推动能源领域人工智能与行业深度融合发展

《关于推动“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）为建立健全“人工智能+”能源发展管理体系、推动能源领域应用场景深度赋能、加快培育发展新质生产力提供了顶层设计和行动指南。

回应时代发展迫切呼唤

当前，能源领域人工智能应用“各自为战”的开发现状，导致行业资源冗余与系统壁垒，难以形成规模效应，制约了其人工智能长远发展的步伐。为了推动能源行业的智能化升级，亟须采取有效措施引导未来发展方向，降低人工智能使用成本，切实提升场景落地效果。

《实施意见》基于上述痛点和未来发展研判，提出2027年和2030年两个关键时间点的发展目标。2027年目标侧重于“打基础、树标杆、探路径”，该阶段明确提出“五十百”的发展目标，旨在能源全领域开展行业级的专业大模型应用和典型场景挖掘，着力推进重点场景人工智能技术验证与模式探索，为后续规模化应用筑牢根基，形成立足国情、安全可控的创新发展模式。2030年目标侧重于“全面赋能、生态构建”，着力推动能源领域人工智能专业技术总体达到世界领先水平，形成一批全球领先的研发创新基地，实现跨领域、跨业务场景赋能。通过清晰的“两步走”发展蓝图，《实施意见》掷地有声地回应人工智能时代能源高质量发展的迫切呼唤，为各行业提供了系统务实、前瞻引领的发展指引。

跨越从能用到好用的鸿沟

能源领域人工智能应用建设已迈过从无到有的初级阶段，正面临从有到优的历史性跨越。《实施意见》明确以关键技术突破为支撑、以行业级大模型广泛应用为核心、以高价值场景深度赋能为主线，系统构建了推动能源人工智能提质增效的实施路径。

一是夯实能源领域人工智能技术支撑底座。《实施意见》提出夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力三大关键技术攻关方向。通过统筹构建能源行业级高质量数据资源体系，推动算力布局与电力资源协同规划，为人工智能技术验证与持续迭代提供可靠基础。重点突破适用于能源领域的多智能体协同、可解释人工智能等关键技术，打造更贴合我国能源供需特点的精准算法，全方位释放我国数据与场景优势，实现算力资源的高效协同与低碳运行。

二是推动人工智能大模型应用由通识到专识。当前，通用大模型已在多领域实现广泛应用，初步形成人工智能的通识能力。然而，面对能源等专业领域的新任务和复杂场景，其应对能力仍显不足，制约了智能化应用的深度与实效。《实施意见》提出构筑五个以上专业大模型，重点围绕电力、煤矿、油气等能源业务特点，推动大模型与专业软件融合、大小模型协同及智能体等研发及应用模式创新，强化专业认知与决策支持能力，全面提升能源领域智能化水平，助力能源各行业高质量发展。

三是围绕能源领域高价值场景开展深度应用。《实施意见》提出，重点围绕电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等方向，紧密结合能源安全保供、绿色低碳需求，为行业明确了一批行业典型应用场景赋能路径，推动人工智能技术在预测分析、规划设计、调度运行、市场交易、设备运维、能源新业态等典型场景规模化应用，增强人工智能技术在能源供需平衡、安全监控与预警、内部协同优化、跨域融合创新等方面的支撑作用，构建感知、分析、决策、执行的智能化闭环，为能源安全与绿色低碳转型提供核心驱动力。

完善“人工智能+”能源创新生态

《实施意见》聚焦创新生态建设，明确以试点示范激活应用潜力、以标准规范保障有序发展、以协同机制推动融合共生，全面培育“人工智能+”能源持续发展的内生动力。

一是推进试点示范，激发行业创新活力。《实施意见》明确提出，遴选一批可复制、易推广的场景和企业标杆应用，支持具备条件的地区和企业因地制宜开展各类人工智能应用试点示范，鼓励在商业模式与体制机制等方面积极创新。通过先行先试，形成可复制、可推广的典型模式与发展路径，为构建健康、可持续发展的“人工智能+”能源融合生态奠定坚实基础，真正实现以点带面、激活全局、安全有序的行业智能化转型。

二是完善标准规范，引领行业有序发展。依据《实施意见》相关部署，建立健全覆盖人工智能技术研发、应用落地和效果评估的全链条标准体系，并结合人工智能技术迭代与能源场景演化需求持续优化。制定能源数据治理、算力融合等基础规范，保障数据安全共享与算力高效调度。面向行业高价值场景，同步构建人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台，形成“研发有依据、落地有标尺、效果可衡量”的标准化支撑体系，为技术推广提供明确指引。通过标准化推动创新规模化，借助生态化加速技术迭代，降低研发与应用成本，提升生态协同效率，筑牢能源智能化可持续发展的根基。

三是强化协同创新，构建开放融合生态。《实施意见》强调通过设立创新平台、组建“人工智能+”能源创新联盟，构建产学研用深度融合的良性循环体系。创新联盟聚焦行业共性难题，强化协同机制，以示范项目为纽带，推动形成以企业为主导的产学研用闭环创新，促进技术研发与产业需求有效对接，加速科技成果转化，构建充满活力的“人工智能+”能源创新生态。