优势与挑战并存 能源行业率先启动“人工智能+”行动

9月4日，国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。作为在国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》之后的首个行业级落实文件，《实施意见》立足能源行业数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势，围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，加速人工智能与能源产业各领域各环节深度耦合，支撑能源高质量发展和高水平安全，为新型能源体系建设提供有力支撑。

能源行业迈进“人工智能+”的“两个新阶段”

从“互联网+”迈进“人工智能+”的新阶段。“人工智能+”已连续两年写入政府工作报告，8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着我国数字经济战略从“互联网+”向更高层级的“人工智能+”演进。相应的，在能源领域，从2016年国家发改委等三部委印发《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，到2023年国家发改委、国家能源局印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，再到此次“人工智能+”能源，标志着我国能源行业的数字化、智能化进程从促进能源和信息深度融合的阶段，迈向了数据驱动、智能决策的更高级阶段。如果说十年前，能源行业致力于构建互联互通、多能协同的“能源互联网”，那么未来五年的核心任务是在此基础上，深度融入人工智能技术，实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，带动能源整体性变革，助力加快构建新型能源体系。

从顶层设计迈进规模化应用的新阶段。2016年，能源主管部门以“互联网+”能源《指导意见》落实国务院《指导意见》，设定2018年和2025年两阶段目标；此次能源主管部门以“人工智能+”能源《实施意见》落实国务院《行动意见》，设定2027年和2030年目标，该文件不再是抽象的“指导意见”，而是落实到具体的“行动计划”上，阶段目标的设置也更加聚焦近期。“人工智能+”能源的发展已经由顶层设计阶段进入到了具体实施阶段，已完成第一阶段的技术储备和基础能力建设，现在更聚焦于通过应用和场景创新将技术优势转化为实际的生产力提升。《实施意见》更加注重务实管用，着重部署人工智能技术在能源领域的深度应用，针对每个领域分别提出与人工智能的融合发展方向，提出“五十百”工程让人工智能技术走向能源领域的千行百业。

“两个首位”凸显能源电力行业的优势和重要性

《实施意见》是首个“人工智能+”的行业政策。距离国务院发布《行动意见》仅9天，能源行业便出台了落实文件。与多数产业相比，能源领域具备天然的人工智能落地优势：数字化基础好、数据资源丰富、产业体系完备，已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。数据资源丰富。长期以来，电力调度系统、煤矿安全监测系统、油气勘探软件等沉淀了海量多模态的实时和历史数据，具有体量大、实时性强、价值密度高的突出特点，可用于大模型训练。场景覆盖广泛。能源行业具备类别多样的应用生态，覆盖新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等关键领域，以及能源装备制造、能源生产、输运、调度、消费等全环节，为人工智能尤其是复杂推理、动态决策和自适应学习等高级能力的锤炼提供了最佳“试验场”。央企先行探索。国家电网、南方电网、中石油、中石化、国家能源集团等多家能源央企相继出台系列举措，率先研发应用电力、油气、煤炭等行业代表性专业大模型，在资源勘探、生产运维、安全监测等环节及领域有了示范性应用成果。

《实施意见》将“人工智能+电网”摆在首位。新型电力系统是新型能源体系的关键支撑和中心环节，新型电网是新型电力系统的枢纽平台和核心环节。当前电力行业正处于新型电力系统建设的关键阶段和人工智能产业发展的战略窗口期。一方面，新型电力系统亟需人工智能技术破题。“双碳”目标下，新能源快速发展，能源格局深度调整，电力行业面临电源结构清洁化、电网形态多元化、负荷特性灵活化等挑战，亟待实现能源电力灵敏感知、友好互动、智能调节，而传统技术难以解决源荷精准预测、复杂系统优化、海量资源互动等行业共性难题，发展基于人工智能的各类新兴技术成为构建新型电力系统的必然要求。另一方面，电网也为人工智能提供海量数据、应用场景和验证环境。电力行业具有广泛的战略性高价值应用场景需求，电网企业拥有更多的数据和更丰富的应用场景，基于电网海量数据资源和丰富应用场景的优势，将加快推动数据要素和人工智能产业赋能、终端应用和场景培育相结合。

坚持应用牵引与技术供给“双轮驱动”

坚持以应用需求为牵引。《实施意见》将应用层面的行动置于“加大关键技术供给”之前，凸显了“需求牵引、应用为王”的政策导向。以场景应用“小切口”推动人工智能“快发展”。《实施意见》明确了37项“人工智能+能源”的融合应用发展重点任务，提出2027年探索百个典型应用场景赋能路径、制定完善百项技术标准的目标。建立了“应用牵引—场景验证—试点示范”的应用生态。加快推动人工智能成果从“实验室”走向“生产线”，关键在于构建以应用需求为牵引的成果转化机制。《实施意见》鼓励企业以实际业务需求为牵引，组织开展能源领域人工智能应用试点示范。提出了应用牵引的协同创新机制。人工智能技术发展呈现出交叉密集、系统耦合、演进迅速的特点，单一主体难以独立完成从基础研究到场景落地的全过程。《实施意见》鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟。

坚持以关键技术供给为保障。《实施意见》除了系统部署了“人工智能+”八大应用场景、37项重点任务之外，重点提出了三大关键技术供给。算法、算力、数据是人工智能发展的三个基本要素，算法是神经，算力是骨骼，数据是血液。特别是算力，作为人工智能应用场景落地的重要前提，夯实算力底座是支撑大模型迭代优化和规模化应用的必要条件。截至2025年6月底，我国在用算力中心标准机架数量达1085万架，智能算力规模达788EFLOPS，全国算力中心平均PUE为1.42。庞大的算力规模，带来了巨大的能源消耗。为此，《实施意见》提出，到2030年，进一步完善算力电力协同机制，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式；不断提高算力中心绿电比例；针对人工智能计算耗能问题，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈；这些举措将为算力规模化、高质量发展提供关键保障。