小乔影院春节期间，AI领域迎来重磅突破，DeepSeek成功打破大模型研发高算力、大投入的现状，迅速引发全球AI界的广泛关注。

　　DeepSeek系列模型性能卓越，在数学、代码等需要强推理任务上可与OpenAI-o1等模型比肩，成本却大幅降低。这一技术突破推动了AI领域规则的重构，为行业带来了新的发展机遇。

　　在AI发展的浪潮下，各行各业纷纷探索与AI技术的融合应用。DeepSeek强大的技术能力，为众多行业的数智化升级提供了新的契机。从智能制造到智慧医疗，从智能交通到金融科技，DeepSeek-R1模型正助力各行业挖掘更多的创新潜力，实现跨越式发展。

　　作为国内能源企业较早布局AI的代表，朗新科技集团在2023年成立了AI研究院，致力于探索AI技术在能源领域的创新应用，在大语言模型、时序预测模型、AI智能体框架等方面展开研究和实践，近期将 DeepSeek-R1系列强推理大模型全面融入能源AI产品矩阵。在电力调度、交易决策、数据智能等能源行业的核心领域，朗新科技集团积极推动AI技术在能源场景落地应用，为行业的数智化发展注入新的活力。

　　朗新基于多Agents协作框架与强化学习function calling技术，构建了动态负荷预测与价格预测的智能适配体系。实现了两大关键升级：

　　复杂环境建模：支持对电网拓扑、气象数据、市场规则等多模态信息的融合分析，为预测模型提供更鲁棒的调用支持，显著提升调度决策的时空精度。

　　策略自进化能力：结合DeepSeek-R1的大规模强化学习框架，电力Agent智能体可基于拒绝采样技术持续优化策略，在经济效益与电网稳定性的动态平衡中实现自主进化。

　　面对全国差异化电力交易规则，朗新原有AI模型通过将DeepSeek-R1的长链推理能力适配优化后，突破泛化瓶颈：

　　策略泛化：借鉴R1的监督微调（SFT）与强化学习（RL）技术优化后的交易模型，可快速适配各省政策差异，定制化开发成本降低40%以上。

　　风险感知强化：在现货交易等高波动场景中，优化后的具备深度逻辑推理的模型可精准识别极端天气、供需突变等潜在风险，生成风险收益比更优的交易方案。

　　采用深度推理技术后，朗新自研的电力商业智能平台，完成从数据查询到深度决策的技术跨越：

　　通过将DeepSeek-R1的多阶段训练机制优化适配到意图模型训练中，提升意图识别准确率；

　　应用R1-Zero强化微调（RFT）技术后，电力业务测试集的SQL生成准确率实现飞跃式提升，提升长尾场景覆盖能力。

　　因果推理：采用深度逻辑链推演技术优化后的模型，可定位用电成本过高的核心因素（如峰谷价差、设备能效），并量化影响权重；

　　多目标优化：通过将DeepSeek-R1强化学习框架集成到自研的平台，平台能在降本与绿电消纳的博弈中生成帕累托最优解，支持动态策略调整。

　　DeepSeek-R1的开放性与强通用性，为垂直领域创新提供了独特价值，其强推理特性与开源优势，也为能源AI构筑了高精度技术基座。朗新科技集团AI研究院院长黄飞博士表示，朗新可针对电力现货高频交易等场景进行定向增强训练，结合多模态RAG技术融合电网GIS数据，构建行业电力知识增强型大模型。未来，朗新将全面拥抱AI，大力开发AI应用能力，不断创新用户体验。在未来的合作生态中，朗新还将携手包括阿里、DeepSeek等生态伙伴，持续优化行业模型的落地成效，推动能源行业智能化发展。

　　朗新正基于DeepSeek-R1开展模型蒸馏技术研究，在提升Agents推理能力和R1系列模型结构优化、模型训练、工程优化及奖励机制等，推动能源领域的智能化升级。

　　DeepSeek-R1具备强推理特性的行业模型矩阵，与朗新在能源场景中积累的深厚底蕴深度融合。这一融合成功构建起“技术-数据-场景”的高效闭环，在能源行业智能化转型中发挥关键作用。一方面，为AI技术在工业级复杂系统中的落地应用开拓出极具价值、可广泛复用的方法论路径；另一方面，加速能源领域乃至整个工业级系统向智能化、高效化迈进。

　　在这场技术变革中，中国科技企业正通过自主创新走出一条独特的发展道路，期待未来有更多国内科技企业投身AI研发应用，共同推动能源行业智能化转型，为全球能源安全和可持续发展贡献力量。

　　朗新科技集团深耕能源领域28年，聚焦“能源数字化、能源互联网”双轮战略，运用新一代数字化、人工智能、物联网、电力电子技术等新质生产力，推动能源产业绿色低碳发展。

　　公司业务涉及新能源聚合充电、交能融合、零碳园区、能碳大脑、分布式光伏云等领域，服务4.7亿大众生活用户、1.2万家政府企业及机构。