从孤立的试点，
到内嵌的智能。
一份三阶段规划：让人工智能成为 Keppel 资产管理与运营平台内嵌的能力。按我上任第一周会写的方式来写：我们站在哪里、我相信什么、我们建什么、价值在哪里、以及如何被衡量。
01 / 起点上任第一天，Keppel 站在哪里
Keppel 已不再是综合企业集团，而是一家全球资产管理者与运营者：三大运营板块，加一个快速增长的基金平台。AI 使命必须放在这个形状里解读：价值池在资产、决策，以及 Keppel 卖给 AI 经济本身的基础设施。
同比增长 39%；经常性收入 9.41 亿新元，增长 21%；ROE 18.7%。
目标 2026 年底 1,000 亿、2030 年 2,000 亿新元；资产管理板块净利润 1.89 亿新元。
亚太地区，含墨尔本 AI 数据中心已锁定的 720 MW；AI-ready 园区 KDC SGP 9 于 2026 年中动工。
Sakra 热电联产厂——新加坡首座可燃氢的联合循环电厂已投运；可再生能源 4.7 GW，2030 年目标 7 GW。
跨太平洋海缆自 2025 年 12 月商业运营；每对光纤 25 年约 2 亿新元运维费。
2025 年推出的 AI 冷却方案节能幅度；樟宜的运营神经中枢（ONC）以机器学习监控冷却与能源资产。
创纪录的经常性收入；脱碳解决方案 EBITDA 1.3 亿新元，增长 32%；长期合同 71 亿新元。
2026 年底年度成本节约目标（2023–2025 已实现 9,800 万）；M1 正执行借助 AI 的 90 天效率计划。
AI 已在，但是点状方案
冷却优化、ONC、M1 的数字平台和零散的分析能力都存在。缺的是共享的数据与语义底座、统一的工程实践，以及把一个好试点推到每个相关资产的通路。这份工作是把孤岛变成系统。
价值在资产与决策里
Keppel 的经济学是运营资产的经常性收入和管理资本的费用收入。改善调度、冷却、维护、容量与交易决策的 AI，直接拨动这些数字。通用生产力工具重要，但不是钱在的地方。
Keppel 向 AI 经济出售基础设施
超过 1 GW 的数据中心储备电力、可燃氢的发电、海缆容量与 AI 驱动的冷却，意味着 AI 也是一条产品线。我们为自有资产建的每一项能力，都要设计成可以打包卖给租户、伙伴与 LP。
02 / 原则五条运营信念
来自在上市集团构建行业大模型与百个 Agent 平台、从零创办硬件公司，以及过去一年为制造企业交付智能体系统的经验。它们决定我们投什么、停什么。
是业务能力，不是 IT 项目
每个项目都有一位带 P&L 的业务负责人、一个以新元计的价值假设、一项被点名改善的决策。AI 办公室建平台与小队，业务板块对结果负责。
先本体，后智能体
Keppel 资产本体是数据团队与决策者之间可执行的契约：电厂、冷机、机柜、租约、基金与承诺各自意味着什么，附带机器在给出任何建议前都会校验的约束。
确定性内核，生成式外壳
求解器、物理与控制出方案；语言模型负责理解、解释与编排。凡改变承诺、调度或报价的动作都停在人面前。自主等级 L0–L3 分级，靠表现挣来。
上生产才算数
没有生产路径、数据负责人和评测集，就没有概念验证。No eval, no deploy。价值记在板块 P&L 里，而不是幻灯片上。
治理是加速器
负责任 AI 的基础只建一次：可复用的控制、评测流水线与模型风险分级，让每个新场景继承合规而非重新谈判。
03 / 目标架构Keppel AI 技术栈
五层、一套本体、治理横切所有层。每个板块把资产接进同一个平台；每个产品，无论对内对外，都由同一批引擎与智能体装配而成。
面向 Keppel 团队的 Copilot；面向 Keppel 管理基金内资产的 Result-as-a-Service；与运营业务打包的对外产品。
拆解任务、调用引擎与工具、引用证据、在人机断点停下的智能体。自主等级从 L0（建议）到 L3（护栏内执行）。
面向调度、冷却与容量的预测与优化；面向巡检与现场安全的计算机视觉；数字孪生；面向交易、合同与法规的文档与知识模型。
横跨电力、冷却、数据中心、楼宇、基金与合同的 Keppel 资产本体；覆盖 SCADA、BMS、IoT、ERP 与基金行政的统一数据平台；血缘、质量门禁与决策就绪度检查。
多模型是设计前提：前沿 API、开放权重模型与新加坡本地托管选项按任务选用；ML 基础设施跑在 Keppel 自己的数据中心；MLOps、评测框架、密钥与 OT/IT 隔离。
政策、模型风险分级、人工监督、数据保护、知识产权、透明度与韧性，以可复用的控制与评测流水线实现，而非逐项目评审。
集团平台在底、板块模型在中、场景应用在端。数据流回本体与模型，模型落到下一个资产。系统性的 AI 才是护城河，点状方案不是。
- 划算就跑自己的算力。Keppel 在建 AI-ready 数据中心，我们的 ML 平台就该住在里面，成为参考客户。
- 一套本体，多个模型。模型供应商年年变，语义层与评测集才是耐久资产。
- 证据字段强制。每条智能体建议都带来源、假设与置信度，否则不展示。
- OT 保持确定性。电厂、冷机与开关设备只从经过验证的优化器与控制器取设定值，绝不直接来自语言模型。
04 / 价值地图AI 在哪里创造可衡量的价值
22 个机会域，按「价值规模 × 上生产的就绪度」定位。基于公开信息；上任 100 天的评估将用 Keppel 自己的数字替换这些估计。
基础设施最大利润来源
- Sakra、Merlimau 与储能的调度、竞价与燃料优化利润率 +1–3% · 指示性
- 燃机、锅炉与冷机的预测性维护维护成本 −15–30%
- AI 冷却推广到全部区域供冷与 EaaS 站点，再作为服务出售节能最高 20%
- 垃圾发电燃烧与可用率优化可用率 +1–2 点
互联互通AI-ready 园区
- 数据中心 PUE、冷却与容量规划；故障预测PUE −0.05 至 −0.1
- 浮式数据中心的设计与运营孪生为首创项目去风险
- Bifrost 容量销售分析与网络运营光纤对定价
- 支撑 90 天计划的 M1 客服与网络运营智能体服务成本 −20–30%
房地产RE-as-a-Service
- 楼宇能耗与租户体验优化节能 8–15%
- 可持续城市更新：AI 审计到改造范围与商业案例以周计，不以月计
- 租赁与资产计划分析更快决策
资产管理FUM 950 → 2,000 亿
- 投资 Copilot：筛选、数据室问答、带证据的投委会备忘录起草尽调周期 −30–40%
- 跨基金的组合与资产表现监控与运营同一平台
- LP 报告、ESG 与气候数据自动化从天到小时
05 / 灯塔项目组合第一年的六个项目
按价值、就绪度以及它们能教会平台什么来选。每个都有板块负责人、价值假设、生产路径与 12 个月里程碑。进度条表示该项目中底座工作与新能力的比例。
AI-ready 数据中心的资产智能
先在 Genting Lane 园区做冷却与 PUE 优化、预测性维护与容量规划，再推向组合。设计上让运行 AI 负载的租户把它视为一项服务。
- 价值
- PUE −0.05 至 −0.1；非计划停机 −30%；为 AI 机柜释放容量
- 12 个月
- 两个园区投产；面向 REIT 资产的 RaaS 产品定义完成
能源运营智能体
面向 Sakra、Merlimau 与储能的确定性调度与竞价优化器，外面包一层负责解释、跑 What-if、为交易员与厂长准备决策的智能体。电厂健康模型接入同一循环。
- 价值
- 价差捕获 +1–3%；维护成本 −15%
- 12 个月
- 在控制室以 L1（建议）上线，储能达到 L2（提议）
投资智能 Copilot
筛选、数据室问答、强制附证据的投委会备忘录起草，以及读取运营方同一份资产数据的组合监控。
- 价值
- 尽调周期 −30–40%；每位分析师筛选更多项目
- 12 个月
- 两只旗舰基金的每份投委会文件都用它准备；LP 报告自动化
Keppel 资产本体与数据平台
横跨电力、冷却、数据中心、楼宇、基金与合同的语义层，含源系统映射、约束公理与决策就绪度门禁。每个灯塔都建在这份契约上。
- 价值
- 第二个场景的成本只是第一个的零头；数据争议只解决一次
- 12 个月
- 本体 v1 覆盖三个板块；每个智能体前都有就绪度门禁
AI 冷却与 EaaS 产品化
把运营神经中枢与获奖的 AI 冷却打包成可复制的「冷却即服务」产品，沿用金奈模式，附 AI 性能保证与合作伙伴交付包。
- 价值
- 新的经常性收入；脱碳 EBITDA（1.3 亿新元，+32%）利润率更高
- 12 个月
- 产品化完成；新加坡以外三个新站点签约
负责任 AI 与模型风险底座
政策、模型风险分级、评测流水线、人工监督规则与 AI 资产清单，对齐新加坡 AI 治理模型框架、AI Verify 与 ISO/IEC 42001。让其他五个跑得快。
- 价值
- 每个场景的审批时间以天计；零失管模型
- 12 个月
- 框架获董事会通过；所有生产智能体完成分级与评测
06 / 路线图三个阶段，36 个月
先倾听评估，边建底座边交付灯塔，再横向推广到资产与基金，最后内嵌。季度从上任日起算；里程碑标红。
倾听、评估、决策
- 全板块资产与技术版图；数据审计
- 用 Keppel 自己的数字重建价值地图；六个灯塔立项
- AI 委员会成立；招聘计划；两个快速见效项目上线
底座与灯塔
- 本体 v1、数据平台、MLOps、模型风险分级
- 六个灯塔在首批站点投产
- 第一笔新元价值记入板块 P&L
推广与产品化
- 推向 Keppel 管理的资产与 REIT 组合
- 面向 LP 的 RaaS；对外的冷却即服务与数据中心服务
- 伙伴生态与学术项目运转
内嵌
- AI 进入每个运营平台与每个投资委员会
- AI 原生产品贡献经常性收入
- 集团级价值与风险像其他科目一样汇报
07 / 运营模式中枢、辐条与阶段门禁
一个精干的集团 AI 与技术办公室建平台、外派前线工程师；各板块 AI 小队拥有场景；业务负责人拥有价值。想法只走一条漏斗，出口清楚。
- 前线部署工程师（FDE）与厂长、数据中心工程师、交易团队结对：把默会经验变成本体与智能体的人。
- 平台自建，前沿借力：ML、本体与数据工程在内部；前沿研究通过 NUS、NTU、A*STAR 与 AI Singapore，设联合博士与产业驻点通道。
- 有利益绑定的伙伴：已与 Keppel 合作数据中心与海缆的超大规模云厂商、模型供应商、以及经同一门禁评估的初创公司。
- Keppel 是零号客户：我们自己的 AI 负载跑在 Keppel 数据中心里，成为 AI-ready 数据中心服务的样板。
08 / 负责任 AI因为有治理，所以快
从第一天起与风控、网络安全、数据与法务共建，对齐新加坡 AI 治理模型框架（含 2024 年生成式 AI 版）、AI Verify、PDPA、ISO/IEC 42001 与 NIST AI RMF，并直面电厂、网络与基金的运营现实。
模型风险分级与人工监督
每个模型与智能体按其触及的决策分级。更高的等级要求验证、监控与指定的人工审批人；等级决定智能体可达到的自主水平。
数据保护、知识产权与出处
LP、租户与客户数据的分类与驻留规则；训练与检索来源的出处记录；数据流动前在每份供应商与伙伴协议里先谈妥知识产权条款。
网络安全、OT 韧性与评测
电厂与数据中心的 OT/IT 隔离；部署前的对抗与安全评测；生产中的漂移与事件监控；任何失效都回退到确定性控制。
09 / 记分卡这个岗位该怎么被衡量
36 个月的指示性目标，上任 100 天内与 CEO、CFO 校准。衡量的是交付的价值与内嵌的转型，不是训练了多少模型。
EBITDA 与成本影响记在板块 P&L 中，像其他科目一样接受审计。指示性。
全板块在生产中的智能体与模型，每个都有负责人、等级与评测集。
从价值案例获批到首个生产站点的中位时长，远短于企业 AI 常见的以年计。
Keppel 运营容量（电力、冷却、数据中心、楼宇）中被本体与资产智能服务覆盖的比例。
贡献经常性收入的产品化 AI 服务（冷却即服务、AI-ready 数据中心服务）。
每个生产模型都在清单里、已分级、受监控；一级决策零无人审批。
集团办公室与板块小队的平台、本体、ML 与前线部署工程师；与两所大学的联合项目。
旗舰基金的投委会文件全部由 Copilot 准备，证据与假设经机器校验。
10 / 前 100 天我会先做什么
先倾听再建设，但不是只倾听不建设：第一个季度内交付两个快速见效项目。
倾听
- 实地走访：Sakra、ONC、Genting Lane 园区、M1、两只基金的交易团队
- 与板块负责人、CIO、风控与投资负责人的 30 次对话
- 盘点现有模型、试点、供应商与数据
评估
- 数据与架构审计；OT/IT 与网络安全态势
- 用 Keppel 数字重建价值地图；灯塔短名单
- 对照新加坡框架的负责任 AI 差距分析
决策
- 路线图、预算与招聘计划提交 CEO 与董事会
- AI 委员会成立；各板块 AI 负责人到位
- 平台选型：算力、模型、本体工具
交付
- 快速见效 1：AI 冷却扩展到两个新站点并跟踪价值
- 快速见效 2：投资 Copilot 在一个在办项目上试点
- 一个资产类别的本体 v0；首批 FDE 进驻
汇报
- 董事会更新：基线、目标、首批价值、风险
- 面向 LP、租户与人才的对外叙事
- 阶段 1 启动，六个灯塔全部立项