中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：能源行業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)是一項(xiàng)新事物，既有研究大多針對(duì)單領(lǐng)域展開(kāi)分析，對(duì)能源行業(yè)的系統(tǒng)探討較少。本文從能源行業(yè)的整體出發(fā)，總結(jié)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)的現(xiàn)狀，提出構(gòu)建一個(gè)包含人才和技術(shù)可靠性、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、應(yīng)用場(chǎng)景、算電協(xié)同、安全風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估反饋六大維度的綜合性分析框架，指出面臨的突出挑戰(zhàn)，提出政策建議，以期為“十五五”時(shí)期能源行業(yè)更好開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)提供參考。
□胡安俊
（中國(guó)社會(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所研究員）
“十五五”時(shí)期是以更高標(biāo)準(zhǔn)踐行能源安全新戰(zhàn)略、全面推進(jìn)新型能源體系建設(shè)、實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”目標(biāo)的關(guān)鍵時(shí)期，能源行業(yè)面臨復(fù)雜的國(guó)際形勢(shì)和艱巨的發(fā)展任務(wù)。一方面，國(guó)際形勢(shì)變亂交織，能源格局劇烈動(dòng)蕩，中國(guó)能源安全面臨的不確定因素增多。綠色發(fā)展成為大勢(shì)所趨，低碳技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)激烈，新能源成為大國(guó)博弈焦點(diǎn)。另一方面，國(guó)內(nèi)能源需求剛性增長(zhǎng)，能源供給制約較多，構(gòu)建新型能源體系和實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型任務(wù)目標(biāo)艱巨。能源行業(yè)對(duì)科技創(chuàng)新的需求比以往任何階段都更為迫切。人工智能具有突出的學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)、賦能效應(yīng)和滲透能力，能源行業(yè)深入開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)是應(yīng)對(duì)國(guó)際復(fù)雜局勢(shì)和國(guó)內(nèi)發(fā)展任務(wù)的有效舉措，具有重要意義。
應(yīng)用現(xiàn)狀：從煤炭到核電，智能化進(jìn)程加速
為推動(dòng)能源行業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，國(guó)家出臺(tái)系列政策文件。這些政策文件堅(jiān)持創(chuàng)新在能源發(fā)展全局中的核心地位，按照“集中攻關(guān)一批、示范試驗(yàn)一批、應(yīng)用推廣一批”的路徑，制定路線(xiàn)圖，部署示范工程，明確政策措施，支持智能化進(jìn)程。
在國(guó)家政策和市場(chǎng)需求的驅(qū)動(dòng)下，能源行業(yè)積極研發(fā)部署大模型，這些大模型主要包括三類(lèi)：一是大型能源央企、國(guó)企開(kāi)發(fā)的大模型，二是大型IT技術(shù)公司融合能源行業(yè)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的大模型，三是專(zhuān)門(mén)服務(wù)于能源行業(yè)的技術(shù)廠(chǎng)商開(kāi)發(fā)的大模型。
煤炭、油氣、電力、水能、太陽(yáng)能、風(fēng)能、儲(chǔ)能和核能行業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)的狀況如下。
（一）煤炭行業(yè)
自2014年黃陵礦業(yè)建成我國(guó)首個(gè)地面遠(yuǎn)程智能采煤工作面以來(lái)，煤炭行業(yè)積極開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，目前人工智能已用于采煤和選煤生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化控制、輔助決策與管理、安全監(jiān)控與預(yù)警等領(lǐng)域。2020年71處煤礦入選國(guó)家首批智能化示范建設(shè)煤礦，2023年12月和2025年5月分別有47處和19處煤礦通過(guò)驗(yàn)收。由于智能化示范礦數(shù)量較少且處于中級(jí)及以下水平，煤炭行業(yè)整體智能化仍處于初級(jí)階段。
（二）油氣行業(yè)
人工智能已在油氣勘探開(kāi)采、儲(chǔ)運(yùn)、煉化、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。具體而言，基于地質(zhì)大模型，人工智能助力油藏預(yù)測(cè)、開(kāi)采、故障診斷和預(yù)警，促進(jìn)油氣增儲(chǔ)上產(chǎn)?；谠品?wù)，人工智能應(yīng)用于油氣儲(chǔ)運(yùn)的工地建設(shè)、智能調(diào)度和預(yù)報(bào)預(yù)警。依托強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與智能研判能力，人工智能應(yīng)用于油氣煉化的過(guò)程管理與供應(yīng)鏈優(yōu)化、成品油銷(xiāo)售等領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)智能化建設(shè)，15家油氣企業(yè)入選第一批國(guó)家級(jí)卓越智能工廠(chǎng)。
（三）電力行業(yè)
電力行業(yè)是應(yīng)用人工智能較多的領(lǐng)域，幾乎覆蓋了該行業(yè)的所有場(chǎng)景。人工智能在源荷兩端開(kāi)展多種形式的發(fā)電功率和電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，支撐電力系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)行控制、經(jīng)營(yíng)決策和客戶(hù)服務(wù)。通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)和相關(guān)設(shè)備的智能巡檢，提升設(shè)備管理效率和安全水平。電力調(diào)度也已實(shí)現(xiàn)智能成票、網(wǎng)絡(luò)化收發(fā)令、智能監(jiān)屏、智能搶修指揮等功能。電力行業(yè)在開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)中取得了突出成績(jī)，馭電大模型獲得2024年世界人工智能大會(huì)最高獎(jiǎng)（SAIL獎(jiǎng)）。
（四）水能、太陽(yáng)能、風(fēng)能、儲(chǔ)能、核能行業(yè)
水能領(lǐng)域積極開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，在水電站建設(shè)和運(yùn)維中注重發(fā)揮人工智能的作用。目前，世界最大清潔能源走廊的“工業(yè)大腦”已在長(zhǎng)江干流部署完成。
太陽(yáng)能、風(fēng)能和儲(chǔ)能領(lǐng)域不斷推進(jìn)智能化進(jìn)程。
太陽(yáng)能領(lǐng)域，基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)調(diào)整光伏鏡片與光照方向，提升發(fā)電效率。借助長(zhǎng)短期記憶模型預(yù)測(cè)光伏系統(tǒng)輸出功率。
風(fēng)能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型提升不確定性風(fēng)速預(yù)測(cè)的魯棒性（系統(tǒng)/算法在干擾、誤差或異常條件下，仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行、輸出可靠結(jié)果的能力），運(yùn)檢機(jī)器人實(shí)現(xiàn)風(fēng)電塔筒和葉片的無(wú)人化保養(yǎng)。
儲(chǔ)能領(lǐng)域也在借助人工智能加強(qiáng)材料研發(fā)、促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)、優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)維。
核能行業(yè)在鈾礦勘察、熱工水力設(shè)計(jì)、堆芯換料方案優(yōu)化、智能制造、瞬態(tài)工況識(shí)別、故障診斷維修等領(lǐng)域加快人工智能應(yīng)用，推動(dòng)核電高質(zhì)量發(fā)展。
概括而言，“人工智能+”行動(dòng)加快了能源行業(yè)的智能化進(jìn)程，在踐行能源安全新戰(zhàn)略、構(gòu)建新型能源體系和減少碳排放等方面發(fā)揮了重要作用。
挑戰(zhàn)凸顯：六大“瓶頸”制約深度融合
能源行業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)尚處于初期階段，面臨人才缺乏與模型技術(shù)可靠性不足、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、應(yīng)用場(chǎng)景不足、算電協(xié)同逆向分布、人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)用效果評(píng)估缺乏等六大突出挑戰(zhàn)。
（一）人才缺乏與模型技術(shù)可靠性不足
能源行業(yè)缺乏一批既懂能源業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才，這是導(dǎo)致大模型與能源知識(shí)融合集成不夠、模型透明度不高和可解釋性不強(qiáng)、一些大模型核心算法無(wú)法做到自主可控并存在泄密等問(wèn)題的根本原因，進(jìn)而使得人工智能技術(shù)在核電站安全決策、電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度等核心領(lǐng)域尚無(wú)法滿(mǎn)足行業(yè)級(jí)可靠性要求。
（二）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱
因數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)等原因，能源行業(yè)存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較為薄弱。一是生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)未能實(shí)現(xiàn)全數(shù)字化，推動(dòng)多源數(shù)據(jù)融合和系統(tǒng)協(xié)同的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)不足，影響數(shù)據(jù)整合應(yīng)用。二是各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、互相不兼容，制約流通應(yīng)用。三是能源數(shù)據(jù)具有戰(zhàn)略屬性，對(duì)安全性要求很高，在沒(méi)有得到有效保護(hù)的情況下，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)碎片化特征。四是專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)體系復(fù)雜，不利于數(shù)據(jù)融合匯總。
（三）應(yīng)用場(chǎng)景不足
受限成本支出較大、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、模型可靠性和安全性不夠、相關(guān)人才不足等因素，人工智能在能源行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景仍顯不足。一是企業(yè)智能化升級(jí)需要支付一大筆設(shè)備費(fèi)用投入，還需支付電費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)傳輸費(fèi)和研發(fā)維護(hù)費(fèi)，資金約束延緩了場(chǎng)景開(kāi)拓。二是薄弱的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不利于模型訓(xùn)練和推理，影響場(chǎng)景應(yīng)用。三是能源行業(yè)對(duì)安全性要求很高，大模型的可解釋性、可靠性和安全性不足限制了應(yīng)用場(chǎng)景落地。四是缺乏既懂能源行業(yè)知識(shí)又懂人工智能的技術(shù)人才、管理人才和運(yùn)維人才，制約了人工智能的應(yīng)用。
（四）算電協(xié)同逆向分布
算電協(xié)同逆向分布的主要原因是算力需求與電力資源的空間錯(cuò)配。東部地區(qū)算力需求很大但電力資源相對(duì)匱乏，西部地區(qū)電力富集但算力需求不足，這種空間錯(cuò)配必須依賴(lài)遠(yuǎn)距離的電力輸送或高效的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸來(lái)優(yōu)化，但目前遠(yuǎn)距離輸電面臨線(xiàn)損大、成本高等問(wèn)題，跨區(qū)域數(shù)據(jù)傳輸存在時(shí)延、帶寬和安全性等挑戰(zhàn)，進(jìn)而形成了算電協(xié)同逆向分布的格局，再加上算力和電力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃布局不協(xié)同、綠色電力的間歇性和算力設(shè)施與實(shí)時(shí)可靠電力的需求之間存在結(jié)構(gòu)性矛盾、算電協(xié)同發(fā)展的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)不足，進(jìn)一步加劇了算電協(xié)同的逆向分布格局。
（五）人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)愈加突出
人工智能使能源行業(yè)面臨愈加突出的倫理和網(wǎng)絡(luò)安全等問(wèn)題。大模型運(yùn)算過(guò)程呈現(xiàn)黑箱形式，生成內(nèi)容存在幻覺(jué)，給算法偏見(jiàn)、責(zé)任歸屬、透明度等方面帶來(lái)倫理問(wèn)題。人工智能帶來(lái)的數(shù)據(jù)投毒、算法后門(mén)等攻擊手段使能源系統(tǒng)面臨網(wǎng)絡(luò)癱瘓、系統(tǒng)拒絕服務(wù)等新型威脅，極有可能誘發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
（六）“人工智能+”的應(yīng)用效果跟蹤與評(píng)估機(jī)制缺乏
因跨部門(mén)數(shù)據(jù)流通不暢等原因，當(dāng)前能源行業(yè)尚未建立“人工智能+”的效果跟蹤與評(píng)估機(jī)制。這不利于及時(shí)識(shí)別異常輸出，帶來(lái)系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)；不利于評(píng)估投資效率，影響技術(shù)選型和應(yīng)用部署；不利于不同模型系統(tǒng)進(jìn)行比較，造成重復(fù)布局和資源浪費(fèi)，阻礙最佳實(shí)踐的推廣和行業(yè)整體水平的提升。
對(duì)策建議：聚焦關(guān)鍵環(huán)節(jié)，破局能源AI協(xié)同創(chuàng)新
“十五五”時(shí)期能源行業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)要聚焦自主可控、深度賦能、國(guó)際領(lǐng)先，著力推動(dòng)能源領(lǐng)域人工智能專(zhuān)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)體系化突破與規(guī)?；涞兀鰪?qiáng)能源系統(tǒng)的安全性、綠色化和高效率。
（一）增進(jìn)人才引育，實(shí)現(xiàn)模型技術(shù)自主可控
能源企業(yè)要主動(dòng)對(duì)接人工智能企業(yè)、高校等相關(guān)機(jī)構(gòu)，構(gòu)建人才聯(lián)合培養(yǎng)基地，加大人才引進(jìn)和培育力度，形成一批既懂能源業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建開(kāi)放創(chuàng)新生態(tài)體系，打造一批全球領(lǐng)先的研發(fā)創(chuàng)新平臺(tái)，突破模型體系化技術(shù)，在模型可解釋性、可信性和可靠性等方面實(shí)現(xiàn)自主可控，達(dá)到世界先進(jìn)水平。
（二）加強(qiáng)全面部署，努力夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
從數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、示范引領(lǐng)等方面加強(qiáng)全面部署，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。一要保障數(shù)據(jù)安全。加強(qiáng)數(shù)據(jù)脫敏、動(dòng)態(tài)加密、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、合規(guī)性審查等，確保數(shù)據(jù)全流程安全可靠。二要規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)智化進(jìn)程，完善數(shù)據(jù)平臺(tái)，確保不同系統(tǒng)和設(shè)備之間的數(shù)據(jù)兼容和流通暢通。三要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)數(shù)據(jù)源頭質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)清洗、智能標(biāo)注、智能增強(qiáng)、數(shù)據(jù)合成等方式，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。四要發(fā)揮引領(lǐng)作用。開(kāi)展能源數(shù)據(jù)開(kāi)放共享先行區(qū)試點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)分享機(jī)制，激發(fā)頭部企業(yè)承擔(dān)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享“主力軍”職責(zé)的熱情，帶動(dòng)更多企業(yè)參與數(shù)據(jù)聯(lián)通和共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。
（三）堅(jiān)持分類(lèi)分級(jí)，推動(dòng)場(chǎng)景規(guī)?；涞?/strong>
堅(jiān)持分類(lèi)分級(jí)原則，梯度開(kāi)拓應(yīng)用場(chǎng)景，形成以規(guī)?；瘧?yīng)用反哺大模型技術(shù)提升、以大模型技術(shù)升級(jí)推動(dòng)低成本應(yīng)用的局面，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景規(guī)?；涞?，增強(qiáng)能源系統(tǒng)的安全性、綠色化和高效率。為此，一要聚焦智能化轉(zhuǎn)型需求急迫、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完備、應(yīng)用價(jià)值明確、規(guī)?；瘧?yīng)用潛力大的方向，深化機(jī)器視覺(jué)、多模態(tài)、時(shí)序預(yù)測(cè)等人工智能關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，總結(jié)建設(shè)路徑，起到示范帶動(dòng)作用。二要選擇一些條件較好的工業(yè)園區(qū)，將整個(gè)園區(qū)作為“人工智能+”行動(dòng)的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，開(kāi)展能源和交通融合、油氣和新能源融合等跨領(lǐng)域、跨行業(yè)典型場(chǎng)景示范。條件成熟后，將其經(jīng)驗(yàn)推廣到更多區(qū)域更多場(chǎng)景。三要隨著示范效應(yīng)的增強(qiáng)和應(yīng)用場(chǎng)景的增多，開(kāi)發(fā)個(gè)性化的輕量模型，進(jìn)一步開(kāi)拓細(xì)分場(chǎng)景，帶動(dòng)一批企業(yè)開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，推動(dòng)場(chǎng)景規(guī)?；涞?。
（四）健全發(fā)展機(jī)制，加快算電深度融合
健全技術(shù)聯(lián)合攻關(guān)機(jī)制、協(xié)同機(jī)制、市場(chǎng)機(jī)制等，加快算電深度融合。一是圍繞電力和數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離傳輸、智能電網(wǎng)、可再生能源技術(shù)和儲(chǔ)能技術(shù)等建立聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，加大研發(fā)力度，完善技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，夯實(shí)算電深度融合的技術(shù)支撐。二是建設(shè)源荷預(yù)測(cè)和智能調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)短期發(fā)電功率和算力負(fù)荷的高精度預(yù)測(cè)，便于電力前瞻性調(diào)度，推動(dòng)算電協(xié)同，同時(shí)，引導(dǎo)非實(shí)時(shí)算力任務(wù)向綠電充裕時(shí)段和區(qū)域轉(zhuǎn)移，加快算電深度融合。三是完善算力負(fù)荷資源的價(jià)值評(píng)估體系，激勵(lì)算力中心發(fā)揮對(duì)電力的調(diào)峰作用。健全綠電與綠證交易市場(chǎng)體系，依托碳匯、碳稅等經(jīng)濟(jì)杠桿，引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心增加綠電使用量。
（五）筑牢風(fēng)險(xiǎn)體系，促進(jìn)安全有序發(fā)展
筑牢風(fēng)險(xiǎn)體系，推動(dòng)能源行業(yè)建立安全、可靠和值得信賴(lài)的人工智能系統(tǒng)。一是加強(qiáng)倫理規(guī)范和智能監(jiān)管。按照人本、公正和責(zé)任原則，將人類(lèi)社會(huì)的倫理規(guī)范和價(jià)值觀念，尤其是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，嵌入能源行業(yè)的大模型，讓人工智能更好服務(wù)能源行業(yè)。提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高人工智能生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。打造“以人工智能治理人工智能、以算法規(guī)制算法”的能源智能監(jiān)管體系，形成智慧化監(jiān)管模式。二是保障網(wǎng)絡(luò)安全。借助人工智能在大數(shù)據(jù)分析和態(tài)勢(shì)感知方面的強(qiáng)大能力，加強(qiáng)能源系統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)感知，建立健全各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警與控制體系，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)與信息的安全保障能力。
（六）完善效果反饋，建立標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估體系
由行業(yè)協(xié)會(huì)牽頭，聯(lián)合能源企業(yè)、人工智能廠(chǎng)商、科研機(jī)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)化組織成立工作組，選取多個(gè)典型場(chǎng)景開(kāi)展試點(diǎn)示范，圍繞經(jīng)濟(jì)效益、系統(tǒng)穩(wěn)定性、運(yùn)營(yíng)安全、環(huán)境友好等維度構(gòu)建指標(biāo)體系，搭建人工智能應(yīng)用效果的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)與評(píng)估平臺(tái)。通過(guò)場(chǎng)景應(yīng)用、效果反饋和方案優(yōu)化，形成“建設(shè)-評(píng)估-優(yōu)化”的閉環(huán)機(jī)制，健全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)橫向的模型比較和縱向的時(shí)序比對(duì)，遴選優(yōu)秀解決方案，制定分行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估體系，推動(dòng)“人工智能+”在能源領(lǐng)域落地推廣。積極推進(jìn)評(píng)估體系的國(guó)際化，增強(qiáng)我國(guó)在能源領(lǐng)域的國(guó)際影響力和話(huà)語(yǔ)權(quán)。
（本文主體發(fā)表于《中國(guó)能源》2025年第8期，轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)略有修改）
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到2027年
能源與人工智能融合創(chuàng)新體系初步構(gòu)建，算力與電力協(xié)同發(fā)展根基不斷夯實(shí)，人工智能賦能能源核心技術(shù)取得顯著突破，應(yīng)用更加廣泛深入。推動(dòng)五個(gè)以上專(zhuān)業(yè)大模型在電網(wǎng)、發(fā)電、煤炭、油氣等行業(yè)深度應(yīng)用，挖掘十個(gè)以上可復(fù)制、易推廣、有競(jìng)爭(zhēng)力的重點(diǎn)示范項(xiàng)目，探索百個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景賦能路徑，培育一批能源行業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用研發(fā)創(chuàng)新平臺(tái)，制定完善百項(xiàng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，培養(yǎng)一批能源與人工智能復(fù)合型人才，探索建立能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)研發(fā)應(yīng)用金融支撐體系，形成符合我國(guó)國(guó)情的能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展模式，能源領(lǐng)域智能化成效初顯。
到2030年
能源領(lǐng)域人工智能專(zhuān)用技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。算力電力協(xié)同機(jī)制進(jìn)一步完善，建立綠色、經(jīng)濟(jì)、安全、高效的算力用能模式。能源與人工智能融合的理論與技術(shù)創(chuàng)新取得明顯成效，能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)、跨業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能，在電力智能調(diào)控、能源資源智能勘探、新能源智能預(yù)測(cè)等方向取得突破，具身智能、科學(xué)智能等在關(guān)鍵場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。形成一批全球領(lǐng)先的“人工智能+”能源相關(guān)研發(fā)創(chuàng)新平臺(tái)和復(fù)合人才培養(yǎng)基地，建成更加完善的政策體系，持續(xù)引導(dǎo)“人工智能+”能源高效、健康、有序創(chuàng)新，為能源高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
來(lái)源：國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)
