本次報告由浙江大學趙陽匯報，主要圍繞大語言模型在建筑及能源行業的發展進行探討，涵蓋人工智能發展歷程、能源領域傳統AI困境、大語言模型應用成果、未來突破點及AGI帶來的影響等內容。

1. 人工智能發展態勢：人工智能發展歷經多次浪潮，2024年取得顯著進步，在多項任務中逼近或超越人類水平。DeepSeek的出現打破AI壟斷，其多項指標與ChatGPT o1相當，推動AI平權和中文AI普惠。

2. 能源領域傳統AI困境：能源領域智能化多停留在數據采集和展示階段，應用落地困難。原因包括場景復雜多樣導致定制成本高、多學科交叉造成人才稀缺、開發周期長且團隊協作難度大。傳統范式依賴人工，限制了人工智能的可擴展性與靈活性。

3. 大語言模型新范式及應用：新范式以算法、數據和算力為核心，擺脫對人類專家的依賴，實現自我迭代。以AlphaGo Zero為例，通過強化學習和自我對弈展現強大能力。DeepSeek支撐能源領域范式突破，在建筑能源領域應用廣泛，如人機智能協同互動、能耗與碳排管控等。浙大團隊開展多項研究，利用大語言模型輔助能源負荷預測、運行數據挖掘分析和系統故障檢測診斷，成果顯著。

4. 未來突破點及潛在風險：未來大語言模型關鍵突破點在于智能體和世界模型/數字孿生。智能體可勝任多種工作，如微軟RDAgent用于自動化研發；世界模型/數字孿生能讓模型低成本虛擬演練，浙大自研仿真平臺在該領域有一定成果。但大語言模型項目落地存在風險，如技術與場景不匹配、期望管理不合理等。

5. AGI的影響與展望：AI領域專家預測5 - 10年內將迎來AGI時代。AGI將大幅提升生產效率，推動科研創新，但也會帶來勞動力市場沖擊、安全隱患等問題。人工智能是科技革命和產業變革的核心驅動力，能源領域借助大語言模型和智能體向智能化轉型。面對AGI的到來，各方準備不足，社會應積極應對這一技術階躍帶來的變革 。

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DEEP073：DeepSeek日常實操培訓

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