收购交易结构 - 全资子公司紫金龙净通过其全资子公司龙净香港收购GML公司80%股份 [1] - 交易获取140MW刚果（金）凯兰庚水电站项目开发权 [1] - 项目总投资金额约为3.99亿美元 拟由公司自筹资金 [1] 项目地理位置 - 项目位于刚果（金）上洛马米省的Lualaba河上 [1] - 距离紫金矿业在刚果（金）权属企业所在地科卢韦齐200公里 [1] 项目运营规划 - 预计建设期为3.5年 [1] - 预计年利用小时数为5100小时 [1] - 预计年发电量7.14亿度 [1] 电力销售安排 - 项目建成后90%电量优先供应紫金矿业在刚果（金）权属企业 [1] - 剩余10%电量将供给当地社区 [1]

生态保护与绿化成就 - 累计植树超过100万株 绿化面积达3382亩 削平6座山头 填平几十条沟壑[3] - 构建四位一体水质保障体系 投入800余万元购置机械化打捞船 年均清理漂浮物15000立方米[4] - 水库水质常年保持优良 成为重要水源涵养区和生态屏障[5] - 带动黄河三峡旅游区发展 创造1.5万余人就业机会 旅游收入连年攀升[5] - 被命名为全国爱国主义教育示范基地 年接待游客上万人次[5] 科技创新与泥沙治理 - 1972年发现"异重流"现象 1973-1989年间进行60余次排沙 成功排出泥沙1亿多吨[7] - 2015年实施国内首次大直径高水头厚淤积条件下水下岩塞爆破[8] - 2018年洮河口排沙洞及扩机工程投运 新增2台15万千瓦机组 相当于新建中型水电站[9] - 排沙比从60%大幅提升至95.3% 彻底解决泥沙淤积和机组磨损问题[9] - 实现"一洞两用"设计 清水发电浑水排沙 提高水能利用率[9] 电力调峰与新能源消纳 - 作为西北电网调峰利器 承担顶峰保供保障电网安全重任[11] - 2025年上半年发电机组开停机2829次 同比增加1045次 每次操作需60多项步骤[11] - 出力曲线与河西新能源形成互补 呈现横向"8"字波动特征[11] - 强化低水位顶峰保供措施 确保机组在早晚高峰应开尽开[12] - 洮河口扩机工程提升甘肃电网调峰调频和事故备用能力[12] 战略定位与发展规划 - 服务国家"双碳"目标 助力构建新型电力系统[11] - 勇担甘肃电网重点调峰电源重任 不断提升创新驱动能力[13] - 持续践行黄河流域生态保护和高质量发展使命[13]

交易结构 - 公司拟通过发行股份及支付现金方式收购五凌电力100%股权 其中63%股权来自中国电力国际发展有限公司 37%股权来自湖南湘投国际投资有限公司 [1] - 公司同时拟收购国家电投集团广西长洲水电开发有限公司64.93%股权 交易对手为国家电投集团广西电力有限公司 [1] - 交易计划向不超过35名特定投资者发行股份募集配套资金 [1] 交易性质 - 本次交易构成重大资产重组但不构成重组上市 [1] - 交易被认定为关联交易 [1] 审核进展 - 公司于2025年9月10日收到上交所出具的审核中心意见落实函(上证上审(并购重组)〔2025〕72号) [2] - 上交所要求公司及时提交重组报告书(上会稿) [2] - 公司及相关中介机构将按照落实函要求提交相关文件 [2] 审批要求 - 交易需经上交所审核通过及中国证监会同意注册后方可实施 [2] - 交易最终能否取得批准和注册以及具体时间均存在不确定性 [2] 信息披露 - 公司指定上交所网站(http://www.sse.com.cn)为信息披露媒体 [3] - 所有信息以指定媒体刊登的公告为准 [3]

好的，我将为您分析这份东吴证券晨会纪要，总结其中的核心观点和关键要点。作为拥有10年经验的分析师，我会重点关注宏观策略、固收金工和行业研究等核心内容。 核心观点总结 报告核心观点围绕三大主线：美联储降息预期升温推动全球资产价格重估、国内股债性价比转换带来的配置机会，以及特定行业在政策与周期驱动下的投资机遇 [1][3][9][11][12] 宏观策略 - 美国8月非农就业数据大幅不及预期，新增非农仅2.2万人，较预期的7.5万偏离-2.68x标准差，6月数据下修至-1.3万，为2021年以来首次转负，失业率升至4.324% [1][13][17] - 市场完全定价9月降息，预计降息25bps，点阵图指引全年额外1-2次降息，但通胀数据若超预期可能改变这一路径 [1][13][18] - 美债收益率降至4月以来新低，10年期美债利率降15.4bps至4.07%，2年期降10.8bps至3.51%，黄金突破3600美元/盎司关口，周涨4%至3586.7美元/盎司 [1][13] - 国内经济呈现供需平稳态势，ECI供给指数50.03%，需求指数49.90%，30大中城市商品房成交面积同比转正，地产销售持续改善 [15][16] 固收金工 - 绿色债券发行规模87.67亿元，较上周增加16.51亿元，周成交额482亿元，减少40亿元，主要成交集中在3年期以下债券(79.41%)和金融、公用事业行业 [2][23] - 股债性价比指标ERP处于2015年以来0-1倍标准差内，历史数据显示ERP回落至中枢过程中10年期国债收益率上行幅度在10-70bp，预计本轮顶部在1.85% [3][4][24] - 二级资本债周成交量1469亿元，减少113亿元，5年期AAA-级到期收益率下降1.94bp，流动性保持稳定 [5][28] - 银行缩表概率较低，因经济下行期缩表加剧经济压力、货币政策宽松流动性充裕、国有资本属性要求服务实体经济、监管指标提供安全垫 [6][31][32] 有色金属行业 - 黄金价格显著上涨，COMEX黄金周涨4.69%至3639.80美元/盎司，SHFE黄金涨3.88%至815.60元/克，受降息预期和避险情绪双重驱动 [9] - 铜供应面临紧缺，进口铜矿TC维持-41美元/吨，9月精炼铜产量下行，LME铜报9898美元/吨，沪铜80140元/吨，周涨0.92% [9] - 铝价震荡运行，LME铝报2603美元/吨跌0.63%，沪铝20695元/吨跌0.22%，电解铝社会库存环增1.40%至63.15万吨，呈现"弱现实"格局 [9] 公用事业行业 - 推荐关注水电、火电投资机会，水电受益度电成本最低、电价持续提升，现金流优异分红能力强，重点推荐长江电力 [10] - 核电成长确定性高，22/23年核准10台，24年再获11台核准，ROE看齐成熟项目有望翻倍，重点推荐中国核电、中国广核 [10] - 绿电资产质量见底回升，化债推进财政发力下国补欠款问题有望解决，推荐龙净环保、龙源电力H、中闽能源、三峡能源 [10] - 消纳环节关注特高压和电网智能化产业链，配电网智能化推荐威胜信息、东软载波、安科瑞，电网数字化推荐虚拟电厂 [10] 个股推荐 - 新兴铸管为球墨铸铁管全球龙头，预计2025-2027年归母净利润2.73亿元、9.88亿元、27.13亿元，增速63.24%、261.43%、174.62%，对应PE 55、15、6倍，受益钢铁行业周期反转和非美需求提升 [11] - 东材科技为国内碳氢树脂龙头，成功进入台光、台耀、生益、斗山等全球主流CCL厂商体系，支撑英伟达、苹果等终端需求，预计2025-2027年营收52/68/90亿元，归母净利润4.6/10.3/15.6亿元，对应PE 38/17/11倍 [12]

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]

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，培育一批能源行业人工智能技术应用研发 创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能 技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能 化成效初显。 国家能源局科技司相关负责同志就《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》答记者问 近日，国家发展改革委、国家能源局印发了《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》（以 下简称《实施意见》）。国家能源局科技司相关负责同志就《实施意见》接受采访，回答了记者提问。 国家发展改革委、国家能源局发布关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见，到2027年，能源 与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取 得显著突破，应用更加广泛深入。 问：《实施意见》出台的背景是什么？ 答：党中央、国务院高度重视人工智能发展，近日，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意 见》，推动人工 ...

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]

经济发展成就 - 西藏地区生产总值从1965年3.27亿元增长至2024年2765亿元 累计增长155倍 年均增长率达8.9% [1] - 中央财政对西藏转移支付累计超过万亿元 金融存贷款余额双破6000亿元 [1] - 银行机构自2011年累计让利超1300亿元 惠及23.5万户经营主体 [1] 政策与基础设施支持 - 1980年起免征农牧业税 1985年实施义务教育三包政策 2006年青藏铁路通车 [1] - 证监会2016年起对西藏企业IPO实行"即报即审 审过即发"优惠政策 [2] - 2023年实施"格桑花行动"推动企业集聚发展 覆盖全区公路电力通信网络建成 [1][2] 产业投资机遇 - 生态资源 清洁能源 矿产资源 文旅资源形成特色产业投资磁石 [2] - 需加强青稞增产 牦牛提质等农牧业现代化金融支持 [2] - 推动水能 风能 太阳能开发利用 深化文旅融合与农旅互动 [2] 重大项目与资金保障 - 雅下水电工程 川藏铁路等重大项目提高产业链资金链活跃度 [3] - 金融需做好五篇大文章 为创新创业创富提供资金保障 [3] - 通过政策高地和资源宝地挖掘 持续增强经济发展内生动力 [2][3]