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]