2026年全国能源工作会议核心观点 - 会议总结2025年及“十四五”能源工作成果，部署2026年重点任务，核心目标是推动能源工作高质量发展，有力支撑2030年前如期实现碳达峰，并锚定2030年初步建成新型能源体系、推进能源强国建设的目标 [1][3][4] 2025年能源工作主要成效 - 能源安全保障有力有效，保供成效是“十四五”以来最好的一年，成功应对迎峰度夏电力负荷20次超去年峰值的考验 [5] - 能源绿色低碳转型步伐加快，非化石能源消费比重将超额完成20%的目标任务 [5] - 能源投资增势强劲且向绿向新，新能源实现更高质量跃升式发展 [5] - 科技创新水平持续提升，人工智能与能源产业加速融合，能源领域新质生产力加快培育 [5] - 全国统一电力市场初步建成，成为全国统一大市场建设的重要标志 [5] - 能源国际合作迈向更高水平，全球能源治理话语权影响力持续增强 [5] 2026年能源工作重点部署 - 高质量高标准编制实施“十五五”能源规划，增强规划的科学性、预见性和主动性，以重大项目带动规划落地 [6] - 推动实现更高水平能源安全保障，夯实煤炭供应，提升电力保供水平，增强油气生产供应能力，优化能源骨干通道布局 [6] - 扎实推进能源绿色低碳转型，持续提高新能源供给比重，全年新增风电、太阳能发电装机2亿千瓦以上，有序推进重大水电项目，积极安全有序发展核电 [6] - 加快推进能源科技自立自强，组织开展“人工智能+”能源融合试点和标准化提升行动，扎实推进智能电网等重大技术装备攻关，前瞻布局氢能、核能等未来能源产业 [6] - 全面深化能源改革和法治建设，持续深化全国统一电力市场建设，健全适应新型能源体系的市场机制 [6][7] - 拓展全方位国际合作，巩固能源国际合作基本盘，加强清洁能源合作，积极参与全球能源治理 [7]

政策核心与目标 - 《实施意见》为建立健全“人工智能+”能源发展管理体系、推动应用场景深度赋能、加快培育新质生产力提供顶层设计和行动指南 [1] - 政策回应能源领域AI应用“各自为战”导致的资源冗余与系统壁垒问题，旨在降低使用成本并提升场景落地效果 [2] - 设定2027年与2030年两个关键时间点的发展目标，2027年目标为“打基础、树标杆、探路径”，2030年目标为“全面赋能、生态构建” [2] - 2027年阶段明确提出“五十百”发展目标，旨在能源全领域开展行业级专业大模型应用和典型场景挖掘 [2] - 2030年目标着力推动能源领域AI专业技术总体达到世界领先水平，形成一批全球领先的研发创新基地 [2] 关键技术实施路径 - 系统构建以关键技术突破为支撑、行业级大模型广泛应用为核心、高价值场景深度赋能为主线的实施路径 [3] - 夯实AI技术支撑底座，包括夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力三大攻关方向 [3] - 通过构建能源行业级高质量数据资源体系，推动算力布局与电力资源协同规划 [3] - 重点突破适用于能源领域的多智能体协同、可解释人工智能等关键技术 [3] - 推动AI大模型应用由通识到专识，提出构筑五个以上专业大模型 [4] - 重点围绕电力、煤矿、油气等业务特点，推动大模型与专业软件融合及大小模型协同 [4] 应用场景与行业赋能 - 重点围绕电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等方向明确典型应用场景赋能路径 [4] - 紧密结合能源安全保供、绿色低碳需求，推动AI技术在预测分析、规划设计、调度运行等场景规模化应用 [4] - 增强AI技术在能源供需平衡、安全监控与预警、内部协同优化等方面的支撑作用 [4] - 构建感知、分析、决策、执行的智能化闭环，为能源安全与绿色低碳转型提供核心驱动力 [4] 创新生态构建措施 - 聚焦创新生态建设，以试点示范激活应用潜力、以标准规范保障有序发展、以协同机制推动融合共生 [5] - 推进试点示范，遴选可复制、易推广的场景和企业标杆应用，支持地区和企业因地制宜开展应用试点 [5][6] - 完善标准规范，建立健全覆盖AI技术研发、应用落地和效果评估的全链条标准体系 [6] - 制定能源数据治理、算力融合等基础规范，构建AI应用评估指标体系和标准测试平台 [6] - 强化协同创新，通过设立创新平台、组建“人工智能+”能源创新联盟，构建产学研用深度融合的良性循环体系 [6] - 创新联盟聚焦行业共性难题，以示范项目为纽带，推动形成以企业为主导的产学研用闭环创新 [6]

政策背景与目标 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》推动人工智能与各行业深度融合 [2] - 国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于推动"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》提供顶层设计和行动指南 [2] - 提出2027年"打基础、树标杆、探路径"阶段目标 重点实现"五十百"发展目标 开展行业级专业大模型应用和典型场景挖掘 [4] - 2030年目标为"全面赋能、生态构建" 能源领域人工智能专业技术总体达到世界领先水平 形成全球领先研发创新基地 [4] 行业发展现状 - 人工智能是构建新型能源体系的关键技术引擎与产业创新基石 [3] - 国内能源企业已发布十余个企业专用大模型 头部企业依托数据和场景优势实现应用落地 [3] - 当前存在"各自为战"开发现状 导致行业资源冗余与系统壁垒 难以形成规模效应 [3] 技术实施路径 - 夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力三大关键技术攻关方向 [7] - 重点突破多智能体协同、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 [7] - 构筑5个以上专业大模型 重点围绕电力、煤矿、油气等业务特点 [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 [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、油气等方向开展深度应用 [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] - 增强在能源供需平衡、安全监控与预警、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 [11] - 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 [13] - 制定能源数据治理、算力融合等基础规范 保障数据安全共享与算力高效调度 [13] - 设立创新平台、组建"人工智能+"能源创新联盟 构建产学研用深度融合体系 [14]

全球资产表现 - 5月全球大类资产总体表现为全球股票（5.72%）>大宗商品（1.26%）>人民币（1.00%）> 0%>美元（-0.14%）>全球债券（-0.36%）[2] 美国市场情况 - 美国“大而美法案”若落地，预计2035年债务/GDP比率恐飙升至134%-149%，穆迪下调美国主权信用评级，30年期美债收益率突破5% [3][13] - 截至2025年5月底，美股防御板块相比周期板块估值的年内涨幅达10.7% [4][14] - 美国贸易政策不确定性或成美股最大风险，与标普500指数密切相关 [5][24] 新兴市场与发达市场 - 美元走弱阶段，新兴市场资产普遍跑赢发达市场 [4] 全球基金经理配置 - 2025年5月全球基金经理超配欧股比例达2017年以来最高，从净超配22%变为净超配35% [5][17] 汇率情况 - 2025年5月美元兑港币风险逆转期权隐含波动率降至历史极端低位 [6][26] - 5月中美达成关税暂停协议后，离岸人民币于5月26日升破7.17关口 [8][34] - 2025年5月上旬新台币兑美元升破30关口 [9][37] 其他市场情况 - 2025年5月日元贬值幅度在亚洲居前 [8][32] 资产分析角度 - 从基本面看，华创宏观中国周度经济活动指数4周移动平均与10年期国债收益率、沪深300指数时差相关系数分别为0.56和0.48 [42] - 从预期面看，2025年5月62%基金经理认为全球贸易冲突触发全球衰退是最大尾部风险 [50] - 从情绪面看，5月市场情绪指数升至58.8 [66]