算控安融合, “人工智能+能源”的一把金钥匙

转自：能源杂志

文/孙一凡

能源行业的智能化转型，在从试验阶段走向大规模落地。

以煤炭为例，国家矿山安全监察局计划到2026年，在全国范围建立矿山智能化标准体系。用智能技术降低安全风险，落实环境感知、系统联动和重大灾害风险智能预警，提高智能设备占比与机器人替代率，减少井下用工。

山西作为煤炭大省，截至2025年4月已建成275座智能化煤矿、1605处智能化采掘工作面。

其中山西焦煤光道煤业与曙光网络合作，基于SugonRI工业编程平台，成功部署人员定位系统，结合数据分析监测井下安全风险，提升安全预警和防护水平。

除了煤炭，中国石化今年就携手中科曙光，建设了油气行业首个国产液冷人工智能中心。背后是电力、油气等能源企业也纷纷加速智能化，投入建设“能源互联网”、智慧能源系统等，利用AI+大数据打造数字孪生模型和智能调控平台，提高系统可观可测可控能力。

从底层技术来看，是中科曙光正在融合先进算力、工业控制、国产安全，为能源行业智慧化转型提供一套软硬件基础设施，也就是曙光网络在业内首次提出的“算控安融合”理念。

用新一代人工智能技术重构能源行业，实现能源系统和智能技术协同联动，进一步地提高系统的效率，并借助数字化的手段实现系统节能，如此才能在新一轮能源转型中立于不败之地。

转型之困

著名咨询公司麦肯锡在调研了全球800家企业的数字化转型后发现，大约有71%的企业数字化转型停留在了试验阶段。

这种“试点困境”，表明数字化转型绝非买一套软硬件设备即可，它涉及到转型企业组织机制、底层架构、业务模式等一系列“伤筋动骨”的变革。

在能源场景里，新能源出力的随机波动、虚拟电厂和微网的兴起，使电网调度控制的复杂度前所未有，传统依赖人工经验的调度模式难以及时处理海量实时数据，亟需智能算法和自动化控制介入。

然而现有调度系统改造牵一发而动全身，新型电力系统结构特性深刻变化，对源-网-荷-储各环节的自适应控制和算力基础提出了更高要求。

但当前很多智能平台运行在各自封闭的嵌入式系统上，不同部门、不同设备间缺乏标准接口，数据难以互联互通，形成数据孤岛。

企业想从云端全面管控设备常受到底层架构碎片化的掣肘。要想实现电厂、变电站与云端调度中心的协同优化，需要解决实时通信、数据协议互通和大模型本地化部署等一系列难题。

作为关键基础设施的能源设备还面临着严苛的安全合规要求。企业必须加强工业控制系统的纵深防御和数据安全管理，缺乏国产化零部件也使能源企业难以确保合规，特别是跨国公司需应对不同司法管辖下彼此冲突的数据监管要求，这种安全风险导致组织间数据共享更难推进。

像广泛联网、远程运维的逆变器、数据网关等光伏设备，实践中已经不乏因网络安全被欧盟卡脖子的案例。

能源企业既要强大算力支持数字化又要确保安全可控，这种“双重压力”掣肘能源转型，部分智能化实践沦为面子工程，与实际业务脱离，无法帮助能源企业盘活和丰富资金池。

如何打通多元异构的数据，实现对能源系统的可视化智能检测和调控，精准预测和识别系统波动，量化调控目标和力度，为能源生命线的智慧、高效运行找到最优解，已成为行业龙头们发力的重点。

决战工业4.0

2025年9月23日中国国际工业博览会在上海召开，为我们观察人工智能、大数据、物联网等先进技术如何颠覆能源生产提供了重要窗口。

首先不可忽视的是，在工业智能化领域，无论是传感器数据采集、模型训练还是自动化设备部署均需要工业编程平台作为数智化底座，也就是说，很多看得见的“智能工厂应用”，背后都需要工业编程软件来支撑。

工博会举办期间，曙光网络重磅升级了中国首个工业数字化全栈编程平台——SugonRI，平台内置SugonC++与覆盖计算、控制、安全、通信等环节的知识库，既支持伙伴二次开发，也能支撑装备控制、工业物联、实时仿真等跨领域应用，从而打破多语言、多工具、多平台的壁垒，用户可实现“一站式”编程，无需重复造轮子，显著降低工业应用的开发门槛。

这套平台强调自主可控，深度适配国产C86芯片，从CPU、操作系统、数据库到开发工具链都实现了国产化替代，在满足工业软件生态需求的同时，也有效规避了供应链风险，契合关键基础设施对安全与可靠性的极致要求，在能源、交通以及水利等重要行业得到广泛应用。

为破解“黑盒运维”难题，曙光网络还发布了回溯分析平台SUNA，它具备数据采集、数据存储、数据回溯、协议分析、应用识别、会话分析、溯源取证等领先能力，全方位保障企业产能的安全运转。

能源企业运维不仅是保障运转，更是借助安全的提升，让系统运行得更高效经济。据曙光网络介绍，其服务的某电力企业在不同区域有多个运营节点，传统运维工具无法及时触达，SUNA将全网资产、网络组件、业务组件集中呈现，实现了一站式、可视化的业务监控与运维管理，单节点减少了2-3名运维人员，帮助该企业降本增效。

除了高效软件平台，曙光网络还推出了工业仿真一体机、国产工业边缘AI计算平台，为能源行业提供了强大算力底座和国产化的安全保证支持。

可以看出，从国产化算力硬件，到工业开发与安全运维平台，曙光网络已经搭建起一整套以“算控安融合”为核心的工业智能化体系，为破解“试点困境”提供了一体化的关键网络支撑。

以油气场景为例，曙光网络和智通云联联合推出注水油田注采一体化智能解决方案，该方案采用先进的“端边协同”技术架构，基于国产化AI算力设备，以及融合了智能和控制模块的开发平台，构建从感知、分析到控制的智能闭环，旨在实现“油藏—井筒—地面”一体化协同生产。

“在油井与水井前端，该方案通过部署边缘智能设备。通过高频数据采集与实时智能分析，对设备进行健康诊断、工况预警，并实现采油与分层注水的柔性控制；边缘侧通过部署注采智能优化应用（APP），深度融合边缘端的实时数据与油藏地质模型，实现对井组的动态评价、智能优化调配和措施效果的闭环跟踪管理。”

曙光网络副总工单娜博士介绍：通过功率随动与智能间抽，油田实现了10%-20%以上的节电效益；并结合“峰谷电价”策略优化生产，使单度电均价降幅超16%；而且方案立足于全国产化技术体系，采用自主AI算力底座与全链路国密加密，彻底解决了“卡脖子”与安全的后顾之忧。

每一代人都有属于自己的长征。当下这一代能源人的长征，正是要跨越数字化与智能化的险峰，建立起面向未来的新型能源体系。“算控安融合”作为曙光网络提出并践行的理念，瞄准的正是中国工业的未来——从生产制造走向智能研发，实现由制造大国向智造强国的转变。

这既是企业战略，更是时代赋予能源行业的使命。为支持这一使命，曙光网络还推出了开发者社区“曙睿（SugonRI）”网站（sugonri.sugon.com），为开发者提供学习、交流与案例实践的平台，帮助更多人快速掌握工业级编程技能并共享行业实践成果。在破解“不可能三角”的征途中，数智化转型将引领我们走出一条安全、高效、绿色的发展新路。