中國儲能網訊：隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Meta等業(yè)界巨頭引領的大模型競爭無疑是全球科技熱點。當前主流大模型核心能力聚焦于自然語言處理，多名國內外知名人工智能專家提出，人工智能需要具備更全面的智能，而不僅僅是語言處理能力，大型世界模型就是一個潛在的發(fā)展方向。世界模型能夠模擬世界多種模態(tài)信息，對事物發(fā)展進行推理，并在時間空間中實現(xiàn)互動，更接近于人類的真實智能。不少學者認為，世界模型是通往AGI的一個可能路徑，因為實現(xiàn)AGI需具備真正的常識性綜合性理解能力，只能通過對世界的內在表征來獲得，這也正是世界模型研究的重點。
世界模型（World Model）與科學智算（AI for Science）的融合或將成為下一步學術界和工業(yè)界的發(fā)展熱點。廣義上的世界模型可以認為是數(shù)字孿生和多模態(tài)大模型的融合進階版本，通過模擬現(xiàn)實世界的全面信息與復雜動態(tài)，為人工智能系統(tǒng)提供更強大的推理和預測能力；而科學智算則利用已發(fā)現(xiàn)的科學規(guī)律，將人工智能技術與科學研究深度融合，推動傳統(tǒng)科學計算的變革。兩者的結合不僅能實現(xiàn)優(yōu)勢互補，還有望在多個領域催生新的應用場景。本文重點探討世界模型與科學計算的融合前景，并簡要分析如何利用相關技術賦能新型電力系統(tǒng)。
世界模型
與科學智算融合分析
世界模型起源可以追溯到強化學習領域，其目標是通過構建一個虛擬環(huán)境，使智能體能夠在其中進行試錯學習，從而提高決策效率，類似于給培訓的學生一個面向特定任務的可互動虛擬環(huán)境。近年來，隨著技術發(fā)展，世界模型逐漸從簡單的游戲環(huán)境擴展到更復雜的現(xiàn)實世界模擬，體現(xiàn)全領域物理規(guī)律和行為模式。類似于給學生一個無特定任務的互動環(huán)境，而且完全符合現(xiàn)實世界的底層科學規(guī)律。多模態(tài)大模型則通過整合多種模態(tài)的數(shù)據（如文本、圖像、語音等），實現(xiàn)對復雜信息的綜合理解和生成。世界模型與多模態(tài)大模型相輔相成：前者為后者提供了一個虛擬的“現(xiàn)實世界”，使其能夠在模擬環(huán)境中進行訓練和優(yōu)化；后者則為世界模型的構建提供了更豐富的數(shù)據來源和更強大的學習能力，最終二者走向融合共生。著名AI學者楊立昆（Yann LeCun）提出世界模型是人工智能算法模型的一種新概念，旨在模仿人類和動物通過觀察與交互自然地學習關于世界運作方式的知識。如前所述，實現(xiàn)AGI，模型需具備真正的常識性的理解能力，這些能力只能通過對世界的內在表征來獲得。因而世界模型需要有能力處理所有模態(tài)的數(shù)據信息，可認為是現(xiàn)有多模態(tài)大模型乃至全模態(tài)大模型的未來發(fā)展形態(tài)，但不一定是生成式的。當前世界模型主要研究方向包括多模態(tài)數(shù)據融合與統(tǒng)一建模、模型效率與可擴展性、具身智能與物理世界交互、因果推理與邏輯決策等方面。
科學智算的核心在于將AI技術與科學計算相結合，利用機器學習、深度學習、自然語言處理等AI技術，解決傳統(tǒng)科學計算中難以處理的復雜問題。傳統(tǒng)科學計算通常依賴于精確的數(shù)學模型和數(shù)值方法，但在面對高維度、非線性、多尺度的復雜系統(tǒng)時，往往面臨計算效率低、模型精度不足等挑戰(zhàn)。而科學智算通過數(shù)據驅動的方式，能夠從海量數(shù)據中提取潛在規(guī)律，優(yōu)化計算流程，甚至發(fā)現(xiàn)新的科學原理。
科學智算的應用范圍非常廣泛，涵蓋物理、化學、材料科學、生物醫(yī)學、能源、氣候模擬等多個領域。例如，在材料科學中，AI可以通過分析大量實驗數(shù)據，預測新材料的性能；在氣候模擬中，AI可以加速復雜氣候模型的運算，提高預測精度；在生物醫(yī)學中，AI可以幫助解析蛋白質結構，加速藥物研發(fā)。其核心目標是將人工智能的強大能力轉化為科學探索的加速器，推動科學研究從經驗驅動向數(shù)據驅動和智能驅動轉變，為現(xiàn)代科學技術的發(fā)展注入新活力。電力系統(tǒng)作為世界上最復雜最龐大的人造系統(tǒng)，蘊含大量復雜數(shù)理規(guī)律，隨著新型電力系統(tǒng)的加快建設，正面臨高不確定性所帶來的高維、非線性、多時空尺度問題，科學智算可望在其中發(fā)揮巨大作用。
世界模型當前主流研究思路基于純數(shù)據驅動，從零開始，通過大量的數(shù)據學習現(xiàn)實世界的規(guī)律。這種方法雖然具有很強的適應性和靈活性，但在學習效率和準確性方面存在一定的局限性?？茖W智算則可以利用前人總結的經驗和知識，加速對已有知識的學習。例如，在物理學中，牛頓運動定律和麥克斯韋方程等經典理論已經經過長時間的驗證和優(yōu)化。通過將這些理論融入科學智算模型，可以顯著提高模型的學習效率和準確性。純數(shù)據驅動的世界模型雖然能夠從海量數(shù)據中學習規(guī)律，但其局限性在于需要大量的訓練數(shù)據，且難以利用已有的科學知識?？茖W計算則可以通過數(shù)學建模直接利用前人總結的物理規(guī)律，從而加速模型的學習過程。如同一個學生，一方面需要大量做題提升熟練度，另一方面也要總結規(guī)律提升學習效率。
科學智算可以利用前人總結的經驗與知識，加速世界模型的學習過程。然而，完全依賴已有知識體系也可能限制創(chuàng)新。過多依賴已有知識體系存在風險，可能會忽視一些新的、未知的規(guī)律。因此，在世界模型與科學智算的融合過程中，需要在利用已有知識和探索新知識之間找到平衡，類似于強化學習中的利用（exploitation）—探索（exploration）問題。在融合世界模型與科學計算的過程中，需要平衡利用已有知識和探索新知識的關系。過度依賴利用已有知識可能導致模型陷入局部最優(yōu)，而過度探索則可能導致效率低下。因此，在實際應用中，需要設計合理的機制，確保模型既能充分利用已有知識，又能探索新的可能性。這方面尚存大量研究空間。還是以學生為例，無書自通很困難，但盡信書不如無書。
支撐世界模型的
科學智算研究布局
世界模型作為人工智能領域的前沿研究方向，旨在通過模擬現(xiàn)實世界的動態(tài)變化，賦予AI系統(tǒng)更深入的環(huán)境理解與推理能力，其所需要內化的知識體系極其龐大復雜，在計算效率、計算方法以及新技術架構原理方面均面臨諸多挑戰(zhàn)?？茖W智算在支撐世界模型研究方面可開展的研究布局，主要包括計算效率提升、計算范式升級和科學原理發(fā)現(xiàn)等三個層面。
計算效率提升——直接映射?？茖W智算的第一個研究層次是計算效率的提升。通過監(jiān)督學習，模型可以模仿已有的計算過程，從而實現(xiàn)高效計算。例如，在物理模擬中，傳統(tǒng)的有限元方法雖然精度較高，但計算成本高昂。通過使用監(jiān)督學習，可以訓練一個神經網絡模型來近似有限元方法的計算結果，從而在保證一定精度的前提下大幅提高計算效率。這種方法的核心在于利用已有的數(shù)據和模型，通過學習和優(yōu)化，找到更直接高效的輸入輸出映射。
計算范式升級——模式替代?？茖W智算的第二個研究層次是計算范式的升級。近年來，一些基于AI的新計算模式逐漸興起，如AlphaTensor和圖計算等就屬于此類。AlphaTensor通過深度學習算法優(yōu)化矩陣乘法的計算過程，并找到了新的張量乘積計算模式，改變了原有計算路徑，顯著提高了計算效率。圖計算則利用圖結構的特點，高效地處理復雜關系數(shù)據，尤其是社交、通信、電網等拓撲數(shù)據。這些新的計算模式不僅提高了計算效率，還為解決復雜的科學問題提供了新的思路。例如，在化學分子結構預測中，圖神經網絡可以更好地捕捉分子之間的復雜關系，從而提高預測的準確性。
科學原理發(fā)現(xiàn)——知識探索。科學智算的第三個研究層次是科學原理的發(fā)現(xiàn)。事實上，幾乎所有的科學原理都可以用語言來描述，通過自然語言處理技術，模型可以從大量的科學文獻和實驗數(shù)據中提取信息，發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和知識，同時結合原生多模態(tài)的各層級編碼對齊技術，有望在復雜科學原理方面取得進一步突破。例如，有研究通過分析大量的化學實驗數(shù)據和文獻，可以發(fā)現(xiàn)新的化學反應機制或材料性質；或者通過符號推理，發(fā)現(xiàn)新的科學公式及原理。這種方法的核心在于利用人工智能技術的泛化能力和學習能力，從海量數(shù)據中挖掘出有價值的信息，形成內化知識后，結合因果推理和邏輯決策，推動發(fā)現(xiàn)新知識。
融合科學智算的世界模型
賦能新型電力系統(tǒng)
電力系統(tǒng)底層數(shù)理規(guī)律體系完備。電力系統(tǒng)是一個復雜的物理系統(tǒng)，其運行和發(fā)展蘊含大量底層數(shù)理規(guī)律，而且自第二次工業(yè)革命發(fā)展至今，其原理體系已經比較完備。從電力的產生、傳輸?shù)椒峙浜褪褂?，每一個環(huán)節(jié)都受到物理定律和工程原理的約束。例如，電力傳輸過程中的電磁感應定律、電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析等，都是基于經典物理學和數(shù)學理論的。這些底層數(shù)理規(guī)律為世界模型與科學智算的融合提供了堅實的基礎。
在新型電力系統(tǒng)對世界模型的需求方面，新型電力系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，如分布式能源的接入、電力市場的復雜性、極端天氣條件下的應急響應等。這些場景需要一個具備普適知識的世界模型，能夠快速適應不同的環(huán)境和任務，在面臨未見情形時也可以通過智能涌現(xiàn)，正確完成決策，或者按照世界模型的專業(yè)說法，可以稱為反事實推理。例如，在電力應急調度中，世界模型需要能夠準確模擬出不同故障場景下的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)，并在從未出現(xiàn)的復雜連鎖故障情況下提供比人類專家最優(yōu)的調度方案。在配網智能規(guī)劃中，世界模型需要預測不同社會發(fā)展階段下的電力負荷變化以及拓撲結構和設備需求。這些需求都要求世界模型具備強大的學習能力和適應能力。
關于世界模型與科學智算結合的典型場景，在變電站智能運維方面，變電站是電力系統(tǒng)的重要組成部分，其運維效率直接影響電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。通過世界模型與科學智算的結合，可以構建虛擬的變電站環(huán)境，全方位模擬乃至生成設備的各種運行狀態(tài)和故障模式。利用科學智算中的計算效率提升技術，可以快速分析設備的健康狀態(tài)，并預測潛在的故障風險。同時，通過計算范式的升級，可以優(yōu)化設備的維護策略，提高運維效率。
在電力應急調度方面，在極端天氣或突發(fā)事件下，電力系統(tǒng)的應急調度至關重要。世界模型可以模擬不同故障場景下的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)，為調度人員提供決策支持。科學智算中的科學原理發(fā)現(xiàn)技術可以挖掘電力系統(tǒng)在應急狀態(tài)下的潛在規(guī)律，從而優(yōu)化調度策略。例如，通過分析歷史數(shù)據和實時數(shù)據，模型可以發(fā)現(xiàn)電力設備在極端條件下的潛在連鎖故障失效模式，并提前制定應對措施。
在配網智能規(guī)劃方面，隨著分布式能源的大量接入，配網的規(guī)劃變得更加復雜。世界模型可以模擬不同負荷增長情況下的配網拓撲結構和設備需求，整合地理信息、負荷數(shù)據和設備性能等多種模態(tài)的數(shù)據；科學智算則可從原理層面考慮中長期電力系統(tǒng)的演進規(guī)律，從而為配網規(guī)劃提供更準確科學的預測和優(yōu)化方案。例如，通過分析不同區(qū)域的負荷增長趨勢和分布式能源的接入情況，模型可以優(yōu)化配網的拓撲結構，并結合城市規(guī)劃等多方面信息，給出最優(yōu)規(guī)劃方案，提高供電可靠性和經濟性。
關于科學智算與世界模型融合的具體技術路線，在工具調用層次，科學智算技術被作為工具集成到世界模型中。例如，利用科學智算中的優(yōu)化算法來解決世界模型中的計算問題，或者使用科學智算中的數(shù)據處理技術來預處理世界模型的輸入數(shù)據。這種層次的融合相對簡單，但能夠顯著提高世界模型的計算效率和數(shù)據處理能力。
在簡單耦合層次，科學智算與世界模型之間存在更緊密的聯(lián)系。例如，科學智算模型可以為世界模型提供更準確的物理規(guī)律描述，世界模型也可以為科學智算模型提供更豐富的訓練數(shù)據。這種層次的融合能夠提高模型的適應能力和泛化能力，使其更好地應對復雜的電力系統(tǒng)場景。
在深度融合層次，科學智算與世界模型完全融合，形成一個統(tǒng)一的智能系統(tǒng)。這種系統(tǒng)不僅能夠模擬電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，還能夠自動發(fā)現(xiàn)新的科學原理規(guī)律，并用來優(yōu)化具體的應用策略。例如，通過結合強化學習、因果推理、具身智能等技術，深度融合科學智算的世界模型可以在模擬環(huán)境中自主學習和優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行策略，并與實際系統(tǒng)互動，給出可解釋的控制策略，從而實現(xiàn)完全智慧化的管理，真正滿足大電網未來“自動駕駛”的需要。
世界模型與科學智算的融合為新型電力系統(tǒng)的發(fā)展提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。通過優(yōu)勢互補和有機融合，世界模型可以更好地模擬電力系統(tǒng)的復雜行為，而科學智算可以加速模型的學習和優(yōu)化過程。從計算效率提升到計算范式升級，再到科學原理發(fā)現(xiàn)，科學智算的發(fā)展有望為世界模型的構建和應用提供強大支撐。在新型電力系統(tǒng)的應用場景中，世界模型與科學智算的結合有望進一步提高電力系統(tǒng)的智能化水平，為電力系統(tǒng)的安全、可靠和高效運行提供保障。未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，世界模型與科學智算的融合將為新型電力系統(tǒng)的發(fā)展帶來更多實用工具與創(chuàng)新機遇。
（作者系南方電網數(shù)字電網研究院有限公司教授級高工）
