政策背景与目标 - 政策出台背景为国务院推动人工智能与经济社会深度融合，能源领域因数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富而具备先行优势[3] - 能源央企已在资源勘探、生产运维、安全监测等环节成功研发应用电力、油气、煤炭等多个行业代表性专业大模型[3] - 当前面临技术可靠性不足、数据基础薄弱、电算供需逆向分布等挑战，大模型的"黑箱"特性在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求[4] - 2027年阶段性目标为推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制示范项目，探索百个典型应用场景，制定百项技术标准[5] - 2030年阶段性目标为着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地，更注重核心技术自主创新与深度融合应用[6] 重点任务部署 - 系统部署人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，覆盖煤、电、油、气各能源品种[7] - 以专栏形式明确37个人工智能+能源融合应用发展重点任务，涉及百余项场景，其中油气方向6个，煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个，火电、新能源方向4个，核电方向3个[8] - 围绕数据、算力、算法构建人工智能应用基础支撑体系，提出三大共性关键技术攻关方向：夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力[8] - 在纵向上围绕能源装备制造、能源生产、输运、调度、消费等环节，强化人工智能对能源产供储销的提质增效作用[7] 实施保障措施 - 通过强化组织实施，推动各地方、各企业因地制宜细化落实举措，建立健全长效工作机制并强化过程督导[9] - 加强产学研协同，遴选一批能源领域人工智能应用高价值场景，鼓励企业、科研院所、高校等建设高水平研发创新平台和创新联盟[9] - 探索建设行业级人工智能应用测试平台，有效协同企业自主研发大模型，解决"重复造轮子"问题，避免先进算力和能源资源过度消耗[10] - 遴选可复制、易推广的标杆场景与案例，鼓励体制机制与商业模式创新，推动科技项目实施与成果转化[10]