在2025年的技术前沿探索中，一份关于大语言模型在建筑及能源行业应用的深度报告引起了广泛关注。该报告由赵阳于2月14日正式发布，题为《从DeepSeek视角透视大语言模型在建筑及能源领域的革新趋势与技术路径》。
报告首先概述了人工智能领域的最新发展动态。近年来，AI技术经历了多次飞跃，特别是在2024年，其表现已在多个领域接近甚至超越了人类水平。例如，ChatGPT o1在解答博士级科学问题时，准确率高于人类专家。而DeepSeek的横空出世，更是打破了AI技术的垄断格局，以其卓越的性能推动了AI技术的普及和平权。
接下来，报告深入剖析了能源领域传统AI技术所面临的困境。尽管AI在能源领域的应用已有一段时间，但多局限于数据采集和信息展示层面，难以在实际应用中落地。这主要是由于能源场景复杂、涉及多学科交叉、开发周期长且成本高昂。然而，以大语言模型DeepSeek为代表的新技术，通过算法、数据与算力的深度融合，实现了对人类专家依赖的减少，推动了自我迭代升级，降低了开发难度，为能源领域的智力普惠带来了新希望。
在建筑及能源行业的实际应用案例中，大语言模型展现出了巨大的潜力。浙大团队的研究表明，在能源负荷预测方面，大语言模型能够自动完成从数据预处理到模型解释的全过程，且预测精度高。在运行数据挖掘分析上，大语言模型与无监督挖掘算法相结合，实现了对能源系统运行数据的自动化分析，有效挖掘出能源浪费模式。在故障检测诊断中，通过对大语言模型进行微调，显著提高了故障诊断的准确性。
报告还提及了大语言模型在未来可能带来的关键突破，特别是智能体和世界模型/数字孪生的应用。智能体能够胜任多种工作任务，如微软的RDAgent在工业研发自动化方面的应用。而世界模型/数字孪生则使大语言模型能够以低成本进行虚拟演练，进一步推动AI技术的发展。
尽管大语言模型的前景广阔，但报告也指出了其面临的挑战。随着通用人工智能（AGI）的到来，生产效率将大幅提升，科研创新也将得到推动。然而，这也可能引发就业结构的调整，以及伦理和安全问题。因此，面对这一技术阶跃，各方需要积极应对，加强研究与合作，共同探索大语言模型在建筑及能源行业的更多可能性。
