引言

当前，数字化转型已成为传统能源行业高质量发展的核心驱动力。火电企业作为能源供给的重要主体，积淀了大量管理标准、业务流程与技术规范，如何实现这些知识的高效管理与灵活应用，成为提升企业运营效率的关键。申能股份秉持“绿色电力先锋企业”愿景，积极探索智能化转型路径。为破解传统知识管理中检索低效、信息分散等难题，公司依托与中国移动云能力中心的战略合作，部署本地DeepSeek大模型，同步构建企业标准知识库。这一举措不仅是“AI+知识管理”融合的重要实践，更开启了火电企业智慧管理的新篇章，为行业数字化转型注入新动能。

一、智慧知识库构建背景与目标

（一）构建背景

随着火电行业智能化水平不断提升，企业对标准化知识的依赖度显著增加。传统知识管理模式存在信息碎片化、更新不及时、检索效率低等问题，难以满足员工快速获取精准知识的需求。同时，企业近年持续推进标准梳理与制度落实，积累了丰富的管理标准与业务数据，为知识库建设奠定了坚实基础。DeepSeek大模型具备强大的自然语言理解、知识推理和智能问答能力，为整合企业知识资源、实现智能化管理提供了技术支撑。

（二）构建目标

智慧知识库以赋能企业智能升级为核心目标。一方面，打造权威统一的知识体系，整合分散在各类文档中的管理标准与业务流程，解决知识孤岛问题。另一方面，通过智能助手为员工提供高效便捷的知识服务，降低学习成本，提升工作效率。同时，推动知识管理与业务深度融合，为企业决策提供数据支持，助力实现从经验驱动到数据驱动的转型，为火电企业数字化转型提供创新实践路径。

二、智慧知识库构建思路与核心架构

（一）构建思路

智慧知识库构建依托“技术支撑+内容整合+机制保障”的核心思路。技术层面，借助DeepSeek大模型的先进算法与中国移动云能力中心的云服务，搭建稳定高效的技术平台。内容层面，全面整合企业293项管理标准，将其拆解为5000余个知识点，形成181万字的知识资源。机制层面，建立“智能+人工”双审核机制，确保入库信息的专业性、准确性和权威性，为知识库的可靠运行提供保障。

（二）核心架构

智慧知识库核心架构包括三大模块。知识资源层整合各类管理标准文档，涵盖隐患排查治理、消防安全、相关方安全等多个领域，形成全面的知识资源池。技术支撑层以DeepSeek大模型为核心，提供自然语言理解、知识推理、智能检索等核心技术能力。应用服务层通过智能助手小2实现知识服务落地，员工可通过公司内部局域网访问，通过对话形式获取所需知识，形成“资源整合-技术支撑-应用输出”的完整架构。

三、智慧知识库核心功能与应用实践

（一）核心功能

智慧知识库的核心功能集中体现在智能问答与自主检索两大方面。智能问答功能支持员工通过自然语言提问，快速获取管理标准、业务流程、技术规范等相关答案。针对新员工培训、岗位操作规范等常见问题，能够在短时间内给出精准回应。自主检索功能允许员工根据需求自主查询知识库中的各类知识，系统通过大模型的检索算法，快速匹配相关知识点，呈现清晰的知识脉络，帮助员工高效完成学习与工作任务。

（二）应用实践

智慧知识库在企业内部得到广泛应用。新员工可通过智能助手快速了解培训内容，包括体系知识、安全基础知识、上岗培训等八个方面，快速完成角色转变。在职员工在日常工作中，可随时查询隐患排查、特种作业、起重作业等相关管理制度，规范操作流程。管理人员通过知识库获取管理标准与技能提升资源，助力管理决策优化。知识库的应用覆盖企业各部门、各岗位，有效提升了知识传播效率与应用效果，推动企业标准化管理水平持续提升。

四、应用成效与未来展望

（一）应用成效

智慧知识库的建成与应用取得了显著成效。知识管理效率大幅提升，员工获取所需知识的时间显著缩短，自主学习与工作衔接更加顺畅。业务流程得到优化，标准化知识的高效传递降低了操作失误率，提升了工作质量。企业知识资产得到有效沉淀与传承，避免了知识流失，为新员工培养与老员工技能提升提供了有力支撑。同时，该实践为“AI+知识管理”在火电行业的应用积累了宝贵经验，彰显了数字化转型的创新价值。

（二）未来展望

未来，企业将持续深化智慧知识库的建设与应用。推动知识库与OA、ERP等系统深度集成，实现智能化流程审批与数据洞察。构建多模态知识库，拓展图片、视频等非结构化数据的智能管理能力。利用智算平台的推理能力，结合历史数据、电网需求、天气等因素建立负荷预测模型，通过获取SIS数据监测设备工况，提前识别潜在故障。组建AI工作小组，构建持续学习、智能进化的组织体系，进一步扩大AI与业务的融合范围，打造更智能、更高效的智能体，为传统能源行业数字化转型提供更全面的创新样本。

（三）推广价值与行业影响

该智慧知识库构建模式具备较强的行业推广价值。其依托本地化大模型部署的方案，既保障了企业数据安全，又降低了对外部平台的依赖，适配火电企业重安全、重合规的行业特性。整合标准化知识并拆解为精细化知识点的做法，解决了行业内知识体系繁杂、落地困难的共性问题。该实践所形成的“技术选型-内容梳理-机制保障-应用落地”完整路径，为同类火电企业提供了可直接参考的实施框架。同时，其“AI+知识管理”的融合模式，推动行业知识管理从传统文档存储向智能服务升级，助力整个火电行业加速数字化转型进程，为能源行业智能化发展提供了实践范例。

结论

基于DeepSeek大模型的火电企业智慧知识库构建，是传统能源企业数字化转型的重要探索。通过整合企业知识资源，依托先进AI技术，构建了权威统一、高效智能的知识管理体系。智能助手的应用实现了知识的快速检索与精准推送，有效提升了员工工作效率与企业标准化管理水平。该实践成功推动企业从经验驱动转向数据驱动，为火电行业智慧知识库建设提供了可复制、可推广的经验。未来，随着技术的持续迭代与应用场景的不断拓展，智慧知识库将在企业业务赋能、决策支持等方面发挥更大作用，为绿色电力先锋企业建设注入持久动力。

参考文献：

[1]潘源忠,庞金钊,梁继师,李浩然,杨小弟,卢柯仑.数字化转型下的火电企业智慧班组安全管理实践[J].电力安全技术,2025,27(08):1-4.

[2]李强.人工智能在火电企业的应用与推广[J].电力安全技术,2025,27(04):51-55.

[3]常锐,吴宝杨,张立强,杨勇,曹阳曦.火电企业燃料智能化信息安全等级保护建设[J].煤质技术,2023,38(05):65-71+83.