5 月 8 日到 9 日，工信部、网信办、国家数据局、发改委在 48 小时内密集发文。6G 试验频段批复、智能体首次有了官方定义、算力网与新型电网被并列写入"六张网"新基建，今年投资规模超 7 万亿元。
多数人把这当成通信和算力的新闻。但把几份文件放在一起看，电力行业反复出现，而且每次出现都指向同一件事：让电力的数据被模型用起来。
电力在三个文件里出现，都不是配角
4 月 28 日，工信部、国家数据局联合印发"模数共振"行动通知（工信厅联科函〔2026〕193 号），在 20 个重点行业里明确列出电力装备，要求分行业梳理数据资源、提炼行业通识数据集，每个行业至少研发 1 个行业模型、沉淀 5 个以上数据集。
同一天，中央政治局会议首次完整列出"六张网"：水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网。新型电网被排在第二位，国家发改委测算今年"六张网"及配套投资超过 7 万亿元，其中"十五五"期间新型电网拟投资超 5 万亿元。
5 月 8 日，三部门又联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，把智能体定义为"具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统"，并列出 19 个应用场景，电力系统调度优化在列。
三个动作的落点重合在一处：电网侧和负荷侧的电力数据，要从"躺在服务器里的原始记录"变成"能喂给模型的行业语料"。
为什么是现在：模型缺的是行业数据
政策密集出台的背后，是公开文本数据已经被用得差不多。大模型训练主要靠公开网页和文本，这类数据的增量正在见顶，下一步的边际收益来自行业里那些没被整理过的数据——钢铁的工艺参数、医院的病历、电网的负荷曲线。
电力行业的数据量不小，但可用性很低。负荷侧尤其突出：园区、楼宇、工厂、医院的配电设备虽然普遍装了传感器，采回来的多是带时间戳的裸时序值，没有业务语义，格式不统一，也没有统一标识。模型拿到这种数据，既分不清是哪个回路、哪台设备，也判断不出一次波动是正常启停还是故障前兆。
这正是"模数共振"行动要解决的问题。它要求分行业把数据资源盘点清楚，通过标注和知识工程提炼出"行业通识数据集"，再拿去训练行业模型和特色智能体。对电力行业来说，卡点在数据侧。
影响谁：三类主体要先动
电网运营方需要把调度、检修、负荷的历史数据整理成可复用的数据集。新型电网 5 万亿投资里，配电网提质更新是重点，配网侧的数据资产化会直接决定这些投资能不能形成可运营的回报。
园区和大型用能单位的运营方，手里握着负荷侧最密集的数据，但多数还没建立数据语义化的能力。设备接入不等于数据可用，没有标识和治理的数据，连内部能效分析都做不好，更谈不上对外形成数据产品。
电力装备和软件厂商则面临一次换道。过去卖设备、卖 EMS 就能结项，现在客户开始问"数据能不能入表、能不能训练模型"。谁能把数据整理成标准语料，谁就能从一次性交付转向长期运营。
该做什么：先盘点，再谈模型
第一步是数据盘点。把现场有哪些回路、哪些设备、各自产什么数据摸清楚，分清资产、拓扑、负荷、工况事件、价值、权限合规六类信息。这一步不涉及模型，但决定后面每一步能不能走通。
第二步是建立语义标识。让每一条数据入库时就知道自己来自哪个设备、属于哪个回路、代表什么工况，省掉事后靠人工清洗去猜的环节。
第三步才是接模型。有了带语义的行业数据集，负荷预测、故障识别、能效优化这些模型才有训练材料，智能体也才能拿到可执行的数据去落地电力调度优化场景。
这三步的顺序不能反。没有前两步，直接上模型得到的是不可复用的结果。
星闪海辰科技（深圳）有限公司面向负荷侧配电场景做电力数据要素，用 EVOS 能源价值运营系统把园区、楼宇、工厂、医院、学校的配电数据完成接入、语义标识、治理加工和资产化，让原始时序数据变成可训练的行业语料，对外只输出脱敏加工后的策略与比值指标。公司已研发国内首台（套）星闪鸿蒙智能配电设备，是星闪联盟核心会员、华为生态合作伙伴。
信源
- 工信部、国家数据局《关于联合实施2026年"模数共振"行动的通知》（工信厅联科函〔2026〕193 号），国家数据局官网
- 中央政治局会议部署"六张网"（2026 年 4 月 28 日）、国务院常务会议部署（2026 年 5 月 9 日），新华社、人民网
- 国家发改委对"六张网"投资规模超 7 万亿元的测算，证券时报、经济参考报
- 国家网信办、发改委、工信部《智能体规范应用与创新发展实施意见》（2026 年 5 月 8 日），中央网信办官网
- 工信部批复 6GHz 频段 6G 试验频率使用许可（2026 年 5 月 8 日），科技日报、人民网
