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蚂蚁数科发布EnergyTS能源电力时序大模型：新能源行业的突破性成就
3月26日，蚂蚁数科在苏州举办的新能源数字资产社区春季峰会上，正式发布能源电力时序大模型EnergyTS，这一举措标志着中国企业在能源AI领域取得了重大突破。EnergyTS专为新能源行业定制，其在光伏场景测评中的发电量预测准确率显著超越了谷歌（TimesFM-V2.0）和亚马逊(Chronos-Large)等国际主流通用时序模型。具体而言，在T+1天预测中，EnergyTS模型的平均绝对误差仅为0.0233，相较于谷歌模型提升了约22.4%；而在T+3天预测中，性能提升更是达到了惊人的46.8%。这些数据不仅展示了EnergyTS在预测精度上的卓越表现，也凸显了中国企业在能源AI领域的创新实力。
新能源光伏和风力发电领域长期面临发电效率不稳定的挑战，而EnergyTS通过AI技术的应用，能够精准预测发电量和电力供需情况，从而有效缓解电价波动和储能调度收益低等关联风险。该模型具备多尺度训练、多模态融合、多任务学习和零样本冷启等优势，使其能够广泛应用于光伏发电、风力发电、储能、微电网、电力交易等多个场景，实现“开箱即用”。这种灵活性和通用性使得EnergyTS成为新能源行业智能化转型的重要工具。
蚂蚁数科CEO赵闻飙表示，公司致力于解决各行业在AI时代的智能化转型问题，未来将在更多领域探索大模型技术与行业实际问题的结合。这一战略定位不仅体现了蚂蚁数科对技术创新的追求，也展示了其对行业需求的深刻理解。业内专家指出，EnergyTS有望打破欧美企业在能源AI领域的技术垄断，显著提升新能源行业运营效率和经济效益。这一观点进一步强调了EnergyTS在行业中的重要地位和潜在影响。
作为蚂蚁集团AI业务发展的缩影，蚂蚁数科通过混合使用不同供应商的芯片，不仅降低了AI模型训练成本，还减少了对单一供应商的依赖。这种创新策略不仅提升了公司的竞争力，也为行业树立了榜样。目前，蚂蚁数科的医疗AI解决方案已在7家主要医疗机构部署，这一成功案例进一步证明了公司在AI技术创新和应用方面的领先地位。
EnergyTS的技术亮点与优势
多尺度训练
EnergyTS采用多尺度训练技术，能够从不同时间尺度上捕捉数据特征，从而提高模型的预测精度。这种技术的应用使得EnergyTS能够更好地适应新能源行业中数据的复杂性和多样性。
多模态融合
EnergyTS通过多模态融合技术，将来自不同传感器和数据源的信息进行整合，从而获得更全面、更准确的数据表示。这种技术的应用使得EnergyTS能够更好地理解和预测新能源行业的复杂动态。
多任务学习
EnergyTS采用多任务学习技术，能够同时处理多个相关任务，从而提高模型的泛化能力和效率。这种技术的应用使得EnergyTS能够更好地满足新能源行业中多样化的需求。
零样本冷启
EnergyTS具备零样本冷启能力，能够在没有历史数据的情况下进行预测，从而提高模型的适应性和灵活性。这种技术的应用使得EnergyTS能够更好地应对新能源行业中的新情况和新挑战。
EnergyTS对新能源行业的影响
EnergyTS的发布对新能源行业产生了深远的影响。首先，通过提高发电量预测的准确性，EnergyTS能够帮助企业更好地进行生产计划和资源配置，从而提高运营效率和经济效益。其次，通过缓解电价波动和储能调度收益低等风险，EnergyTS能够帮助企业降低经营风险，提高盈利能力。最后，通过提供智能化的经营决策支持，EnergyTS能够帮助企业更好地应对市场变化和竞争挑战。
业内专家的观点与展望
业内专家对EnergyTS的发布给予了高度评价。他们认为，EnergyTS有望打破欧美企业在能源AI领域的技术垄断，提升中国企业在国际市场中的竞争力。同时，他们也对EnergyTS的未来发展充满了期待。专家们指出，随着技术的不断进步和应用的不断深化，EnergyTS有望在更多领域发挥重要作用，为新能源行业的可持续发展做出更大贡献。
蚂蚁数科的创新策略与成功案例
蚂蚁数科通过混合使用不同供应商的芯片，降低了AI模型训练成本，减少了对单一供应商的依赖。这一创新策略不仅提升了公司的竞争力，也为行业树立了榜样。此外，蚂蚁数科在医疗AI领域的成功应用案例也进一步证明了公司在AI技术创新和应用方面的领先地位。这些成功案例不仅展示了蚂蚁数科的技术实力，也为其他企业提供了宝贵的经验和启示。
EnergyTS的国际市场前景
EnergyTS的发布不仅在国内引起了广泛关注，也在国际市场上产生了积极反响。业内专家认为，EnergyTS有望在国际市场上取得成功，为中国企业赢得更多的市场份额和声誉。随着全球对新能源的需求不断增长，EnergyTS的应用前景将更加广阔。中国企业应抓住这一机遇，加强技术创新和国际合作，推动EnergyTS在全球范围内的推广和应用。
