“洛书”大模型集成了科学模型“思源”（Hydro Trace）和千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，可对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测，进而助力调节水资源管理中供水、发电与粮食生产需求的动态平衡。
目前，“洛书”的预测准确率已达98%（SOTA级别），未来还将逐步应用于多个能源场景。
“洛书”的底层是中科院青藏所自研的科学模型思源（HydroTrace），依托时空多模态数据训练而成，输出结果包含两部分，一是直接支撑水电生产预测的径流量，二是精准描绘水文过程的高维数据，不过这些数据人类无法直接理解和使用。
在“洛书”接入了QwQ-32B推理大模型和Qwen2.5-VL-32B多模态大模型后，用户仅用自然语言，就能结合业务逻辑对这些高维数据进行推理分析和可视化，并对肉眼难以“看透”的复合热力图进行量化解读，为区域能源时空一体化调度工作提供科技支撑。
“洛书”的科学模型的训练获得了“云工开物”计划支持，全程依托阿里云ECS完成，并通过阿里云百炼平台调用通义大模型。
目前，集成了科学大模型、推理大模型以及多模态大模型的“洛书”大模型，也已在阿里云百炼上线。相比传统预测方法，“洛书”的准确率提升近20%，为解决气候变化下水资源与能源供给的波动性问题提供了创新方案。
现如今，“洛书”已在区域水电龙头企业完成了两轮内测，水情工作人员只需通过手机或电脑打开“洛书”，即可便捷高效解析水文、气象、气候等多维度数据，整合水情、电量等资源，优化全链条资源配置，跨域协同调度。
未来，“洛书”团队还将利用智能体Agent，通过部署具身智能观测，实现“洛书”大模型的观测模拟一体化实时更新，服务能源跨时空一体化调度，实现智慧清洁能源的“数智化跃升”，为区域乃至国家高质量发展提供“算法优化资源”的新质生产力。 此前，中科院与阿里云已在大模型层面建立深度合作，国家天文台、中科院地化所、中科院古脊椎所、中科院南海所等已接入通义千问，利用AI助力科研。
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