报告由华中科技大学陈宇教授主讲，围绕电力电子设计智能化核心主题，系统阐述 AI 与电力电子（AI+PE）的融合背景、技术路径、实践成果与未来展望，明确大模型与智能体是推动电力电子设计变革的核心方向，为行业智能化转型提供清晰思路与实践方案。
电力电子技术是电能高效变换与精准控制的关键支撑，在双碳战略下，于新能源发电、储能、新能源汽车等领域应用愈发广泛。AI 技术历经三次兴起，从早期专家系统、感知机，到深度学习普及，再到大模型突破，为电力电子智能化提供了技术基础。二者结合历程漫长，早期因硬件限制研究停滞，近年随深度学习、深度强化学习成熟，在状态监测、故障诊断、设计控制等领域研究显著增加，2024-2025 年行业正式迈入智能化转型阶段。
报告将 AI 技术与电力电子全生命周期设计环节交叉对应，涵盖拓扑、参数、调制、控制、故障诊断等设计场景，形成清晰的技术应用矩阵。传统 AI 算法如专家系统、遗传算法已广泛应用，但仅能按流程执行，智能化程度有限；深度学习具备强非线性拟合能力，可提升建模精度，却依赖人工标注数据；深度强化学习无需预设数据集，通过奖励机制自主探索，可完成拓扑推演、布局布线等复杂设计任务，成为专用 AI 的核心技术。
大模型是算力、算法、数据融合的极致产物，以 DeepSeek 为代表的国产大模型突破，推动行业进入应用新阶段。大语言模型（LLM）具备文本转换、代码生成、知识查询等能力，可解决电力电子设计中格式转换、论文归纳、代码编写等难题。报告提出构建PE Agent电力电子专属智能体，规划其发展四阶段：数量增加、质量提升、能力扩展、自我进化，并展示多项实践成果：PE Agent - 谋略实现零基础快速开发智能体，PE Agent - 传道完成论文知识提取与电路格式转换，PE Agent - 设想实时生成仿真控制代码，PE Agent - 载物打通虚拟设计与物理设备控制，形成全流程智能化解决方案。团队已开源 PE Agent 框架，邀请行业共创共享智能体生态，大幅降低设计门槛。
从 AI 发展阶段来看，当前处于代理 AI 初级阶段，AI 与电力电子融合仍处早期。未来融合将从知识注入、专用 AI 开发，迈向领域大模型微调、专用大模型自主完成设计任务。最终 AI 将实现主动学习、自我进化，不仅替代重复性设计工作，更能突破人类设计局限，革新电力电子设计理论、仿真方法与复杂系统分析能力，推动行业从辅助设计走向自主创新，开启电力电子技术发展新纪元。
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