过去几年，园区绿色转型首先解决的是“有没有”的问题：有没有光伏、有没有储能、有没有充换电设施，有没有能源管理平台，有没有碳管理系统。但当越来越多新能源设备真正进入园区，一个新问题显现：设备建起来了，能源系统就一定能运行好吗？光伏出力随着天气变化，工业生产负荷实时波动，热、电、汽之间彼此耦合，园区还要同时面对分时电价、最大需量、绿电消纳、碳排放和生产安全等多重约束。这意味着，零碳园区真正的难点，正在从“建设多少绿色能源资产”，逐渐转向：如何让这些能源资产真正协同起来，并长期运行在更稳定、更经济、更绿色的状态。9月10日至11日，第五期零碳园区建设重点培训班在上海外滩FTC举行。本次培训由中国能源报、中国能源经济研究院零碳园区专委会、中国开发区协会碳中和专业委员会、上海质量管理科学研究院联合主办，围绕零碳园区政策标准、AI赋能智能调控、综合能源系统及园区运营管理等议题展开系统培训。
9月11日，上海全应科技有限公司董事长夏建涛博士受邀进行“AI赋能零碳园区智能调控”专题授课，并以《AI+能源——以工业人工智能技术推动园区绿色高质量发展》为题，进行了近两个小时的系统分享。在他看来，工业AI正在成为推动零碳园区从“能源建设”走向“智能运行”的关键技术之一。风电、光伏正在成为新型能源体系的重要组成部分，但新能源天然具有波动性。太阳落下，光伏出力随之下降；风速变化，风电功率也会变化。对于化工、制药、冶金、造纸、热电等连续生产场景来说，能源供应必须保持稳定。一端是光伏、储能、热电联产、电网等多种能源来源，另一端则是工业用电、蒸汽、供暖、充换电等不同负荷。过去相对简单的“能源供给—用户消费”关系，正在演变成一个复杂的源、网、荷、储协同系统。因此，下一阶段零碳园区真正需要解决的，不只是“绿电从哪里来”，而是：
- 园区生产负荷突然增加时，怎样在不影响蒸汽压力和生产安全的情况下重新分配能源？
全应在相关实践中，已经将光伏、储能、热、电纳入综合能源调度，并结合分时电价、最大需量等因素进行运行优化。过去关注的是能源资产“建没建”，未来更重要的是这些资产“运得好不好”。02 工业AI不能只“看见数据”，还要“调得动系统”各种压力、温度、流量、电量、能耗、碳排数据不断进入系统，再通过大屏、报表和趋势图展示出来。系统展示数据 → 人发现问题 → 人计算方案 → 人下达指令，夏建涛在分享中提出，工业AI真正进入能源系统，需要形成一条完整链路：
全应的工业智能控制体系，也正是按照这一路径构建：先获取和治理工业现场数据，再构建生产过程模型，在此基础上进行优化计算，并最终参与实际控制。AI判断某个时刻应该降低发电功率，如果最后还需要运行人员再去操作设备；AI判断储能此时应该充电，但这个结果只停留在一张分析报表里；那么AI实际上还没有真正改变能源系统的运行方式。所以，零碳园区真正需要的，并不是再增加一块“看能源”的大屏。而是需要一套能够持续感知运行状态、计算更优策略，并在安全边界内参与能源调度的“AI大脑”。既然DeepSeek、ChatGPT等大模型已经拥有非常强的推理能力，为什么工业现场还需要一套专门的工业AI？大语言模型擅长从海量信息中学习语言、知识和相关性规律，它可以回答问题、总结文档、分析信息。一个阀门开度变化，会影响流量；流量变化，又会影响压力和温度；燃料品质、负荷、设备状态的变化，还会进一步影响整个系统。而工业控制最关心的，不只是“哪个答案概率最高”，而是：系统是否稳定？动作是否准确？是否实时？是否满足安全边界？
这也是夏建涛此次分享中一个非常重要的观点：AI+工业，本质上是信息智能与控制智能的融合。全应技术体系将工业AI与通用人工智能进行了区别：通用AI强调“通用、灵活”，工业人工智能则必须更加关注“安全、准确”；工业现场需要同时处理反馈闭环、状态估计、系统辨识、稳定性、PID、模型预测控制等问题。它需要将工业机理、专家知识、工业大数据和AI模型真正结合起来。
以热电系统为例，全应采用“AI+机理”双元建模方式，将热电机理、专家知识、AI建模和模型预测控制结合，用模型理解燃烧、供热、发电等物理过程，再参与后续优化与控制。工业AI不是把一个会聊天的大模型接进工厂，而是让AI真正理解并遵循工业系统的运行规律。假设一座工业园区同时拥有光伏、热电机组，并与公共电网连接。这时最理想的状态通常不是简单让所有设备按照原来的运行方式继续运行，而是尽可能提高绿电消纳，同时重新计算热电机组与电网之间的能源分配。到了晚上，光伏下降，如果此时市场电价升高，热电机组的运行策略又可能需要重新调整。发电功率改变时，必须保证主汽压力和工业蒸汽供应稳定；不同锅炉、汽机组合下，还存在最小出力、最大抽汽流量、阀门开度等一系列运行边界。
