黔西电厂 周邵权

近年来，全球人工智能产业规模快速增长，年复合增长率持续保持高位，市场规模逼近万亿美元，技术渗透与行业赋能潜力显著。中国与美国作为全球AI发展核心力量，发展路径与优势各有侧重：中国强在产业应用与完整产业链，拥有丰富场景、强劲硬件制造能力及充足电力保障；美国则在底层算力芯片、核心大模型研发及顶尖人才集聚上占优，基础算法与创新生态领先。当前国际社会主要有两种AI发展理念：美国主导的AI全面替代人工的自动化路径，以及中国倡导的AI辅助人工、人机协同的增强智能路线。对于强调可靠性与安全性的电力行业而言，AI辅助人工路径更具适用性与现实意义。

在火电行业中，安全管理始终居于首要地位，其涵盖范围广泛，包括设备安全、检修安全、运行安全、人员行为安全及应急处置安全等多个方面。然而，就目前人工智能产业的发展水平来看，其应用仍较多局限于企业日常管理中的文书处理、信息检索和流程自动化等辅助性任务，而在真正关乎生产现场的安全风险识别、动态监测与实时决策等方面，仍存在明显短板。关于如何进一步推动人工智能与安全管理深度融合，切实提升安全生产水平，笔者认为有以下几方面问题亟待解决。

一是专用AI模型的场景化开发。当前国内外面向公众的通用模型，诸如豆包、阿里千问、Deepseek、ChatGPT等，主要侧重于提供问答服务、内容生成及基础办公辅助，在火电厂这类专业场景的适配性、可靠性上，尚未达到火电企业的严苛安全管理要求。火电厂安全管理亟需的不是一个对话工具，而是能够深度融合机组运行、设备检修、现场管控等业务逻辑，可精准感知生产环境、处理实时运行数据、提供安全决策建议的专用AI模型，该类模型需具备更强的场景适应性、可解释性与运行稳定性。

二是现场数据采集与指令闭环反馈。如何有效、实时、低延迟地采集设备运行、人员作业、现场环境等全要素安全运行数据，仍是技术落地过程中的难点。以火力发电企业为例，其厂区范围广、设备系统复杂、人员岗位众多、车辆设备调度频繁，对设备状态、人员行为状态、环境安全隐患的实时感知与采集仍是重大工程挑战。同时，在获得系统分析结果或决策建议后，如何将其精准、及时、有效地反馈至处于流动状态甚至非在岗状态的工作人员，确保信息可达、可理解、可执行，亦是当前人机协同中急需解决的现实问题。

三是智能化应用的成本效益平衡。任何脱离成本约束与效益评估的技术方案皆属空谈。目前，应用于工业现场的具身智能机器人，虽购置与维护价格极为昂贵，但功能相对简单、结构易受损、智能化水平有限。在环境复杂、隐患众多、工况多变的火力发电企业中，此类设备是否会因损坏率过高而沦为快速消耗品？传统人工巡检与操作在长期来看是否更为经济可靠？如何在复杂工况下保障设备耐用性与系统适用性，科学量化AI在减少安全隐患、降低事故发生率、提升管控效率、降低运维成本等方面的实际价值，实现技术投入与安全效益的平衡，仍需进一步研究验证。

应当指出，提出上述问题并非旨在否定当前人工智能产业所取得的繁荣成果，而是呼吁各方理性看待AI发展进程，居安思危，牢记人工智能赋能生产、降低风险、提升效能的初心。我们不应因阶段性成果而自满，更应清醒认识到，目前的发展水平距离真正实现人类体力劳动解放、充分发挥人类思考与创造天赋的终极目标，仍有很长的路要走。唯有持续推动人工智能技术创新、深耕行业场景痛点、健全成本效益评估模型，方能使其在火电厂安全生产领域发挥更深层次、更可持续的作用。