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]

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]

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]