总体目标 - 到2027年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 挖掘十个以上可复制 易推广 有竞争力的重点示范项目 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][3] - 到2030年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 在电力智能调控 能源资源智能勘探 新能源智能预测等方向取得突破[4] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测 电网智能诊断分析 规划方案智能生成等电网规划设计应用 加强电网工程智慧建设管理[5] - 推进电网多尺度智能仿真分析 探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用 提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平[5] - 推动电力设备故障预测性维护 打造具备自主感知 决策 执行能力的电力设备健康管理智能体[5] - 构建新能源功率预测 负荷预测 离线仿真分析 在线安全分析 极端应急处置 调度辅助决策等智能化应用 持续完善新一代智能调控技术支持体系[8] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂 分布式储能 电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力[9] - 加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优[9] - 推动人工智能在零碳园区 智能微电网 算电协同中的应用 提升源网荷储一体化智能运行水平[9] - 虚拟电厂运营商平台根据电网调节指令 市场信息 结合资源特性的动态变化 进行控制策略的智能优化和控制指令的智能生成[10] 人工智能+新能源 - 加快在高精度功率预测 电力市场 场站智慧运营 新能源规划 项目后评价等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展[11] - 构建以多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系 建立气象-功率非线性关系精准挖掘与解析的多场景多周期算法大模型[13] - 利用大模型 声纹检测 遥感 机器人 智能穿戴设备等技术装备 实时监测周边环境及设备运行状态 提升设备巡检效率[13] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平[14] - 推进人工智能技术与传统水文模型 气象模型 大规模水库调度技术融合 提升气象 水文双向耦合预测精度[14] - 推动知识图谱 大模型 智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑 在水电站智慧运维与精益检修等重点领域形成智能化解决方案[14] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 提升气象水文预报精度和预见期[16] 人工智能+火电 - 在燃料管控 生产运行优化与智能控制 设备全生命周期管理等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新[17] - 基于燃料市场价格波动 库存量 耗煤量以及煤堆三维结构 煤质分析等多维度多类型数据 实现燃料数量 质量等智能检测和智能管控[19] - 基于大模型和生产运营相关系统数据 实现生产运营过程中燃料掺配 运行优化 智能灵活调峰 安全智能管控等核心业务场景智能化升级[19] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警 电站运行事件智能溯源分析 应急响应的智能辅助支持系统 开展核工业特种运维机器人技术攻关[20] - 推进人工智能技术在核电系统智能监测 预警 诊断和预测中的应用 提升机组性能智能诊断和优化能力[22] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 研发等离子体位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型[22] 人工智能+煤炭 - 聚焦地质勘探 煤矿采掘 煤炭洗选 生产调度等典型场景 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行[23] - 通过多模态感知 大小模型融合 设备群协同控制和工艺动态优化 驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割 自主决策与协同控制[25] - 推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合 实现采-运-排生产系统内挖掘机 排土推土机常态化远控或自主作业[25] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价 开发方案智能优化 钻井压裂等作业参数智能调整 炼化装置智能运行 管网运行实时仿真[27] - 构建面向地震测井处理解释的专业大模型 打造面向有利地质目标综合评价的智能应用系统[29] - 推进地面工程智能设计 钻井参数智能优化 录井实时智能判层 储层改造及智能故障诊断与风险评估[29] 技术支撑体系 - 推动开展适用能源领域的数据 算力 算法等共性关键技术攻关 夯实数据基础 强化算力支撑 提升模型基础能力[31] - 开展多元异构算力统一调度 任务智能编排 存算网一体化融合 算力池化等关键技术攻关 提升智算服务水平[31] - 加大多智能体协同 可解释性 模型轻量化推理等技术的研究 持续深化机器视觉 多模态 时序预测等人工智能关键技术在能源领域的应用研究[32] 实施保障措施 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头联合科研机构 高校等单位建设跨领域 跨学科的"人工智能+"能源创新联盟[33] - 加快编制能源数据治理 多元异构算力融合 典型场景设计等一批技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设[33] - 组织开展能源领域人工智能应用试点示范 遴选一批可复制 易推广的场景和企业标杆应用[34] - 充分发挥中央财政资金带动作用 依托能源领域 人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项 有序推动能源领域人工智能技术应用创新[34]

核心观点 - 国家发展改革委与国家能源局联合发布《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》 旨在推动人工智能与能源产业深度融合 目标到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系 到2030年能源领域人工智能技术总体达到世界领先水平 重点覆盖电网 新能源 煤炭 油气 水电 火电 核电等细分领域 通过应用场景赋能 关键技术攻关及政策保障措施 支撑能源高质量发展和安全转型 [1][3][4] 总体要求 - 以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托 以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向 以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑 以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障 着力提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力 保障能源安全稳定供应和绿色低碳转型 [2] - 到2027年目标包括：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 易推广 有竞争力的重点示范项目 探索百个典型应用场景赋能路径 制定完善百项技术标准 培养一批复合型人才 [3] - 到2030年目标包括：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 建立绿色 经济 安全 高效的算力用能模式 在电力智能调控 能源资源智能勘探 新能源智能预测等方向取得突破 [4] 能源应用场景赋能 人工智能+电网 - 开展电力供需预测 电网智能诊断分析 规划方案智能生成等电网规划设计应用 加强电网工程智慧建设管理 [5] - 推进电网多尺度智能仿真分析 探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用 提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平 [5] - 推动电力设备故障预测性维护 打造具备自主感知 决策 执行能力的电力设备健康管理智能体 提升设备精益化管理水平 [5] - 构建新能源功率预测 负荷预测 离线仿真分析 在线安全分析 极端应急处置 调度辅助决策等智能化应用 支撑新型电力系统安全稳定运行 [6] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂 分布式储能 电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力 [7] - 加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 [7] - 推动人工智能在零碳园区 智能微电网 算电协同中的应用 提升源网荷储一体化智能运行水平 促进新能源就地消纳 [7] - 虚拟电厂运营商平台实现大规模灵活性资源聚合优化调控 智慧交易决策 绿氢生产工艺实现电解制氢-储氢-用氢全链条智能调控 园区智能降碳系统形成"碳-能-费"智能协同模式 [8] 人工智能+新能源 - 加快在高精度功率预测 电力市场 场站智慧运营 新能源规划等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展 [9] - 打造"气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维"一体化新能源智能生产模式 全力支撑新能源稳定供给 [10] - 构建多时空尺度气象预报服务体系 实现新能源功率精准预测 利用大模型 声纹检测 遥感等技术提升偏远地区场站智能运维效率 [11] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平 [12] - 推进人工智能技术与传统水文模型 气象模型 大规模水库调度技术融合 提升气象 水文双向耦合预测精度 [12] - 推动知识图谱 大模型 智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑 形成智慧运维与精益检修智能化解决方案 [12] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型构建洪旱极端事件风险量化工具 提升气象水文预报精度和预见期 [13] 人工智能+火电 - 在燃料管控 生产运行优化与智能控制 设备全生命周期管理等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新 [14] - 加快火电数字化设计建造和智能化升级 推动火电运行控制系统智能化发展和应用 提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力 [14] - 基于大模型实现燃料数量 质量智能检测和管控 生产运行优化实现燃料掺配 运行优化 智能灵活调峰等核心业务场景智能化升级 [15][16] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警 电站运行事件智能溯源分析 应急响应的智能辅助支持系统 开展核工业特种运维机器人技术攻关 [16] - 推动核电人工智能小模型及专业大模型研发 提升机组性能智能诊断和优化能力 拓展高危场景机器人作业范围与深度 [17] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 研发等离子体位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型 [17] 人工智能+煤炭 - 聚焦地质勘探 煤矿采掘 煤炭洗选 生产调度等典型场景 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 [18] - 基于煤矿专业大模型构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库 实现矿井地质信息全过程动态协同管理和预警 [19] - 推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业融合 实现采-运-排生产系统内设备常态化远控或自主作业 提升露天煤矿生产效率与安全水平 [19] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价 开发方案智能优化 钻井压裂等作业参数智能调整 炼化装置智能运行 管网运行实时仿真 [20] - 加快智能钻机 机器人 无人机 智能感知系统等智能生产技术装备研发与应用 推动油气产业链智能化升级建设 [20] - 构建面向地震测井处理解释的专业大模型 实现可控震源智能辅助驾驶 地震检波器埋置等机器人示范应用 [21] - 推进市场洞察预测 管网实时仿真及动态优化 实现"黑屏"智能调控 提升油气管网安全生产与保供能力 [22] 关键技术供给 - 推动开展适用能源领域的数据 算力 算法等共性关键技术攻关 聚焦数据孤岛化 算力碎片化 算法黑盒化 算力高耗能等技术瓶颈 [23] - 夯实数据基础：推动数据智能标注 智能增强 数据合成等技术应用 推进能源数据分类分级技术 隐私计算技术研发 [23] - 强化算力支撑：开展多元异构算力统一调度 任务智能编排 存算网一体化融合等关键技术攻关 构建算力 电力深度融合的算电协同发展机制 [23] - 提升模型基础能力：推动模型算法 应用系统等安全能力建设 加大多智能体协同 可解释性 模型轻量化推理等技术研究 [23][24] - 加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈 研究柔性直流供电 模块化小型堆等能源供给技术 鼓励数据中心液冷技术 废热回收等高效能源综合利用技术应用 [24] 保障措施 - 强化组织实施：各地方能源主管部门和相关中央企业建立健全工作机制 统筹衔接相关规划 做好要素保障 探索构建安全治理体系 [25] - 推动协同创新：推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头建设"人工智能+"能源创新联盟 深化产学研用合作 [25] - 加强标准规范建设：加快编制能源数据治理 多元异构算力融合 典型场景设计等技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设 [25] - 开展试点示范：遴选一批可复制 易推广的场景和企业标杆应用 鼓励开展跨领域 跨行业典型场景示范 [26] - 加大支持力度：发挥中央财政资金带动作用 依托国家科技重大专项和重点研发计划 引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用 [26] - 完善人才培育生态：鼓励能源企业与高等院校 科研院所共建人才培养基地 重点培养具备能源系统知识 人工智能算法应用能力的复合型人才 [26]

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]

总体目标 - 到2030年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 建立绿色经济安全高效的算力用能模式 [1][5] - 到2027年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 [4] - 形成一批全球领先的研发创新平台和复合人才培养基地 建成更加完善的政策体系 [1][5] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测 电网智能诊断分析 规划方案智能生成等电网规划设计应用 加强电网工程智慧建设管理 [6] - 推进电网多尺度智能仿真分析 探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制应用 提升源网荷储全要素安全运行水平 [6] - 推动电力设备故障预测性维护 打造具备自主感知决策执行能力的电力设备健康管理智能体 [6] - 构建新能源功率预测 负荷预测 离线仿真分析 在线安全分析 调度辅助决策等智能化应用 [7] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂 分布式储能 电动汽车车网互动等灵活性调节资源应用 提升负荷侧群控优化能力 [8] - 加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度及全生命周期安全应用 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 [8] - 推动人工智能在零碳园区 智能微电网 算电协同应用 提升源网荷储一体化智能运行水平 [8] - 虚拟电厂实现大规模灵活性资源聚合优化调控 智慧交易决策 [9] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测 电力市场 场站智慧运营等方向人工智能应用 推动复杂场景功率预测大模型发展 [11] - 打造气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维一体化新能源智能生产模式 [11] - 构建多时空尺度气象服务体系 建立气象-功率非线性关系算法大模型 实现新能源功率精准预测 [12] - 利用大模型声纹检测遥感机器人等技术装备 提升偏远地区场站设备巡检效率 [12] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平 [13] - 推进人工智能技术与传统水文模型气象模型融合 提升气象水文双向耦合预测精度 [13] - 推动知识图谱大模型智能体等技术融入水电智慧运营大脑 [13][14] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 [15] 人工智能+火电 - 在燃料管控 生产运行优化与智能控制 设备全生命周期管理等场景开展人工智能赋能 [16] - 基于大模型实现燃料掺配 运行优化 智能灵活调峰 安全智能管控等业务智能化升级 [18] - 通过对汽轮机发电机锅炉等关键设备多类型数据实时监测 实现设备状态全景监测健康量化评估 [18] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警 电站运行事件智能溯源分析 应急响应智能辅助支持系统 [18] - 开展核工业特种运维机器人技术攻关 推动核电系统自动启停技术升级 [18] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 研发等离子体位形实时预测智能模型 [19] 人工智能+煤炭 - 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 [20] - 通过多模态感知设备群协同控制 实现采煤工作面生产系统自主运行 掘进工作面高效协同 [21] - 推进矿用卡车无人驾驶规模化运行 提升露天煤矿生产效率与安全水平 [21] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价 开发方案智能优化 钻井压裂作业参数智能调整 [22] - 加快智能钻机机器人无人机等智能生产技术装备研发与应用 [22] - 推进地面工程智能设计 钻井参数智能优化 录井实时智能判层 实现井控机器人示范应用 [24] 技术支撑体系 - 推动数据智能标注智能增强数据合成等技术应用 推进能源数据分类分级技术研发 [26] - 开展多元异构算力统一调度 任务智能编排 存算网一体化融合等关键技术攻关 [26] - 加大多智能体协同可解释性模型轻量化推理等技术研究 深化机器视觉多模态时序预测应用 [27] 实施保障 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头建设人工智能+能源创新联盟 [28] - 加快编制能源数据治理 多元异构算力融合 典型场景设计等技术标准规范 [28] - 组织开展能源领域人工智能应用试点示范 遴选可复制易推广场景和企业标杆应用 [29] - 发挥中央财政资金带动作用 依托国家科技重大专项推动能源人工智能技术创新 [29]

核心观点 - 国家推动人工智能与能源产业深度融合 到2027年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深度应用和十个以上重点示范项目[3][11] - 到2030年实现能源领域人工智能技术世界领先水平 形成算力电力协同机制和全球领先的研发创新平台[12] - 重点加快人工智能在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域的应用场景赋能[13][17][20][23][26][29][32][36] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测、电网智能诊断分析和规划方案智能生成等电网规划设计应用 提升源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平[13] - 构建新能源功率预测、负荷预测、调度辅助决策和市场出清运筹优化等智能化应用 完善新一代智能调控技术支持体系[16] - 推进配电网实时感知、风险分析和智能决策技术应用 加强配电网层面源网荷储协同调控[16] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂、分布式储能和电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力[17] - 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配[19] - 构建园区智能降碳协同控制系统 形成碳-能-费智能协同模式 自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序[19] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测、电力市场和场站智慧运营等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展[20] - 构建多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系 建立气象-功率非线性关系精准挖掘的多场景多周期算法大模型[22] - 利用大模型、声纹检测和遥感等技术装备 实现无人机、无人车、无人船和多系统智能联动 提升偏远地区场站设备巡检效率[22] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平[23] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 提升气象水文预报精度和预见期[25] - 推动水电关键设备实现状态全息监测和全生命周期健康管理 实现运维知识结构化管理与智能辅助决策系统[25] 人工智能+火电 - 在燃料管控、生产运行优化与智能控制等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新[26] - 基于燃料市场价格波动、库存量和煤质分析等多维度数据 实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控[28] - 通过对汽轮机、发电机和锅炉等关键设备多类型数据进行实时状态监测 实现设备健康量化评估和隐患识别与故障预警[29] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析和应急响应的智能辅助支持系统[29] - 推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用 提升关键设备、系统及机组的一键启停能力[31] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制[31] 人工智能+煤炭 - 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 稳步推进减人、增安、提效[32] - 通过多模态感知和设备群协同控制 驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割和自主决策 大幅提升采掘效率和安全水平[34] - 实时动态预测煤炭灰分、硫分和挥发分等关键指标 优化调节选煤生产工艺参数 提高煤炭产品质量合格率和稳定率[35] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化和钻井压裂等作业参数智能调整[36] - 研发油气开发数据与知识智能化技术和专业大模型 打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台[38] - 推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化和高效智能站库运行 实现黑屏智能调控[38] 技术支撑体系 - 推动开展数据、算力、算法等共性关键技术攻关 包括数据智能标注、智能增强和数据合成等技术应用[40] - 开展多元异构算力统一调度、任务智能编排和存算网一体化融合等关键技术攻关 提升智算服务水平[40] - 加大多智能体协同、可解释性和模型轻量化推理等技术的研究 深化机器视觉、多模态和时序预测等人工智能关键技术应用[41] 实施保障机制 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头联合科研机构、高校等单位建设人工智能+能源创新联盟[43] - 加快编制能源数据治理、多元异构算力融合和典型场景设计等技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设[43] - 发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用 引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用[44]

**行业与公司** * 纪要主要涉及电新板块 具体包括固态电池 锂电 光伏 储能 风电 电网设备等行业 [1] * 提及的公司包括锂电池及材料企业（天赐材料 璞泰来 亿纬锂能 欣旺达 宁德时代） 储能集成及逆变器企业（阿特斯 盛弘股份 阳光电源 德业股份 固德威 艾罗 南都电源 海博思创） 风电企业 以及电网设备公司（四方股份 金盘科技 思源电气）[1][9][13][16] **核心观点与论据** * 固态电池技术迭代逻辑清晰 是2025-2026年的重要投资方向 头部锂电池企业已启动中试线 未来4个月内将有中期审核及设备招标进展 [1][2][15] * 选择固态电池标的需评估其是否属于增量环节 如氯化锂（对应氯化物电解质） 干法电极 金属负极等新材料和设备 [1][3] * 反内卷正推动光伏行业进行供给侧调整 并外溢至储能 新能源车和风电领域 任何行业都不可能长期亏损经营 [1][5] * 储能市场需求强劲 8月国内储能系统招标量达70吉瓦时 美国储能抢装带动需求 供需关系改善驱动涨价预期 亿纬锂能 欣旺达 宁德时代等公司产能接近满产 [1][5][6][7] * 8月国内新能源汽车批发量同比增长24% 锂电产业供需关系在经历三年供给压缩和需求释放后正逐步改善 [6] * 天赐材料6F（或指六氟磷酸锂）产能利用率达80%左右 有望进一步涨价 [1][6] * 风电行业竞争格局稳定 自律机制执行良好 风机价格出现小幅回升 陆风含塔筒中标均价为1973元/千瓦 不含塔筒为1525元/千瓦 盈利修复逻辑明确 海上风电出海预期顺畅 [11] * 电网板块处于估值洼地 蒙西-京津冀特高压直流项目开工在即 将成为板块催化事件 [12] **其他重要内容** * 储能领域 工商业储能和户用储能值得关注 德业股份业绩优秀 2025年估值不到20倍 2026年可能降至15倍左右 印尼混用光储项目具期权空间 [8] * 大规模储能领域 阿特斯受益于反内卷和北美市场需求 利润扎实 盛弘股份储能业务增长显著 直接和间接出口占比预计将达50% [9] * 阳光电源近期创历史新高 其PB约6倍多 预计明年利润148-150亿元 对标美股维谛（PB约15倍 明年估值约30倍） 其估值仍处洼地 [10] * 电网投资值得关注的方向包括高压装备（左侧布局） 与AI相关的方向（如固态变压器 四方股份）以及海外市场（如金盘科技 思源电气） [13] * 四方股份因持有大量货币资金且估值水平较低 具备增长空间 金盘科技和思源电气因AI属性强也值得重点关注 [16]

能源转型与数字化融合 - 数字化和智能化技术正重塑全球能源格局 工业互联网成为能源产业基础高级化和产业链现代化的关键载体 [1] - 中国能源活动中电力排放占比40% 能源活动二氧化碳排放量占比80% [1] - 新型电力系统与数字化技术深度融合 形成“风光水火储一体化”和“源网荷储数字化”双轮驱动格局 [1] 核能技术发展 - 核能作为近零碳清洁能源获全球认可 适用于陆海空天特殊场合且燃料储能密度极高 [3] - 全球在运压水堆机组307台 装机容量298.7GW 沸水堆43台装机44.1GW 重水堆45台装机25.3GW [4] - 核能可支撑高耗能产业减排 通过核热制氢等技术助力新能源体系构建 [3] 电网数字化实践 - 国家电网打造“电网一张图”“人工智能规模化应用”“企业级气象服务中心”等典型数字化应用场景 [4] - 电网企业是新型能源体系枢纽 保障发电与用户间供需平衡 [4] - 数字化智能化技术推动电网数智转型升级 服务区域能源转型 [4] 氢能产业布局 - 全球超60个国家和地区发布氢能战略 预计2025年中国氢能产业规模超万亿元 [6] - 中国石化在辽宁投用7座加氢站 建设全国首个站内甲醇制氢加氢一体站 [6] - 辽宁具备氢能资源丰富、制造业基础雄厚、应用场景广泛等产业发展优势 [6] 石化产业转型 - 中国正从初级化工生产向精细化工制造转型 化石能源仍将长期保持主导地位 [8] - “十五五”期间石化产业将以科技创新为引领 重点发展化工新材料和绿色低碳路径 [8] - 能源转型是石化行业降低碳排放的必经之路 [8] 新能源发展态势 - 中国可再生能源发展全球领先 新能源成为比高铁更亮丽的国家名片 [10][11] - 未来能源转型将呈现风光储氢多能协同发展 人工智能等新技术催生新业态 [11] - 供给侧技术加速迭代与需求侧多能利用方式发展共同推动能源转型 [10]

车网互动试点项目 - 广汽集团与广州供电局联合发起车网互动试点 新能源车主可通过专用充放电桩在电网低谷时充电储能 高峰时向电网放电[2] - 广州居民陈先生通过在用电高峰期间向电网放电获得近200元电费收益[2] - 广东省明确新能源汽车向电网放电上网电价 峰期每度电约0.77元 7-9月尖峰期每度电约0.96元[3] 电池技术与储能潜力 - 广汽磷酸铁锂电池经过3000次充放电循环后容量保持率超80%[2] - 广东省新能源汽车保有量约300万辆 按平均每车搭载65千瓦时电池计算 全省车载储能达2亿度电[2] - 单辆新能源汽车储备65度电 可支持10台一匹空调运行6小时[5] 目标用户与电网价值 - 车网互动特别适合通勤白领和周末用车人群 前者可利用白天停车时段放电 后者可在车辆闲置时参与电网调节[5] - 车载电力对电网削峰填谷和稳定保障具有重要潜力 可替代传统拉闸限电方式[5] - 2025年上半年中国全社会用电量达48418亿千瓦时 同比增长3.7% 广东省用电量达4333亿千瓦时[5] 产业合作与发展规划 - 车网互动要求提升电池质量确保频繁充放电安全 并需加强放电协议和行业标准制定[5] - 广东电网计划组建车网互动联盟 邀请广汽、比亚迪等车企及运营商、聚合商加入[6] - 预计到2028年珠三角地区将吸引超60万辆新能源汽车参与常态化电网调节[6]

行业与公司 * 涉及的行业为人工智能数据中心（AIDC）电力设备及电网板块 [1][3] * 涉及的AIDC电力设备领域包括电源供应单元（PSU）、高压直流输电（HVDC）、固态变压器（SST）、配电设备及变压器等 [12][15][19] * 提及的公司包括海外云厂商（亚马逊、Meta、谷歌）、国内云厂商（阿里巴巴、腾讯、百度）、技术公司（NV、麦克米特、欧通、ABB、西门子、施耐德、伊顿）以及国内相关上市公司（金盘、良性、科华、四方股份、潍柴、科泰、泰好等） [1][6][7][13][19][21][22][23] AIDC市场核心观点与论据 需求与增长动力 * AI应用端需求强劲，国内企业级大模型日均TOKEN消耗量达到10.2万亿，占整体消耗量三分之一以上，从去年初至今翻了300多倍 [5] * 海外CHATGPT的TOKEN消耗量仍在加速增长 [1][5] * 云厂商资本开支大幅增加，2025年二季度亚马逊、Meta、谷歌等公司资本开支同比增幅达两位数甚至三位数，环比一季度增长30% [1][6] * 预计到2026年全球云厂商资本开支仍将保持快速增长，服务器厂商对NV GPU卡出货预期显示明年可能实现翻倍以上增长 [6][10] 市场空间预测 * 预计2025年底全球云厂商总资本开支约3000亿美元，其中20%（650亿美元）用于IDC基础设施建设，电力设备采购占比45%-50%，即290亿美元（约2000亿人民币） [9] * 中国市场总体资本开支约5000亿人民币，其中980亿用于IDC建设，供配电系统占440亿人民币 [9] * 展望2026年，全球云厂商总资本开支可能翻倍至4000多亿元人民币，假设20%净利润率和30倍市盈率，利润空间可达800亿元，总市值可达24000亿元，若中国供应链占据10%份额则对应2400亿元市值 [10] 技术发展趋势 * PSU领域呈现功率密度提升趋势，5.5千瓦高功率产品将成为主流，7千瓦及以上产品处于预研状态 [12] * HVDC成为不可逆趋势，机柜输入电压将从200多伏转变为正负400伏或800伏 [1][12][15] * 固态变压器（SST）是相对确定的趋势，预计到2026年底渗透率将快速提升 [16] * 在直流化、固态化趋势下，国内厂商在配电设备和变压器领域具备竞争优势和国产替代机会 [19][20] 其他重要内容 国内外市场差异 * 国内云厂商资本开支增速较高，阿里巴巴2025年二季度同比增长两倍以上，环比增长57%，但跃升幅度和持续时间相对海外较小 [7] * 国内IDC市场规模约四五百亿元，盈利能力稍差，但预计2026年保持较高增长，发展需关注GPU供应解禁和国内应用端爆发 [11] * HVDC价格趋势前高后低，国内因未进入高压化阶段价格相对平稳（每瓦几毛钱），海外前期价格较高（可达两三元每瓦）但量产后下降 [4][17] 供应链与竞争格局 * 2025年上半年供应链变化不大，海外市场麦克米特适配GB300/GB200并小批量出货，预计2026年放量；欧通公司预计明年底突破谷歌ASIC订单 [13] * 交流配电高端市场由海外厂商（ABB、西门子等）主导，但直流化趋势下国内厂商（如良性、正泰）具备出海潜力 [19][20] * 国内厂商如金盘已在SST领域开始样机示范工程，有望切入高频变压器市场 [19][20] 投资观点 * 2025年上半年AIDC板块表现出色，但部分标的进入短期高估值状态，建议关注中报业绩良好且估值不高的标的以提高投资性价比 [2] * 电网板块整体增速有限，但适合作为防御性选择，特高压项目景气度较好，板块估值普遍在15倍左右，电表公司在10倍左右，是低位防御板块 [3][4][23][24] * 财发领域2025年上半年变化不大，若2026年需求高增长则国产替代加速，建议关注金盘、良性、科华等海外确定性较高的公司，以及四方股份等SST领域公司 [21][22]

核心业务进展 - 公司中标南方电网2025年计量设备第一批框架招标项目 中标金额达5103.14万元人民币 [1] - 中标金额相当于公司2024年度经审计营业总收入的9.30% [1] 财务影响评估 - 项目具体交货批次和时间取决于现场施工进度 [1] - 对2025年当期业绩影响存在不确定性 [1] - 若项目顺利实施 预计将对公司业绩产生积极影响 [1]