王磊| 山东能源云鼎科技 工业互联网事业部总经理
—— 本文收录于《话数 · 第3期》
【摘要】在能源行业众多数字化与智能化落地场景中，数据治理借助AI能力驱动价值实现变得越来越普遍。例如在矿业时序数据采集中，可利用机器学习、大模型等AI技术，通过数据自动探查、异常检测、智能标注、血缘分析等手段，来提升数据采集的效率与质量。同时，通过AI驱动的智能治理，实现数据管理的自动化与智能化。最终，可借助Data & AI一体化平台，打通从数据到AI的全链路，实现数据驱动智能。基于数据治理的AI数据湖将构建为一个面向能源生产、输送与交易全环节的高度自治、智能协同的数据基础设施，支撑上层AI和数据应用更加高效、安全地释放数据要素价值，成为能源企业智能化竞争力的关键支撑。
一、行业数据发展现状
1. 能源数据现状
当前，能源行业正处在数据资源化与价值化的关键阶段。能源数据在体量、形态和流转逻辑上呈现出显著的特征，并面临治理层面的共性挑战。
一方面，数据规模持续爆发式增长，其来源广泛涵盖物理侧、运行侧以及市场与管理侧。近年来，随着数字化勘探技术的发展，能源物探数据量呈指数级增长，已从TB级迅速跃升至PB级，如三维地震数据、井下成像数据等多源异构数据的海量涌现，为数据治理带来前所未有的挑战。
另一方面，其数据形态具有典型的多模态、强时序、高维异构特征——既包含结构化报表，也涉及大量机器生成的时序数据、地理空间信息、非结构化巡检图像、视频及文本报告。然而，数据的碎片化、标准不一、质量参差问题突出，生产控制数据与信息管理数据之间长期存在“竖井”，导致数据整合困难、可信度存疑、实时性难以保证，严重制约了数据在智能分析、预测预警与优化决策中的价值释放。
能源数据的现状，本质上反映了一个传统重资产行业在数字化转型中，其数据基础能力与智能化需求之间的核心矛盾。
2. 数据湖技术现状
数据湖作为集中存储各类原始数据的大型存储库，自其概念提出以来，已从早期与Hadoop绑定的技术形态，演进为支持结构化、半结构化及非结构化数据混合存储、具备读取时定义架构能力的敏捷数据平台。其核心特征包括多源异构数据容纳能力、高可扩展性、支持多种分析范式，并依赖元数据实现有效管理。在能源行业，数据湖正逐步承载电网运行、设备监测、地理信息、市场交易等能源数据，成为行业数字化转型的基础设施。
然而，当前，能源行业在数据应用方面仍面临严峻挑战：传统数据湖采用存储与计算紧耦合的架构，导致资源利用率低下，难以灵活扩展。同时，多数数据湖缺乏统一的元数据管理框架、智能化的数据治理机制以及多源异构数据的融合能力，在面对海量、多模态的能源数据时，往往无法有效支撑实时分析、AI模型训练和智能决策等高阶应用场景，限制了数据价值的充分释放。
因此，推动数据湖向具备智能治理能力、支持多模态融合并能实现业务闭环的“AI数据湖”演进，已成为能源企业实现数据驱动转型的关键路径。[1]
二、数据湖发展趋势
随着人工智能技术，尤其是大模型和多模态应用的迅猛发展，数据基础设施正经历深刻变革。AI数据湖作为支持海量多源数据存储与管理的基础设施，演进为支持企业智能决策的核心基础平台。与传统数据湖相比，AI数据湖更注重数据治理与上层AI应用的深度融合，通过系统化的数据管理机制确保数据可用、可信且可解释，为AI训练提供坚实基础。
1. 数据湖仓一体化
湖仓一体化架构正成为能源行业数据基础设施的战略核心，其价值在于无缝整合数据湖对多源异构能源数据的灵活纳管能力，与数据仓库在强一致性保障、复杂查询优化及ACID事务处理方面的高性能优势，构建统一可信的数据基座。
在能源应用场景中，这一架构通过开放的元数据层，将分散于SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制）系统、能源管理系统、设备监测平台及电力交易系统的实时流数据与历史归档数据统一纳管，为源网荷储协同优化提供完整的数据视图。
在存储层技术实现上，新一代分布式存储系统（如OceanStor Pacific）通过存算分离架构，提供高吞吐、低延迟的多协议访问能力，有效解决了能源场景下海量小文件与大文件混合存储的性能瓶颈。
在实时处理方面，该架构支持毫秒级响应的设备故障预警与电网潮流优化；在深度分析方面，其强一致性保证支撑着高并发的电费核算与绿电交易结算。
更为重要的是，湖仓一体化为AI模型训练提供了高效环境，数据科学家可直接在统一平台上进行跨源特征工程，大幅缩短新能源功率预测、设备健康度评估等模型的开发周期，使数据治理从后期补救转变为架构内生能力。
2. 数据湖多模态化
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型（LLM）是由具有大量参数的人工神经网络组成的一类语言模型，是当前生成式人工智能技术的核心[2]。随着能源系统智能化程度提升，数据类型从传统数值型遥测数据扩展到包含巡检图像、超声波形、工程图纸、运维文本在内的多模态数据。AI数据湖通过多模态融合能力，正在将这些异构数据转化为可被AI理解和利用的知识资产。
具体而言，平台通过能源知识图谱技术，在语义层面关联设备台账、巡检图像、缺陷记录与操作规程，构建起设备全生命周期的数字化档案。在技术实现上，向量数据库与多模态大模型的集成，使得自动识别设备表计读数、检测风机叶片损伤、解析工程图纸成为可能。这种融合不仅提升了现场运维的智能化水平，更为数字孪生系统提供了精细化建模的数据基础，使能源系统从基于经验的响应模式转向基于全息感知的预测性运维模式。[3]
3. 治理智能化
在能源领域，数据质量直接关系到系统安根据变压器故障预测等具体场景需求，自动完全与运营效率，智能化治理体系成为AI数据湖建设的关键环节。当前治理体系正从依赖人工规则向机器学习驱动转变，通过异常检测算法自动识别并修复量测数据中的跳变与零漂，利用生成式AI实现巡检图像的自动化标注与报告生成。面向AI训练的数据供给环节，平台构建了从原始数据到训练样本的自动化管道，能够成相关数据的提取、清洗与特征工程。在合规性保障方面，智能血缘分析技术实现了从数据采集到控制指令的全链路追踪，满足行业强监管要求；隐私计算技术的集成则使跨主体数据融合分析成为可能，在保障数据安全的前提下支持多园区负荷协同优化等高级应用场景。[4]
未来，面对能源行业日益增长的海量、多模态数据挑战，数据湖将深度与AI融合，构建从数据到价值的端到端智能平台。该平台通过统一的管理框架与自动化工具链，贯通从多源数据接入、智能治理、领域特征工程到模型训练与业务应用的全流程，并对数据、模型及知识资产进行一体化管理。
在能源场景下，平台需支撑从万米地质数据、风机振动序列到电网相量测量、巡检影像等多模态数据的统一存储与语义关联，适应源网荷储协同带来的实时性要求。架构上将融合湖仓一体、向量检索与图计算能力，支持实时分析与多模态检索，并以云原生实现弹性扩展。应用层面则推动AI从单点模型向系统智能演进，赋能电网数字孪生、多模态知识引擎等高级场景，系统化解锁数据与模型工程的复杂性，加速智能电网、智慧油田等关键应用的落地，真正释放数据在能源转型中的核心价值。
4. 灵活扩展性
面对能源业务场景的快速变化与技术生态的持续演进，AI数据湖架构呈现出高度柔性化的特征。云原生技术栈的采用使得平台能够在具链等组件的可插拔替换，避免了技术锁定风险。在数据集成层面，逻辑数据湖技术使得跨地域、跨组织、跨云平台的数据联邦成为可能，公有云、私有云及边缘侧实现统一管理与弹性伸缩，既满足大规模模型训练的集中算力需求，也适应场站级实时处理的低延迟要求。开放式架构设计通过计算存储分离、标准接口定义等方式，实现了存储引擎、计算框架、AI工在不移动原始数据的前提下实现对分散数据源的统一访问，这一特性特别适用于集团级能源企业的数据整合需求，以及企业与外部气象、地理信息平台的数据联动场景。
三、 结语
在能源行业加速智能化转型的背景下，传统数据湖因缺乏有效治理机制，常陷入“数据沼泽”的困境，难以支撑高可靠、高实时、高安全的业务需求。
面向能源生产、输送、交易全链条的复杂场景，基于数据治理的AI数据湖正演进为一个高度自治、智能协同的数据基础设施。其核心价值在于深度融合能源行业特有的多模态、强时序、高维异构数据（如SCADA遥测、设备振动、巡检图像、地理信息与运维文本），通过智能化治理手段，包括自动异常检测、多模态融合、智能标注、血缘追踪与隐私计算，实现从原始数据到AI就绪样本的高效转化，尤其在源网荷储协同、设备预测性维护、新能源功率预测等关键应用中。AI数据湖依托湖仓一体化架构、向量检索与知识图谱技术，不仅保障了数据的可信性、一致性与实时性，更打通了从数据采集、治理、建模到业务闭环的全链路。
未来，随着云原生、边缘计算与大模型技术的深度集成，AI数据湖将支撑能源企业构建数字孪生电网、多模态知识引擎等高级智能系统，真正释放数据要素在能源安全、效率提升与绿色转型中的核心价值，成为能源行业数智化竞争力的战略基石。
参考文献
[1] Sarah Azzabi,Zakiya Alfughi,Abdelkader Ouda.Data Lakes: A Survey of Concepts and Architectures[J]. COMPUTERS,2024,13(7).
[2] 秦小林,古徐,李弟诚,等.大语言模型综述与展望[J].计算机应用, 2025, 45(3):685-696.DOI:10.11772/ j.issn.1001-9081.2025010128.
[3] Sheng M , Wang S , Zhang Y ,et al.MQRLD: A multimodal data retrieval platform with query-aware feature representation and learned index based on data lake[J].Information Processing & Management, 2025, 62(4).DOI:10.1016/j.ipm.2025.104101.
[4] 鄂维南, 汤林鹏, 张文涛. Data-Centric AI[J]. 计算 , 2025, 1(3): 6-15. DOI: 10.11991/cccf.202507002
