7月25日消息，近日，网在京正式发布了能源领域的体系架构：能碳大模型+专业Agents+能碳。新奥能源副总裁、新奥泛能网CEO程路表示，泛能网现在正逐步突破能源自动驾驶的L3阶段，未来L4、L5，可以多领域智能运行，打通水、气、电、热、冷，实现多能源的自主协同。
去年，新奥泛能网发布会首次提出了“能源领域自动驾驶”的概念，为什么提到自动驾驶，是因为程路认为能源领域正处在变革的初始阶段，跟车辆的“智驾”非常接近。
具体来看，车辆的自动驾驶内核有三大中枢，第一是它对世界的感知模型，包括传感器、认知模型、决策体系等；第二是主系统、座舱有友好交互，以及根据环境变量去做更精细的调节和决策；第三，所有的控制结构，包括车辆的转向、加速等。而今天泛能网构建的自动驾驶也基于这三层逻辑。
程路在现场分享道：“今天我们将正式发布能源领域自动驾驶的体系架构，也就是刚才提到的三层逻辑，包括能碳大模型、专业Agents、能碳智控。其目的是让我们的能源系统脱离过去，未来真正进入一种无人驾驶的状态。”
程路强调，物理世界里既有的规律和机理，它背后存在因果逻辑，是垂类领域模型的底座。物理AI需要知道世界的运行规律，包括电流、电压定律等，这一点奠定了它的底层逻辑。而今天用大语言模型去尝试构建物理AI的底层架构，其内核是去构建物理世界的数字孪生系统，理解下一步动作，同时能推导出想要的结果。
程路还分享和发布了泛能网L1-L5能源自动驾驶体系。他指出，现阶段的众多产品聚焦在L1到L2，即少量自动化、少量无人参与，L2可能大部分可以靠机器决策。泛能网现在正逐步突破L3，即局域自治，不需要人参与决策，就能确保安全、经济、高效、便捷。到了L4、L5，可以多领域智能运行，打通水、气、电、热、冷，实现多能源的自主协同。
未来，能源领域自动驾驶的终局，是在不同的应用场景与客户群体中，同时具备边缘和云端计算能力，拥有全域的运营决策系统，实现能源系统与物联网的协同优化。正如车辆的自动驾驶不仅是优化单车性能，而是通过车网协同智能调度整个交通系统，从而大幅减少拥堵、提升效率、降低事故率，使整体运行更经济高效。
据新奥泛能网CPO介绍，泛能网将新奥积累了十几年的能源专业知识，能源专业数据，能源专业工具也就是泛能仿真，以及能源专业最先进的泛能理念，通过RAG、强化微调、founcationcall等综合手段，融合基础大模型，形成今天的能碳大模型。
新奥泛能网CTO孙凯解释了能碳大模型从最开始的产品输入到产品解析，最后到大模型的仿真与交互验证，是端到端的整体方案。
孙凯表示：“我们基于泛能网能碳大模型，融合了多Agents协同+MCP+仿真多级系统架构，从而在一定程度上解决了⼤模型幻觉和遗忘这两点。简单来说，基于这套Agentic AI加仿真的融合系统，我们可以让它离商业更近。大模型生成小模型，同时给到我们训练参数，帮助训练⼩模型，同时这里面涵盖了⼀个大模型调用小模型，基于多Agents协同的系统架构。”
围绕专家Agents，王尊还介绍了泛能网现阶段在衣、食、住、行场景中的know-how探索。他举例分享说：“在去年，我们做了三个点状的智能能力，而今天已经到衣⻝住行四个领域。 这些具体的智能能力都被这套 Agents 体系所调用，成为实现整个能源系统精细化管理、优化运行的虚拟助手。这些Agents虚拟助手，可以响应用户的指挥，自主规划，完成工作闭环，交付结果；可以随时和用户互动，甚至主动报告工作思路和工作进度；可以在工作中自行总结经验，在交互中不断学习成长，最终实现自主进化。以后的能源系统管理方式，不再是雇佣一堆人去使用一堆软硬件工具，管理几个能源站，而会变成几个超级个体，带领一群智能Agents，管理成千上万的能源系统。
王尊拆解了具体场景。在“衣”场景中，泛能网从去年的“染缸”场景，拓展“拉幅定型”场景，并深入构建印染行业多工序Agents，年累计减少的布匹损耗可制作500多万件T 恤。不止如此，基于通用性复用，泛能网洞察“隧道加热排湿”共性，将智能能力复用在食品工厂中，为烘焙工序节能提质。而在“住”的场景下，泛能网从酒店智能制冷，拓展了办公室、学校等建筑集群下的热水与供暖的多智能版图，累计减少碳排约等于160.5公顷森林每年的固碳量。最后，在出行层面，泛能网携手合作伙伴以新能源汽⻋充电桩为切入点，首先抓住“车桩比”失衡与低利用率的痛点问题，从综合能源的完整视角，用专业Agent优化全局，最终实现“荷源网储充售”的智能协同，为用能企业、能源服务商创造双赢价值。
最后，王尊与孙凯共同揭幕了新奥泛能网新一代能碳智控一体机。新一代产品不仅外观更科技、防护更优异，其内部结构也更集成且扩展灵活，核心更可控且性能更可靠。同时在使用上，交互带来更丰富的体验，与更高效的智能。
此外，新奥泛能网总裁张岩还在活动现场发布了“领航”“兴港”与“千帆”三个生态共建计划，分别针对渠道生态、智能能力生态与产学研生态提出不同的互利、互助政策。（崔玉贤）
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