![杭州獵頭公司-[尚賢達]-](/upload/config/9a96c474-f59c-4060-9793-eb31b635ab47.jpg)
一、政策與行業背景
1. “AI＋能源／電力”政策推動
o 國家發展改革委、國家能源局發布了《關于推進“人工智能＋”能源高質量發展的實施意見》，明確電網、水電、火電、核電、能源新業態等多個能源子領域要推進 AI 應用，并要推動多個專業大模型在電網、發電等能源重點行業深度應用。(新浪財經)
o 電力行業“人工智能＋”戰略也已被電網公司（例如南方電網）納入公司工作方案中，成為未來轉型的重要方向。(國際電力網)
2. “數字電網”“新型電力系統”“源–網–荷–儲”協同等體系建設
o 電力系統正在向包含清潔能源、儲能、分布式能源協同、用戶側參與等的新型系統演進，這使得調度、預測、實時控制、異常監測等環節對算法、模型與智能決策支持系統的需求大幅上升。(數字中國)
o 推動多模態大模型、復雜建模與仿真、邊緣計算、強化學習、遷移學習等技術應用以提高系統穩定性、預測精度與響應速度。(人民網財經)
二、需求驅動因素
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預測與調度精度需求提升
清潔能源（風電、光伏等）出力波動大、氣象影響顯著，因此對氣象預測模型、功率預測、負荷預測與電力市場調度算法的精度要求大大提高。(國際電力網) -
實時控制與靈活調度
分布式能源、儲能、微網、虛擬電廠等對實時性強的控制／優化算法需求增加。秒級、分秒甚至更短的響應、決策能力很被重視。(數字中國) -
大模型 / 專業模型應用場景增加
電力系統中已有發布如“大瓦特”這類電力行業自主可控大模型，覆蓋調度、安全監管、客戶服務等多個場景。(eptc.org.cn) -
數字運維與智能決策需求
在輸電、變電、配電與用電環節中，通過 AI 算法自動識別設備異常 /故障、進行預測性維護、優化維護調度、提升安全與可靠性。(jsdsm.fzggw.jiangsu.gov.cn) -
數據融合與智能服務需求
電力公司在客戶服務、合同管理、法律風險分析、財務流程自動化等后臺業務中也在采用自然語言處理、多模態數據處理等 AI 技術來提升效率。(數字中國)
三、AI 算法工程師崗位職責與能力要求
基于行業趨勢和企業方案，可總結出下列典型職責與能力要求：
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模塊 |
職責內容 |
技能與能力要求 |
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預測與建模 |
開發負荷／功率預測模型、氣象與出力預測、大型仿真模型（發電、輸配電網） |
時間序列分析、統計學習、天氣模型知識、機器學習／深度學習（LSTM, Transformer 等） |
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優化與調度控制 |
優化調度算法、儲能參與優化、微網控制、虛擬電廠管理、多目標優化 |
強化學習、優化算法、約束規劃、分布式控制、邊緣計算 |
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異常檢測與運維預測 |
故障診斷、異常識別、預測性維護、設備健康評估 |
數據清洗、特征工程、異常檢測算法、深度學習／圖神經網絡、信號處理 |
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大模型與模型部署 |
構建 / 調整行業或企業專用大模型，例如“大瓦特”，進行模型訓練、微調、部署；多模態模型／語言模型在電力行業的定制應用 |
深度學習、NLP／多模態處理、模型壓縮與優化、模型可解釋性、安全與隱私保護 |
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邊緣與實時系統 |
實時控制與邊緣推理能力建設、低延遲響應系統 |
邊緣計算、系統編程、嵌入式系統、實時調度、軟硬件協同 |
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跨領域融合能力 |
數據工程、云計算／算力架構、業務理解、與電力系統工程人員協作 |
數據管道搭建、平臺工程、算力與資源調度、跨學科知識融合 |
四、薪酬水平與市場競爭
- AI 算法工程師整體薪資在新興技術崗位中已經成為高薪端。根據脈脈高聘春招報告，2025 年新發技術類崗位中“大模型算法工程師”平均月薪約 ￥68,051，人工智能工程師約 ￥60,768，算法工程師約 ￥52,381。(新浪財經)
- 在電力行業專屬場景／央企／大型國有控股公司中，雖然公開數據相對少，但由于項目規模大、穩定性高、對系統可靠性與安全的要求高，這類企業對算法工程師的薪酬報價往往會帶有地域、職務級別、項目經驗等溢價。
- 整體趨勢是：隨著經驗的增加，能落地真實項目（負荷預測／調度／微電網控制／實時異常監測等）的算法工程師，其薪資可以從月薪數萬元上升至年薪數十萬元甚至更高。特別是如果具備大模型調優或行業模型定制經驗者，其年薪過 50 萬人民幣／月薪 3–7 萬以上的崗位不是少見。
五、挑戰與限制
- 數據質量與邊界問題：電力行業的業務數據常常存在傳感器誤差、缺失、噪聲，并且數據類型非常多：時間序列、圖像/視頻、地理空間、氣象、用戶側行為等。要做高質量模型，工程量大。
- 模型可解釋性與安全性要求高：電力系統關乎國計民生，出現故障或誤判可能帶來安全風險。因此，對于 AI 算法的可解釋性、魯棒性（對異常數據的抗干擾能力）、安全性要求很高。
- 算力與部署難題：培訓／微調大模型、邊緣部署、實時響應系統對算力與網絡、硬件資源要求很嚴格。算力投入、硬件架構、成本控制是企業必須解決的問題。
- 技術標準和政策法規尚在完善中：有關電力 AI 的行業標準、模型安全標準、數據隱私／跨區／跨企業的數據共享制度等還在發展。企業可能面臨政策風險或技術標準不統一的問題。
- 人才復合性需求大：僅會算法但不懂電力系統不行；懂電力系統但缺乏 AI /機器學習經驗也不行。很多崗位要求算法 + 電力系統知識 +實時系統 +部署能力等復合能力。
六、對企業的建議
1. 設立內部 AI 與行業專家融合團隊
把具備電力系統工程背景與AI算法／數據科學背景的人才組合在一起，促進需求與技術之間的準確對接。
2. 明確場景與價值
實驗與試點階段要鎖定幾個關鍵場景（如負荷預測／設備預測性維護／調度優化／應急響應／客戶服務等），明確 KPI（準確率／響應時間／成本降低／安全性 etc.），控制投入與風險。
3. 加強數據基礎設施建設
數據采集、存儲、治理、質量控制要跟上；建立標注體系；解決數據安全與隱私問題；搭建可復用的數據平臺／模型平臺。
4. 投資算力與部署能力
包括云端／邊緣算力資源；模型壓縮與加速技術；推理延遲與穩定性優化；實時系統模型監控與回滾機制。
5. 重視人才培養和引進行業復合型人才
與高校／科研機構合作；設立行業實習／聯合研究項目；對內部算法工程師提供電力系統相關培訓；對電力背景人員提供 AI 算法、數據科學相關進修。
七、對 AI 算法工程師（求職者／在職者）的建議
- 加強電力系統知識：了解變電、配電、電網調度、負荷與功率預測、氣象影響、儲能系統、可再生能源相關技術。這樣能更快理解電力場景、需求本質、設計可落地的算法。
- 積累真實項目經驗：尤其是從業務方或電網公司內部或與企業合作做過預測模型／控制優化／異常檢測等實戰項目。比光有“算法理論”更有價值。
- 提升部署能力與系統思維：算法除了做出來，還要部署、監控、響應、升級；具備邊緣部署／實時系統／模型壓縮／優化響應速度等能力會非常受歡迎。
- 重視模型可解釋性與安全性：掌握可解釋性技術（如 SHAP、LIME 等）、模型安全、魯棒性設計等，在電力行業尤其重要。
- 關注政策與標準：行業政策、標準與規范的動態（例如 AI 在能源領域的“實施意見”、各電網公司“AI+”方案等），能幫助識別新的切入點和機會。
八、趨勢展望
- 在未來 1–3 年內，AI 算法工程師會成為電力行業里的核心技術崗位之一，其作用／地位將持續上升。
- 電力行業中專用大模型（例如“大瓦特”）等將成為標配，更多企業將自己或與科技公司合作構建專有／定制的大模型。
- 邊緣 AI 與實時決策算法需求將爆發性增長，尤其是在分布式能源、微網、儲能系統中。
- 模型安全、標準化、跨企業／跨區域協作（數據、算法、模型共享）將成為制約因素，也會成為政策重點。
