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在龙云看来，电力系统的智能化转型并非选择题，而是必答题。随着风电、光伏等新能源大规模并网，以及电动汽车等新型负荷的激增，传统电力系统的供需平衡、系统调控和安全稳定面临前所未有的挑战。“新能源发电的随机性、负荷波动的复杂性，使得传统调度方法难以应对，而人工智能在预测、系统仿真、优化调控等领域的应用，为新型电力系统建设提供了关键支撑。”龙云说。

在南方电网的实践中，AI已渗透至发电预测、设备巡检、负荷调度等核心环节。龙云举例，通过AI算法，全网调度计划业务人员工作耗时从小时级压缩至分钟级，负荷预测准确率提升至98.4%；输变电设备典型缺陷识别准确率超90%，输电巡检效率提高近80倍。

南方电网的智能化转型始于2019年。从战略规划到专业公司成立，从创新平台搭建到“大瓦特”大模型发布，南方电网持续推动AI技术与电力业务深度融合，完成了从技术跟随到自主创新的转变。

然而，技术突破的背后是行业共性的挑战。龙云坦言，当前人工智能在电力领域的应用仍面临资源、技术和信息“三大壁垒”，矛盾日益凸显，叠加电力系统的高安全、高稳定、高质效要求，制约了人工智能大规模的落地应用。

为破解这一困局，南方电网以生态共建为突破口。在政府引导下建立公共性资源配置平台，通过“试验场+赛马场”机制促进技术迭代，以“汇集地+创新地”模式培育专业人才，最终实现数据、模型和人才等要素全局优化配置，实现共同进步。

在全球能源转型的背景下，AI与电力的融合已超越技术范畴，成为国家竞争力的组成部分。龙云指出，南方电网正在推动全业务域人工智能赋能行动，以AI技术保障电力系统安全稳定、促进电力运行经济高效、促进服务提质增效，“在生产、营销、调度等领域，AI应用效果将会更为突出”。

在人工智能技术加速落地的当下，算力、数据、算法的高成本投入成为横亘在行业面前的共同难题。“目前阶段，人工智能仍然属于资源投入型产业，人工智能产业应用对资金、技术依赖度极高。”龙云说。

鉴于此，南方电网通过AI要素运营强化基础资源统筹，优化资源配置和管理，提升人工智能投入成本效益。

一方面，依托底座式数据中心和AI飞轮工具链，形成云边端深度链接、数据场景迭代互促的可持续发展模式，统筹打造人工智能高质量样本库，同时构建隐私保护策略和评测体系，确保敏感数据安全。

另一方面，通过精益管理和技术优化，采用负载均衡、优先级调度等分布式算力调度技术，实现算力集群高效协同，避免算力闲置。此外，通过模型量化等技术创新减少计算冗余，持续投入研发实现算力高效利用。