煤炭应该如何配置，才能兼顾内部保供与外部销售？
电力需求变化后，整个链条如何联动调整？
如何比较不同套保方案？
这些问题背后，是能源企业经营中相互关联的目标、变量与约束。
根据项目背景材料，国能电商公司相关业务涉及煤炭生产、运输、采购、销售、电力经营以及期现交易等多个环节，需要统筹自产煤、外购煤、进口煤等资源，匹配不同区域和客户的用煤需求。
一个环节发生变化，往往会影响生产安排、资源流向、燃料需求及经营收益。如何在复杂约束下快速比较方案、形成协同决策，成为项目建设的重要着力点。
打通业务链路，让经营方案可分析、可比较
采购公告中获取的项目概况，此次项目计划以交易引擎、决策引擎、认知引擎为模型支撑，建设量化交易中心和数字营销中心，覆盖研究、决策、执行与风控等环节。
其中，量化交易中心将内置量化交易实验室，支持策略研究、模型回测、方案生成与效果评估；数字营销中心则面向购销定价、供需预测、量价响应和资源配置等场景，支撑业务人员开展经营分析与方案推演。
在产销协同场景中，项目将围绕煤矿产能、煤种结构、客户需求和电厂燃料需求等因素，支撑生产计划与销售计划联动。当需求或供应条件变化时，帮助业务人员分析影响、比较调整方案。
在资源配置场景中，需要将资源品质、运输路径、区域位置和保供要求纳入统一测算，综合比较不同采购、调运及销售安排。在电力经营场景中，则通过电力需求与发电计划预测，进一步衔接燃料需求及煤炭购销安排，提升跨业务协同能力。
在采购销售定价与期现交易场景中，项目将综合资源成本、运输成本、市场价格、资金占用和风险敞口等因素，支撑价格分析、套保决策与风险监控，并通过方案评估和经营复盘，为持续优化提供依据。
围绕目标与约束，让 AI 持续探索更优方案
上述多目标、多约束、多变量的业务问题，正是百度伐谋所面向的复杂决策场景。
百度伐谋是面向研发、生产等多目标复杂业务场景的自我演化超级智能体，能够应对产业中的复杂决策与多目标优化问题。它围绕人所定义的目标、约束和评价标准，持续生成、评估并迭代候选方案，帮助算法团队和业务人员扩大方案搜索范围，探索更优行动路径。
以煤炭资源配置为例，业务人员需要明确保供要求、资源条件和评价标准，再对不同配置方案进行测算与比较。伐谋的能力可用于将候选方案生成、评估、迭代等环节系统化，辅助团队在复杂条件下持续寻优，让专业人员将更多精力投入问题定义与结果判断。
项目提出建立“数据统一、模型复用、结果可解释、决策可闭环”的能力体系，并建设模型评测、版本管理和持续优化机制。这也为决策智能体融入业务流程提出了明确要求：方案需要能够评估，结果需要能够解释，优化过程需要能够复盘。
从产销协同到资源配置，从价格分析到风险管理，能源企业对AI的需求正在深入具体经营环节。围绕这些场景，百度伐谋将持续探索复杂决策寻优的应用路径，帮助企业在行动前比较更多方案，为经营决策提供更充分的依据。
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