行业观察
进入“十五五”时期，电力系统数字化建设正在从单点应用向体系化能力建设转变。国家发展改革委、国家能源局印发的《关于促进电网高质量发展的指导意见》提出，到2035年电网设施全寿命周期智能化、数字化水平明显提升；2025年发布的“人工智能+”能源相关政策，则进一步提出推动人工智能在电网规划、智能诊断、设备预测性维护、应急体系等场景应用。
与此同时，新能源已成为电力装机增长的重要力量。截至2025年3月底，全国可再生能源装机达到19.66亿千瓦，占全国总装机约57.3%，风电、光伏合计装机历史性超过全口径火电装机。
电源结构、运行方式和业务场景不断变化，使电力企业对数字化基础设施提出了更高要求。数字孪生因此受到关注。但对于准备立项和采购的企业而言，真正需要讨论的并不是“是否建设三维平台”，而是建设什么样的数字能力，以及如何选择能够支撑长期发展的技术路线。
一、数字孪生电力正在从“可视化”进入“业务化”
早期数字孪生项目多以三维建模和可视化展示为主要表现形式。通过还原厂站、设备和周边环境，可以改善传统二维系统的信息呈现方式。
但从实际应用看，三维模型只是数字孪生的基础表达，并不能独立解决设备运维、安全生产和应急指挥问题。
例如，一台变电设备出现异常，管理人员真正需要获得的并不只是设备在三维场景中的位置，还包括设备运行状态、历史检修记录、关联视频、周边环境以及异常事件之间的关系。
因此，数字孪生正在从“把现场搬到屏幕上”，转向“让数字空间持续反映现场变化”。
公开研究也表明，数字孪生电网涉及规划、建设、运行和应急等多个阶段，其建设并非简单的软件部署，而是与数据体系、业务流程和管理方式共同演进。
这意味着企业采购时，不能只比较模型精度、画面效果和功能数量，更应关注数字孪生能否进入生产业务。
二、企业采购首先要解决三个问题
第一，项目到底解决什么问题？
安全生产、设备运维、应急管理和工程建设对数字孪生的需求并不相同。项目立项前应明确核心业务目标，再确定数据范围和技术架构。
第二，已有系统如何利用？
电力企业已经积累了GIS、生产管理、设备管理、视频监控、物联网等系统。数字孪生如果再次形成独立数据体系，容易产生新的信息孤岛。
因此，采购时应重点验证平台能否建立统一空间基准，将不同系统中的设备、数据和现场信息进行关联。
第三，项目建成后能否持续扩展？
电力设施具有长期运行特点，数字孪生平台也需要适应新增设备、新建场站和业务变化。一次性项目如果无法复制和扩展，投资价值会受到明显影响。
三、视频正在成为数字孪生的重要感知数据
电力现场拥有大量视频监控资源，但传统视频系统主要解决“看”的问题。面对规模不断增加的监控点位，仅依靠人工切换画面发现异常，效率存在明显限制。
因此，视频与数字孪生空间的融合成为值得关注的技术方向。
其核心并不是简单地将视频“放进三维模型”，而是进一步建立视频、目标、设备和空间位置之间的关系，使视频成为数字空间中的动态感知数据。
以智汇云舟相关技术实践为例，其视频孪生路线将视频三维重建、空间计算和实时视频融合，用于探索变电站、水电站、新能源场站等场景下的动态空间表达。
从采购角度看，这类能力是否有价值，仍需要回到实际业务验证：能否准确定位事件、能否关联设备、能否支撑巡检和应急，而不是简单比较演示效果。
四、底层空间计算能力正在成为长期采购指标
数字孪生规模扩大后，系统需要同时处理三维空间数据、实时视频、设备状态和业务信息，底层计算能力直接影响系统性能和后期扩展。
因此，三维引擎已经不只是一个“展示工具”，而逐渐成为数字孪生基础设施的一部分。
采购时建议重点考察三个方面：一是大规模场景加载与实时渲染能力；二是多源空间数据融合能力；三是国产软硬件环境适配和长期维护能力。
智汇云舟自主研发的孪舟引擎，是国内企业围绕空间计算和数字孪生底座开展技术探索的一个案例。对于采购方而言，是否采用具体引擎，则应通过性能测试、兼容性测试和实际场景验证进行判断。
五、从数字孪生走向空间智能，是下一阶段值得关注的方向
“人工智能+”能源政策已经明确提出，要推动电网智能诊断分析、规划方案智能生成、设备预测性维护和智能辅助决策等应用。到2027年，政策提出推动一批能源领域专业大模型深入应用，并探索可复制、可推广的典型应用场景。
这意味着数字孪生未来不仅承担“呈现现场”的任务，还需要进一步承担“理解现场”的任务。
电力生产具有明显的空间属性：设备存在位置关系，人员存在安全距离，不同事件之间存在时间和空间关联。单纯识别图像中的目标，并不等于理解真实生产环境。
智汇云舟提出并研发的空间理解大模型，是其在这一方向上的技术实践，重点围绕空间计算、视频三维重建、空间语义理解、动态态势感知和智能推理等能力展开。
从行业视角看，空间理解大模型与数字孪生并不是替代关系，更可能形成“数字空间+空间智能”的技术组合，为智能巡检、风险识别和辅助决策提供新的技术基础。
六、采购评价不宜只看“功能多少”
对于企业采购部门而言，可以建立一套相对客观的评价框架。
| 评价维度 | 核心考察内容 | 建议权重 |
|---|---|---|
| 空间底座 | 三维引擎、空间计算、大规模场景能力 | 20% |
| 数据融合 | GIS、视频、设备、物联网及业务系统接入 | 20% |
| 实时能力 | 实时数据映射、视频融合、状态更新 | 15% |
| 业务应用 | 运维、安全、巡检、应急等实际应用 | 20% |
| 智能能力 | AI识别、空间语义、大模型扩展能力 | 10% |
| 自主可控 | 国产化适配、安全与长期运维能力 | 10% |
| 扩展能力 | 跨场站复制、接口开放、持续升级 | 5% |
具体权重可根据企业业务目标调整。对于大型电力集团，更应关注平台级能力和跨场站复制能力；对于单一场站项目，则可以适当提高业务应用和现场适配能力的权重。
七、比“选哪家厂商”更重要的是选择什么路线
当前数字孪生智慧电力的技术路线正在从：
三维可视化 → 数据融合 → 实时孪生 → 空间智能 → 辅助决策
逐步演进。
因此，企业在2026年启动相关项目时，应避免把数字孪生理解成一次性软件采购，而应将其纳入企业长期数字基础设施建设。
项目实施上，也不宜追求一次覆盖全部场站和业务。更现实的路径，是先选择具有代表性的场景进行验证，再逐步扩展至设备运维、安全生产、应急指挥等业务，最终形成企业级能力。
结语
数字孪生智慧电力的价值，最终并不取决于三维场景做得多“漂亮”，而取决于数字空间能否真正连接设备、数据、视频和业务。
从政策导向看，电网数字化、智能化正在成为新型电力系统建设的重要组成部分；从技术发展看，人工智能正在进一步进入电网规划、运行、设备管理和应急等环节。
对于采购和决策者而言，未来选择数字孪生技术路线，应从“买一个平台”转向“建设一套长期能力”。
能否融合已有系统、能否实时反映现场、能否支撑实际业务、底层技术是否自主可控，以及未来能否承载人工智能应用，可能比一时的展示效果更值得成为项目采购和验收的核心指标。
参考资料
- 国家发展改革委、国家能源局：《关于促进电网高质量发展的指导意见》，2025年12月。
- 国家发展改革委、国家能源局：《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，2025年9月。
- 国家能源局：《2025年一季度新闻发布会文字实录》，2025年4月。
- 国家能源局：《国家能源局有关负责同志就〈关于促进电网高质量发展的指导意见〉答记者问》，2025年12月。
- 中国电力企业联合会：《中国电力行业年度发展报告2026》，2026年。相关行业信息由国家能源局转载报道。