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深耕工业智能二十载,刘勇携中能拾贝以硬核科技激活能源产业新动能

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在人工智能全面赋能实体经济的时代,工业智能化转型早已不是选择题,而是筑牢产业根基的必答题。能源电力作为国民经济的压舱石,场景复杂、标准严苛、安全底线极高,想要实现智能化升级,既要有扎根产业的长期坚守,更要有硬核的技术创新实力。

中能拾贝科技有限公司创始人兼CTO刘勇先生,凭借二十余年深耕能源工业智能化领域的坚守与创新,成功入选2025福布斯中国科创人物评选“革新力人物”。二十年来,他带领团队扎根能源生产一线,摒弃脱离产业实际的“悬空式”研发,走出了一条适配重资产行业特征、兼具产业价值与技术厚度的科创发展之路。


01.

初心笃定赛道

以“拾贝”之心深耕中国能源领域

中能拾贝的故事始于2005年。彼时,国内电力基建驶入高速发展期,大批水火电机组落地投产,能源产业迎来规模扩张的黄金期,但行业深处的痛点也随之凸显:电力设备运维高度依赖资深技工的经验积累,传统周期性检修模式只能被动应对故障,海量设备运行数据长期闲置,难以切实满足安全生产、降本增效等核心产业需求。

随着智能电网、新型电力系统等国家战略稳步落地,能源行业数字化、智能化转型需求全面爆发。基于对行业全周期的深度洞察,刘勇做出精准研判:工业赛道是中国AI产业化落地最具潜力的领域之一。能源电力作为典型的重资产工业场景,工况复杂、安全规范严苛,对工业AI有着刚性且真实的需求。只要突破“AI适配工业物理规律”“行业专家经验数字化”两大核心技术瓶颈,万亿级工业资产管理市场将迎来巨大发展机遇。这是中能拾贝坚持底层技术自研的核心初衷。

中能拾贝的诞生,承载着刘勇和团队最朴素的产业情怀。“中能”,寓意立足中国能源产业,助力本土数字化升级;“拾贝”,则是一种躬身入局的姿态——深入工业现场,从海量数据、运维案例与实操经验中提炼知识资产,打磨实用技术。自创立以来,“让资产更安全、更经济、更智能”始终是中能拾贝不变的企业使命。

02.

二十载步履不停

企业在时代浪潮中迭代成长

二十载深耕,中能拾贝从初创小团队成长为工业智能领域标杆企业,走出了清晰的成长路径。

2005至2014年是企业初创扎根期。团队聚焦华南水电市场,从最基础的电力资产管理信息化做起,一步步完成产品从0到1的落地,在市场实战中筑牢企业发展的根基。

2015至2020年迈入数字化平台进阶期。依托前期积累的行业经验,公司推出EAM、PHM等标准化工业软件产品,搭建起资产全生命周期信息化管理体系,服务版图持续扩大,全面落地国内五大发电集团等头部能源企业,品牌影响力辐射全国。

2021至2025年,企业正式迈入AI技术筑基的关键转型期。顺应行业升级新趋势,刘勇带领团队全力攻坚底层核心技术,立项自研CyberwIIOS工业智能操作系统。实现从传统工业软件厂商向AI原生服务商的转型升级。凭借硬核技术实力,公司成功获评国家级专精特新重点“小巨人”企业。

2025年至今,中能拾贝进入技术规模化落地新阶段。率先创立SDKIP(“Signal信号数字化—Data数据资产化—Knowledge知识语义化—Intelligence智能自主化—Purpose意图具象化”)全链路工业智能落地方法论,并启动组织AI化变革,推动技术、团队、业务全面适配AI时代发展要求。


一路行来,没有跟风追逐短期风口,只沿着能源工业智能化的主线稳步前行,二十年的深耕,让中能拾贝每一步都走得扎实而坚定。

03.

全栈自研破局

破解行业核心痛点

技术,是中能拾贝安身立命的核心底气。在刘勇看来,工业AI绝非通用AI的简单套用,这也是能源智能化最难跨越的鸿沟。通用AI擅长人机交互、文档处理,存在“算法黑盒”的先天短板,聚焦日常办公辅助;但工业专用AI必须坚守“懂工业、可信任、能闭环”三大原则,要深度融合设备运行机理、行业安全规范,算法推理全程可追溯,最终还要衔接检修、调度、运维等核心生产环节,形成完整的业务闭环。

瞄准行业痛点,中能拾贝搭建“拾贝123+N+X”工业智能业务全景图,率先完成工业软件从人工编码到AI自主生成的行业范式革新。


针对电力行业普遍存在的设备多物理场耦合、跨地域工况差异大、故障样本稀缺、工控安全严苛、存量老旧系统繁杂五大难题,团队结合一线实战经验给出了系统化解决方案:依托物理AI融合多维设备机理,借助模型动态适配不同工况,让算法快速落地;融合机理算法与小样本学习,破解行业故障样本不足的行业通病;搭建全链路可信AI架构,严守工控安全红线;采用轻量化对接模式改造老旧设备,无需停产即可完成智能化升级。

凭借“标准化技术底座+上层场景定制”的灵活模式,将项目开发周期大幅缩短,高效破解了工业智能项目落地慢、成本高、适配难的行业顽疾,让硬核技术真正走进万千能源场站。

04.

科学架构赋能

在创新与落地之间寻求平衡

先进的技术,需要完善的组织与管理体系保驾护航。为适配全国化业务布局与技术持续创新的双重需求,中能拾贝打造四大中心+区域事业部双轨制组织架构:划分前沿技术研发、产品平台、工程交付、生态市场四大职能中心,统筹技术创新与产品迭代;同时在全国布局区域事业部,实现本地化服务、近距离对接客户需求。

在管理机制上,公司始终围绕“技术落地、品质为先”搭建规则,兼顾技术创新与项目交付效率。推行技术前置模式,要求研发团队常态化驻守产业一线,从现场真实工况中反向优化产品功能,让技术始终贴合现场需求;采用分层开发策略,底层技术全面标准化,仅在应用层根据不同场景做个性化定制,兼顾效率与灵活度;建立三级项目验收体系,结合数字孪生仿真开展多重安全校验,严守工业生产安全底线;搭配敏捷迭代机制,研发端按季度更新技术版本,项目端分阶段稳步交付,让技术革新与落地稳定性双向兼顾。

一套务实、高效的管理体系,让研发不脱离现场、交付不偏离技术初心,成为技术落地的坚实后盾。

05.

前瞻研判趋势

构筑二十年沉淀铸就的技术壁垒

站在二十载行业深耕的视角,结合“十五五”全新发展周期,刘勇对能源工业AI的未来走向有着清晰且笃定的判断:原生AI、平台化、价值闭环,将成为行业未来三大主流方向。原生AI要求智能能力内嵌于系统底层,平台化旨在打造可复用、可拓展的技术体系,价值闭环则强调AI应用效果可量化、可评估,真正为产业创造实际价值。

正是基于这一判断,刘勇提出“拾贝123+N+X”业务蓝图与SDKIP落地方法论,打造工业智能操作系统CyberwIIOS以及新一代资产价值管理平台CyberwAPM两大核心产品,从工业智能操作系统、工业模型引擎、工业数据资产、物理AI、产业生态五大维度持续深挖,不断筑牢技术护城河。


刘勇坦言,中能拾贝的核心竞争力,是二十年行业积淀、全栈自研技术、数千个项目实战经验与工程落地能力的深度融合。这是单纯依靠资本投入、算力堆砌无法在短期内复刻的综合壁垒,也是企业穿越行业周期的底气。

放眼未来三至五年,刘勇预判,能源数字化行业还将迎来三大深刻变革:外挂式AI会逐步被市场淘汰,原生内嵌式AI成为全行业标配;行业商业模式将从传统的一次性项目交付,转向按价值分成的合作模式;智能化应用场景也将从传统水火电,全面延伸至风光储、虚拟电厂等新兴领域,储能管控、功率预测、虚拟调度等细分赛道即将迎来爆发期。

06.

阶段成果显现

明晰中长期布局

在2026年这一“十五五”的开局之年,中能拾贝接连交出亮眼答卷:完成CyberwIIOS工业智能操作系统全新版本迭代,扩充风光储专属机理模型库;自研工业模型引擎顺利落地多个试点项目;服务两大电网、五大发电集团的标杆智慧电站项目相继投运,技术价值持续兑现。


面向中长期发展,中能拾贝拟定了清晰路线:技术层面,持续攻坚分布式操作系统、多模态机理大模型,打造工业AI自动化研发流水线,深耕底层核心技术;业务层面,立足电力主业根基,积极拓展储能、虚拟电厂等新业态,并逐步向煤炭、水务、石化等泛重资产行业延伸,拓宽技术应用边界;生态层面,持续开放平台能力,联合产业链上下游伙伴共建共生共赢的产业生态。

与此同时,行业挑战也客观存在,刘勇保持着清醒的认知:当前互联网企业跨界入局,引发市场低价竞争;行业技术迭代持续加速,兼具电力专业、AI技术、工程落地能力的复合型人才缺口持续扩大。这将是整个行业,也是中能拾贝需要长期面对的课题。

07.

坚守长期主义

分享科创心得与寄语

二十载深耕能源工业AI,刘勇总结出深刻的科创感悟:工业科创从来没有捷径,不同于消费AI的快速迭代、流量变现,重资产能源行业拼的是扎根一线的定力、深耕底层的耐力和坚守产业的初心。工业技术的价值,永远诞生于现场、服务于产业。

在国产化替代的时代浪潮下,工业AI的核心竞争力从来不是花哨的算法参数,而是实实在在的降本、增效、保安全。唯有摒弃浮躁、拒绝跟风逐利,以长期主义深耕硬核底层技术,才能穿越行业周期,筑牢中国能源产业的智能化根基。

面向新生代科创从业者,他寄语:能源工业科创是一场慢而坚的修行,既要仰望技术星空,更要脚踏实地扎根产业。希望青年科创者敬畏工业规律、深耕实体场景,不贪短期热度、不逐流量泡沫,沉下心打磨硬核技术、沉淀工程能力。以匠心守初心,以长期致远方,用真正可落地、可赋能、可担当的科创力量,助力实体产业转型升级。

08.

结语

从2005年初创启航,到如今成长为工业智能领域的标杆企业,二十载风雨兼程,中能拾贝的服务版图遍布全国,在电力大数据、工业大模型等赛道稳居行业前列。刘勇始终带领团队坚守初心,以自主可控的硬核工业AI技术,守护国家能源基础设施安全运转。

在数字经济与实体经济深度融合的时代浪潮下,中能拾贝将继续扎根能源主赛道,持续探索工业AI的技术新边界,以持之以恒的创新力量,助力中国工业智能产业行稳向好,书写实体科创的崭新篇章。


声明:品牌之声相关资讯来自于被采访对象,非福布斯编辑内容。




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