的數(shù)據(jù)學習現(xiàn)實世界的規(guī)律?？茖W智算則利用前人總結(jié)的經(jīng)驗，加速對已有知識的學習。二者互補融合前景廣闊。如同一個學生，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)律提升學習效率。
二要注意探索與利用的平衡?？茖W智算可加速世界模型的學習過程，但完全依賴已有知識體系也可能限制創(chuàng)新。無書自通很困難，但盡信書不如無書。因此，在世界模型與科學智算的融合過程中，需要在利用已有知識和探索新知識之間找到平衡，類似于強化學習中的“利用（Exploitation）—探索（Exploration）”問題。因此，在實際應用中，需要設計合理的機制，確保模型既能充分利用已有知識，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、簡單耦合、深度融合。
在工具調(diào)用階段，科學智算技術(shù)作為工具被集成到世界模型中。例如，利用科學智算中的優(yōu)化算法來解決世界模型中的計算問題，或者使用科學智算中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來預處理世界模型的輸入數(shù)據(jù)。這種層次的融合相對簡單，但能夠顯著提高世界模型的計算效率和數(shù)據(jù)處理能力。
在簡單耦合階段，科學智算與世界模型之間存在更緊密的聯(lián)系。例如，科學智算模型可以為世界模型提供更準確的物理規(guī)律描述，世界模型也可以為科學智算模型提供更豐富的訓練數(shù)據(jù)。這種層次的融合能夠提高模型的適應能力和泛化能力，使其更好地應對復雜的電力系統(tǒng)場景。
在深度融合階段，科學智算與世界模型完全融合，形成一個統(tǒng)一的智能系統(tǒng)。這個系統(tǒng)不僅能夠模擬電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，還能夠自動發(fā)現(xiàn)新的科學原理規(guī)律，并以此優(yōu)化具體的應用策略。例如，通過結(jié)合強化學習、因果推理、具身智能等技術(shù)，深度融合科學智算的世界模型可以在模擬環(huán)境中自主學習和優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行策略，并與實際系統(tǒng)互動，給出可解釋的控制策略，從而實現(xiàn)完全智慧化的管理，真正滿足大電網(wǎng)未來“自動駕駛”的需要。
盡管世界模型與科學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域數(shù)據(jù)，但目前的數(shù)據(jù)積累仍不足以覆蓋所有場景。另外還需要注意平衡問題，即如何協(xié)調(diào)科學智算的確定性規(guī)律與世界模型的生成式推理，避免過度依賴已有知識而失去創(chuàng)新性。
目前，世界模型與科學智算的結(jié)合仍處于工具化應用階段（簡單耦合階段），未來目標是實現(xiàn)深度融合，使科學智算成為世界模型的核心組成部分。
融合科學智算的世界模型賦能新型電力系統(tǒng)
電力系統(tǒng)是世界上最復雜最龐大的人造系統(tǒng)，其運行和發(fā)展蘊含了大量底層數(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?，每一個環(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定律、電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析等都基于經(jīng)典物理學和數(shù)學理論。這些底層數(shù)理規(guī)律為世界模型與科學智算的融合提供了堅實的基礎。
新型電力系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn)，如分布式能源的接入、電力市場的復雜性、極端天氣條件下的應急響應等。這些場景需要具備普適知識的世界模型，以快速適應不同環(huán)境和任務。而當電力系統(tǒng)面臨前所未見的情形時，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，可完成反事實推理（Counterfactual Reasoning）。例如，在電力應急調(diào)度中，世界模型需要能夠準確模擬出不同故障場景下的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)，并在從未出現(xiàn)的復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，世界模型能正確預測不同社會發(fā)展階段下的電力負荷變化及拓撲結(jié)構(gòu)和設備需求。以上需求都要求世界模型具備強大的學習能力和適應能力。
世界模型與科學智算結(jié)合的典型場景包括變電站智能運維、電力應急調(diào)度、配網(wǎng)智能規(guī)劃等。
變電站智能運維
變電站是電力系統(tǒng)的重要組成部分，其運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備的各種運行狀態(tài)和故障模式。利用科學智算中的計算效率提升技術(shù)，可以快速分析設備的健康狀態(tài)，并預測潛在的故障風險。同時，通過計算范式的升級，可以優(yōu)化設備的維護策略，提高運維效率。
電力應急調(diào)度
在極端天氣或突發(fā)事件下，電力系統(tǒng)的應急調(diào)度至關重要。世界模型可以模擬不同故障場景下的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)，為調(diào)度人員提供決策支持?？茖W智算中的科學原理發(fā)現(xiàn)技術(shù)可以挖掘電力系統(tǒng)在應急狀態(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)和實時數(shù)據(jù)，模型可以發(fā)現(xiàn)電力設備在極端條件下的潛在連鎖故障失效模式，并提前制定應對措施。
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)劃變得更加復雜。世界模型可以模擬不同負荷增長情況下的配網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)和設備需求，整合地理信息、負荷數(shù)據(jù)和設備性能等多種模態(tài)數(shù)據(jù)；科學智算則可從原理層面考慮中長期電力系統(tǒng)的演進規(guī)律，提供更準確科學的預測和優(yōu)化方案。例如，通過分析不同區(qū)域的負荷增長趨勢和分布式能源的接入情況，模型可以優(yōu)化配網(wǎng)的拓撲結(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)濟性。
結(jié)語
世界模型與科學智算的融合為新型電力系統(tǒng)的發(fā)展提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。通過優(yōu)勢互補和有機融合，世界模型可以更好地模擬電力系統(tǒng)的復雜行為，科學智算可以加速模型的學習和優(yōu)化過程。從計算效率提升到計算范式升級，再到科學原理發(fā)現(xiàn)，科學智算的發(fā)展有望為世界模型的構(gòu)建和應用提供強大支撐。在新型電力系統(tǒng)的應用場景中，世界模型與科學智算的結(jié)合有望進一步提高電力系統(tǒng)的智能化水平，為電力系統(tǒng)的安全、可靠和高效運行提供保障。未來，隨著技術(shù)發(fā)展，世界模型與科學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)新機遇。
（梁凌宇 南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司教授級高工）
責任編輯：于彤彤
