核心观点 - 人工智能是能源行业转型和可持续发展的重要驱动力 国家发布《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》明确2027年和2030年两阶段发展目标 部署八个重点任务和六个保障措施 [2] - 公司全面落实《实施意见》要求 持续优化顶层设计 聚焦数据 算力 模型等关键要素 加快形成行业引领性创新应用 打造"人工智能+"一流企业 [3][5][8] 顶层设计 - 坚持前瞻性谋划 面向2027年实现人工智能赋能能源核心技术显著突破 面向2030年达到能源领域人工智能技术世界领先水平 [3] - 坚持系统性布局 推动五个以上专业大模型在油气等行业深度应用 探索百个典型应用场景赋能路径 [3] - 坚持体系化推进 以拓展深度融合应用场景为依托 以提升创新应用技术水平为主攻方向 加快培育新质生产力 [4] 技术基础 - 打造行业高质量数据集 实施数据效能提升行动 统筹推进行业通识和专识数据集建设 提升数据质量和多样性 [5] - 筑牢算力基础 集约化开展绿色智算中心建设 适度超前配置通算 超算 智算等多元算力 打造自主可控的算力底座 [5] - 加速行业大模型能力演进 优化攻关方向和实践路径 提升知识问答 深度推理 多模态内容理解与生成等能力 [6][7] 行业应用 - 拓展"人工智能+"油气深度与广度 聚焦跨专业协同研究 现场作业操控 生产运行管控等方向 推动勘探地质目标智能评价和开发方案智能优化 [8] - 积极推进具身智能研发应用 加快智能钻机 机器人 无人机等智能生产技术装备研发 攻关生产操作机器人关键技术 [9] - 深入发掘数据要素价值 健全数据安全保障机制 完善覆盖油气产业链各环节的数据资源体系 建立可信数据空间 [9] 人才保障 - 强化人才队伍建设 重点培养具备能源系统知识和人工智能算法应用能力的复合型人才 通过产教协同增加人才供给 [10] - 完善创新组织体系和攻关机制 落实"揭榜挂帅""赛马制"等制度 加大科学 技术 工程 数学等方面人才培养和引进力度 [10]