面对AI技术快速演进带来的供应链风险，本项目将构建全栈自主可控的智能算力体系，覆盖从芯片、框架到大模型和行业应用的完整链条。通过创新的异构协同架构，项目充分调动CPU、NPU等多种计算资源，显著提升算力利用率。相比传统方案，推理效率提升超10倍，单位算力成本降低一半以上，并支持灵活扩展至多节点集群，满足未来万亿级参数模型的部署需求，实现多模型协同执行复杂能源推理任务。

为了让AI真正“用得起来、用得好”，项目将搭建统一的AI开发与训练平台，覆盖数据处理、模型训练、效果评估到部署上线的全流程。平台采用自动化与标准化设计，大幅降低使用门槛——即使是没有深度学习大模型的电力工程师，也能通过可视化工具快速构建专属AI应用，实现AI能力在风电、光伏、调度等场景的规模化复用与持续迭代。

项目将重点落地基于大模型的精细化气象预测场景。甘肃地区风光资源丰富但气候复杂，突发天气常影响发电稳定性。未来将融合卫星遥感、地面观测、三维气象网格等多源数据，利用先进数据同化算法，为电厂提供分钟级、公里级精度的局地气象预报，提前预警极端天气，保障设备安全与发电效率。