AI
预测、调度与风险信号
高敏数据在本地运行，关键结果保留记录
数据范围高敏能源数据
处理原则本地安全运行
能源项目开始前，先确认这些条件
先梳理设备、负荷、调度数据与安全责任。
01
设备与运行数据
确认设备、负荷、气象和调度数据的来源与使用范围。
02
系统接口与响应要求
明确监控、生产和调度系统的接口条件与时效。
03
安全约束与停止条件
约定 AI 可提供的预测或提示，以及不得自动执行的动作。
04
调度与运维责任
明确由哪些岗位复核预测、调度和维护建议。
面向能源场景的可选技术路径
具体组合以现场网络、生产系统和安全要求为准。
本地或隔离部署
可按项目条件在受控网络中运行预测与分析应用。
预测与调度辅助
可接入约定数据，为授权人员提供预测或调度参考。
结果与操作记录
可记录输入、模型版本、提示和人员确认，供后续复核。
方案状态
当前暂无可公开的能源案例
本页仅说明项目评估维度与可选技术方向，不代表已经完成该行业交付。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的能源场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。