我們是如何獲得能源轉型青年之聲全球大賽二等獎的

2025年3月 ， 應學生邀請，我作為指導老師參加第三屆能源轉型全球青年之聲競賽。該賽事由國際能源轉型學會（ISETS）與聯合國亞洲及太平洋經濟社會委員會（ESCAP）聯合主辦，旨在為全球青年搭建高層次交流平臺，提升他們在能源決策中的參與度與影響力，推動能源轉型與可持續發展的國際協作。

一

找差異，定策略

作為西南財經大學計算機與人工智能學院的教師，我曾多次指導學生參加中國大學生計算機設計大賽、美國數學建模大賽、電子商務三創賽，并取得優異成績。但對于能源轉型全球青年之聲競賽，這仍是我的首次嘗試。

在觀摩歷屆參賽作品后，我們發現多數作品仍集中在市場建模、能源政策解讀或工程應用等傳統路徑，而 從多學科交叉視角切入，將先進人工智能技術注入能源轉型場景的探索相對較少 。

考慮到電力系統運行中的安全與效率問題，我嘗試通過機器視覺計算電力設備的熱量分布狀態，以判斷是否存在超標風險，并結合 AI Agent 的自主分析與推理能力，實現對能源運行狀態的智能監測與優化。這一研究路徑不僅突破了傳統能源問題的單一學科框架，也體現了青年在全球能源轉型中以新興科技推動可持續發展、發揮行動力與創造力的使命。

為此，我組建了 VisionEnerAI 團隊，成員 包括 西南財經大學計算機與人工智能學院的大二學生雷雨豪、王苗苗，以及公共管理學院的大一學生張倩雅。

這樣的跨學科組合不僅體現了青年在能源轉型中的積極參與，也呼應了賽事為青年提供跨界合作與建言獻策平臺的初衷。

與此同時，我將自身在多模態大模型、圖像分割與 AI Agent 方向的研究興趣融入到能源轉型場景中，嘗試利用機器視覺與智能決策監測電力系統的熱量狀態，并探索如何通過智能代理實現能源運行的自主分析與優化。這一切入方式既展現了 “計算機視覺 + 人工智能” 的前沿特色，也體現了青年通過新興科技介入能源議題、參與區域能源治理、共建可持續未來的責任與使命。在比賽中，我們的策略概括為“跨界賦能、智能解析、落地實踐”。

跨界賦能 ：借助 SAM（Segment Anything Model）等視覺大模型和機器視覺算法，為電力系統的運行監測與風險評估賦能，打破學科壁壘，彰顯青年用前沿科技介入能源轉型的創造力；

智能解析 ：依托 AI Agent 進行政策解讀、數據建模與趨勢分析，使能源管理更加智能化與可解釋，體現青年在能源政策與實踐對話中不可或缺的理性分析與建言價值；

落地實踐 ：通過實驗驗證與場景模擬，探索技術在能源安全與可持續發展中的應用價值，展現青年將理念轉化為實踐行動的能力與責任感。

通過這一策略，我們希望不僅展示“計算機視覺 + 人工智能”的前沿特色，更以實際行動回應賽事“賦能青年、參與治理、共建可持續未來”的核心愿景。

二

作品落地

圍繞“跨界賦能、智能解析、落地實踐”的總體策略，我們最終將研究落腳點聚焦于遙感影像驅動的能源消耗智能分析，并結合大模型輔助決策能力，提出了一套兼具前沿性與可落地性的 VisionEnerAI 平臺。該平臺通過整合最新的計算機視覺、大模型推理與物理約束分析，實現了從數據感知到智能決策的閉環，凸顯人工智能在能源轉型中的跨界賦能價值。

地理特征智能分割模塊： 借助 SAM（Segment Anything Model）、自適應注意力機制以及最新的空間-時間多尺度特征融合方法，我們突破傳統遙感圖像依賴人工標注的限制，實現了建筑物與能源設施的自動識別與能耗熱點提取。該模塊不僅體現了計算機視覺技術在能源領域的創新應用，也為后續能耗分析提供了高精度、可驗證的數據基礎。

熱物理能耗分析模塊： 在 ViT-UNet 架構中引入物理守恒約束、多光譜指數（如 NDBI）與季節性動態權重機制，模塊能夠量化不同建筑材料的熱工屬性，智能解析能耗差異，識別熱損失區域，實現監測精度超過 93%，誤差控制在 3% 以內。通過將物理規律與深度學習融合，該模塊增強了能源運行狀態評估的可解釋性，為智能決策提供了可信賴的數據支撐。

多模態 AI Agent 決策系統： 基于 RAG（檢索增強生成）、GPT-4 多模態推理能力以及知識圖譜技術，我們構建了面向節能決策的 AI Agent，將能耗計算結果與政策知識庫、歷史案例和實時監測數據有機融合，實現自動生成、評估并優化定制化節能方案。該系統不僅體現了大模型在能源治理中的應用潛力， 也將 AI 從“分析工具”提升為“決策合作者” ，推動智能能源管理的實踐落地。

通過上述設計，VisionEnerAI 平臺實現了面向遙感圖像的能源消耗智能分析與大模型輔助節能決策的完整閉環，不僅體現了“跨界賦能、智能解析、落地實踐”的戰略理念，也展示了人工智能技術在能源治理與可持續發展中的前沿應用價值與可推廣性。該 作品 充分回應了全球青年在能源轉型中發揮創造力與行動力的時代使命，體現了科技創新與社會價值的高度融合。

三

分區角逐，全球決賽

2025年7月11日，我們團隊參加了分區賽。面對來自 東北 亞區域的優秀隊伍，我們重點展示了作品的兩大成果：一是能量消耗智能解析，即通過多光譜遙感影像結合 NDBI 指數與動態注意力機制，我們的能耗分析模型在多數據集上取得了 93% 的精度，監測誤差低于 3%；二是智能決策的落地實踐，我們構建的 AI Agent 將能耗計算結果與政策知識庫結合，能夠自動生成多套節能方案，并在場景模擬中進行量化評估與優化。

在分區賽中，專家們高度評價了我們將大模型技術與能源治理深度融合的思路。憑借技術亮點與應用前景，VisionEnerAI 團隊從 105 支參賽隊伍中脫穎而出，獲得 東 北 亞賽區第一名 ，并與其他賽區的七支隊伍一同晉級全球總決賽。

總決賽的競爭更加激烈。為進一步提升方案的科學性與可行性，我們在備賽過程中對系統進行了迭代優化。初版 Agent 偏向于選擇成本最低的方案，卻忽略了政策約束與合規性。為此，我們引入了檢索增強的約束過濾機制，確保生成的節能方案不僅在成本上最優，更符合政策導向與行業規范。在最終展示中，我們以真實城市區域的遙感數據為例，完整演示了從能耗熱點識別、節能方案生成到決策優化輸出的全流程，突出體現了方案的落地價值與推廣潛力。

2025年9月2日，在曼谷舉辦的全球總決賽上，VisionEnerAI 團隊憑借扎實的技術實力與突出的應用前景，榮獲全球二等獎。

作為 總決賽唯一 來自中國 及 東 北 亞賽區的青年參賽團隊 ，能夠與來自五大洲的優秀隊伍同臺競技并取得佳績，不僅是對我們技術創新能力的肯定，也彰顯了中國青年在全球能源轉型中的智慧與擔當。通過從分區賽到全球總決賽的歷程，我們深刻體會到，青年不僅能通過技術創新影響能源生產與消費模式，更能在全球能源轉型中發揮建設性作用。

除了由聯合國亞洲及太平洋經濟社會委員會（ESCAP）主辦，本次活動還得到了聯合國歐洲經濟社會委員會（UNECE）和西亞經濟社會委員會（ESCWA）的支持，充分體現了聯合國系統對青年參與能源轉型的重視。

聯合國副秘書長兼ESCAP 執行秘書阿爾米達·薩爾西亞·阿里夏巴納 ( Ms. Armida Salsiah Alisjahbana ) 在開幕致辭中便提到:“此次ISETS—ESCAP能源轉型全球青年之聲競賽，讓我們看到了青年群體的擔當與智慧。”

作為參賽團隊，我們既展示了科研成果，也拓展了視野與使命感，堅定了繼續探索大模型與能源系統深度融合的信心。未來，VisionEnerAI 團隊將以此次競賽為新的起點，持續推動智能能源解決方案的發展，實現能效優化與政策合規并重，為全球能源可持續轉型貢獻青年智慧與實踐力量。

（作者為西南財經大學計算機與人工智能學院教授）

想參與閉門研討活動

和線上產業微信群

請注明公司、職位

添加微信：shizhicyy

視知產研院聚焦科技和新能源

微信公號已有100萬+高質量粉絲

添加微信：ishizh_business

加好友請注明合作品牌