羚羊工业大模型3.5合肥发布：电价预测准确率破85%，三大能源智能体同步亮相

工业大模型从「能问答」走向「能干活」

9月21日，2026世界制造业大会羚羊专场发布会在合肥举办。羚羊工业互联网股份有限公司正式发布羚羊工业大模型3.5，算电协同、电力交易、零碳园区三大智能体同步亮相，目标直指工业能源行业最痛的三件事：用电成本、交易决策、碳排合规。

3.5 版本的核心变化：垂直能力升级为自主智能体

羚羊总裁徐甲甲介绍，自2023年起，羚羊工业大模型、能源大模型持续迭代，相关能力已覆盖风、光、水、火、核、储六大能源领域，落地设备诊断、技术监督、智能班组、功率预测、电力交易、绿氢生产寻优等六大核心业务场景。

3.5 版本最大的架构变化，是把过去分散的垂直功能模块，整合升级为具备自主规划、自主执行能力的智能体（Agent），推动 AI 从「辅助查询」渗透到能源核心业务流程：

小参数模型解决大问题

本次发布中技术含量最高的部分，是羚羊的工业时序基础模型：

• 针对工业领域占比超过 70% 的时序生产数据（设备读数、负荷曲线、传感器流），实现零样本、少样本泛化——换一条产线、换一种设备，无需大量重新标注训练即可使用；
• 电价预测平均准确率突破85%，这是电力交易智能体能够自主报价的底气；
• 模型最大参数量仅 100M（1亿），轻量化设计支持直接部署在边缘端、设备端。

100M 参数与动辄千亿的通用大模型形成鲜明对比。工业场景对实时性、稳定性、数据不出厂的要求，决定了「小而专、可本地部署」的模型往往比「大而全」的云端模型更有工程价值——时序模型与工业大模型分工协作，正在成为工业 AI 的标准架构。

为什么是能源成为工业 Agent 的突破口

能源成为工业大模型 Agent 化的先行领域并非偶然：

1. 数据基础好：电力行业数字化程度高，历史负荷、电价、气象数据积累完整；
2. 决策频率高、价值大：电力现货市场按小时甚至15分钟出清，一次报价偏差就是真金白银的损失，AI 的预测优势可以直接换算成利润；
3. 政策驱动强：双碳目标下，重点用能企业的碳排核算与披露从「选答题」变成「必答题」；
4. 算电协同是新增量：AI 数据中心本身已成为耗电大户，算力与电力的联合调度催生了全新应用场景。

行业意义

这次发布也折射出国内工业 AI 落地的路径正在收敛：

• 不再追求「一个通用大模型包打所有制造场景」，而是行业大模型 + 时序/视觉等专用基础模型 + 业务智能体的分层组合；
• 智能体的评价标准不再是 Demo 演示效果，而是能否嵌入真实业务闭环（如自动完成一笔电力交易）；
• 安徽作为国家级新能源和先进制造业集聚地，正在把「科大讯飞+羚羊」为代表的 AI 产业矩阵与本地能源、制造场景深度绑定。

工业 AI 的价值从来不在参数规模，而在产线和电网里节省的每一度电、每一笔交易差价。羚羊3.5 给出的，是一个把模型能力翻译成可核算经济效益的样本。

来源参考：证券时报·e公司、2026世界制造业大会发布会公开信息