蚂蚁集团EnergyTS在能源AI领域表现超越谷歌、亚马逊
3月26日，蚂蚁集团旗下金融科技平台蚂蚁财富在苏州新能源数字资产社区春季峰会上发布专为可再生能源领域设计的时序大语言模型EnergyTS，标志着中国在能源AI领域的创新突破。
可再生能源预测的卓越性能
EnergyTS在光伏发电预测中展现出显著优势，其精度超越谷歌TimesFM-V2.0和亚马逊Chronos-Large等国际领先模型。在T+1日预测中，该模型平均绝对误差仅为0.0233，较谷歌基准模型提升22.4%；T+3日预测精度差距更扩大至46.8%。
破解可再生能源行业痛点
针对太阳能、风能等可再生能源发电效率不稳定的特性，EnergyTS通过前沿的AI技术提供精准的电力供需预测。这一能力有效缓解由价格波动和储能调度不当引发的风险，为行业提供数据驱动的决策工具。
EnergyTS的核心特性
该模型具备多项突破性功能：
- 多尺度训练：适配不同时间跨度的预测需求
- 多模态融合：整合多样化数据源进行全面分析
- 多任务学习：同步解决多重预测挑战
- 零样本冷启动：在初始数据有限时仍保持高效运行
这些创新使EnergyTS成为光伏系统、风电场、储能网络、微电网及电力交易平台等场景的"开箱即用"解决方案。
蚂蚁财富高管的战略视野
蚂蚁财富CEO赵文彪强调公司通过AI创新解决行业特定难题的承诺："我们致力于推动跨行业的智能化转型。未来规划包括将大语言模型与实际产业问题更深层次结合。"
打破技术壁垒
行业分析师指出，EnergyTS可能改变全球能源领域AI竞争格局。通过超越欧美成熟模型，该技术有望降低对西方解决方案的依赖，同时提升可再生能源运营商的效率与盈利能力。
蚂蚁集团的AI整体战略
此次发布符合蚂蚁集团多元化的AI发展路径。公司采用多供应商硬件策略降低训练成本并减少单一依赖，该战略已在医疗领域取得成效——蚂蚁医疗AI解决方案目前部署于七家大型医疗机构。
核心要点
- EnergyTS在太阳能预测中较谷歌/亚马逊模型精度提升22.4%-46.8%
- 通过AI驱动预测应对可再生能源不稳定的关键挑战
- 特性包含多尺度训练与零样本能力实现多场景应用
- 展现中国在垂直领域AI解决方案对抗西方科技巨头的竞争力
- 属于蚂蚁集团技术革新与供应链韧性结合战略的重要组成部分
