核心观点 - 国家层面系统谋划能源领域人工智能与行业融合发展路径 提出2027年和2030年两阶段发展目标 明确关键技术布局和应用场景 为培育新质生产力提供顶层设计和行动指南 [2][4] 发展背景与需求 - 人工智能是构建新型能源体系的关键技术引擎 对能源生产与消费方式产生长期影响 [3] - 国内能源企业已发布十余个企业专用大模型 但存在各自为战开发现状 导致资源冗余和系统壁垒 制约长远发展 [3] - 亟需引导发展方向 降低人工智能使用成本 提升场景落地效果 [3] 阶段发展目标 - 2027年目标侧重打基础树标杆探路径 开展能源全领域行业级专业大模型应用和典型场景挖掘 通过示范项目平台建设标准制定人才培养推进技术验证与模式探索 [4] - 2030年目标侧重全面赋能生态构建 推动能源人工智能技术总体达到世界领先水平 形成全球领先研发创新基地 实现跨领域跨业务场景赋能 [4] 关键技术布局 - 夯实数据基础 构建能源行业级高质量数据资源体系 解决数据孤岛问题 [6] - 强化算力支撑 推动算力布局与电力资源协同规划 实现算力资源高效协同与低碳运行 [6] - 提升模型基础能力 突破多智能体协同和可解释人工智能等关键技术 打造贴合能源供需特点的精准算法 [6] 专业大模型建设 - 构筑5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 [7][8] - 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模式创新 强化专业认知与决策支持能力 [7][8] 应用场景规划 - 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 [9] - 推动人工智能在预测分析规划设计调度运行市场交易设备运维等典型场景规模化应用 [9] - 增强人工智能在能源供需平衡安全监控预警内部协同优化跨域融合创新等方面的支撑作用 [9] 创新生态建设 - 推进试点示范 遴选可复制易推广的场景和企业标杆应用 支持地区和企业开展应用试点 [11] - 完善标准规范 建立健全覆盖技术研发应用落地和效果评估的全链条标准体系 制定能源数据治理算力融合等基础规范 [12] - 强化协同创新 设立创新平台组建创新联盟 构建产学研用深度融合的良性循环体系 [13]

政策背景与目标 - 政策旨在推动人工智能与能源行业深度融合，以应用为导向，支撑能源高质量发展和高水平安全 [10] - 能源行业具备数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势，应走在人工智能应用前列 [3] - 到2027年，目标是初步构建能源与人工智能融合创新体系，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，挖掘十个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，制定完善百项技术标准 [1][4][12] - 到2030年，目标是能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平，算力电力协同机制进一步完善，在电力智能调控、能源资源智能勘探等方向取得突破 [5][13] 重点任务与应用场景 - 系统部署了人工智能+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，以专栏形式明确了37个融合应用发展重点任务，涉及百余项场景 [7] - 人工智能+电网重点包括电网智能规划设计、调度运行、设备智能运维、配电网智能运行管理和电力应急抢修等应用 [14][15] - 人工智能+能源新业态重点包括虚拟电厂精准控制、绿氢生产工艺智能寻优、园区智能降碳和新型储能智能化运行等 [16][17] - 人工智能+新能源重点包括高精度功率预测、偏远地区场站智能运维、新能源规划设计和智慧工地建设 [18][19] - 人工智能+水电重点包括智能工程建设、气象水文联合预测、流域综合调度和设备智能运检 [20][21][22] - 人工智能+火电重点包括燃料智能管控、生产运行优化、设备全生命周期管理和智能技术监督 [23][24] - 人工智能+核电重点包括智能安全管控、智能运维和可控核聚变智能控制 [25][26][27] - 人工智能+煤炭重点包括地质勘探数智赋能、采掘工艺优化、露天煤矿无人化、煤炭智能洗选和设备智能运维 [27][28][29] - 人工智能+油气重点包括勘探智能赋能、开发生产智能管控、海洋环境预测维护、工程技术优化、管网智能调控和炼厂生产优化 [29][30][31] 关键技术供给 - 围绕数据、算力、算法三大方向构建人工智能应用基础支撑体系 [8][32] - 夯实数据基础，推动数据智能标注、增强等技术应用，加快形成能源领域高质量数据集，确保数据安全可靠 [32] - 强化算力支撑，开展多元异构算力统一调度、任务智能编排等关键技术攻关，构建算力电力协同发展机制 [32] - 提升模型基础能力，加大多智能体协同、可解释性、模型轻量化推理等技术研究，推动人工智能与能源软件深度融合，并突破绿色低碳技术瓶颈 [33] 保障措施与实施路径 - 强化组织实施，要求各地方能源主管部门和相关中央企业建立健全工作机制，形成上下联动的工作格局 [9][34] - 推动协同创新，鼓励企业牵头建设跨领域的“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作 [9][34] - 加强标准规范建设，加快编制一批技术标准规范，推动能源领域人工智能标准体系建设，鼓励制定国际标准 [34] - 开展试点示范，遴选可复制、易推广的场景和企业标杆应用，相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围 [35] - 加大支持力度，发挥中央财政资金带动作用，并引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化 [36] - 完善人才培育生态，鼓励共建人才培养基地，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 [36]