行业数字化转型现状与成就 - 在“双碳”目标与新型电力系统建设驱动下，能源电力行业数字化转型已从“方向探索”进入“系统实践”阶段 [1] - 数字化技术已深刻融入能源行业各环节，推动行业从依赖“人海战术”向依托“数据智能”转型，运营模式实现从被动响应到主动预警的根本变革 [3] - 中国建成了全球供电能力最强、可靠性最高的电网，数字化技术的保驾护航功不可没 [3] 发电侧数字化应用案例 - 三峡集团利用“数字大坝”与“智慧大坝”技术，实现了白鹤滩、乌东德水坝的毫米级监测与无裂缝建造，并发布“大禹”大模型深入水文预报、设备运维等核心场景 [3] - 华电集团通过新能源智慧管控平台，实现了对近700个场站、超8300万千瓦装机的集约化、少人化运维，显著提升风电光伏设备可利用率并大幅节约人力资源成本 [3] 电网侧与AI技术应用进展 - 人工智能在电网侧的应用从无人机巡检、图像识别等状态感知向更复杂的分析决策演进 [4] - 南瑞集团通过构建“专业大模型+场景小模型”协同的智能体体系，实现从薄弱点诊断、故障精准定位到复电方案优化的全流程智慧决策 [4] - 在新能源功率预测领域，通过多源气象数据融合、AI降尺度处理及多模型动态选优，华电电科院将短期预测准确率提升至90%以上 [4] 行业发展面临的核心挑战 - 数据基础不牢固，共享机制不健全，技术标准有待统一，模型可解释性与可靠性不足是关键瓶颈 [6] - 高质量数据集建设从数据汇集向业务赋能延伸，但跨领域、跨主体的数据融合仍有待突破 [6] - 反映设备异常、极端工况的高价值数据相对稀缺，且标注成本高昂 [6] 资源、技术与标准层面的制约 - 随着千亿参数级别行业大模型涌现，算力需求爆发式增长，缺乏协同导致行业资源冗余和系统壁垒 [7] - 不少AI应用仍处于“点状分散”的示范阶段，可复制、可推广的成熟模式较少 [7] - 在电网调度、安全控制等核心业务中，AI模型的“黑箱”特性使其难以承担最终决策责任 [7] - 数字化领域标准体系尚不健全，技术路线分散、资源重复投入，覆盖全链条的标准体系缺失影响技术成果规模化推广 [7] 未来发展方向与政策目标 - 未来发展的核心方向是以场景为牵引、以创新为动力、以生态为支撑、以安全为底线，构建贯穿“技术—数据—算力—应用—人才”的良性循环体系 [9] - 《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到2027年推动5个以上专业大模型深度应用、挖掘10个以上重点示范项目、探索百个赋能场景的“五十百”目标 [9] - 技术上应聚焦攻关数据技术、算力技术和算法技术三大方向，包括隐私计算、可解释性算法、轻量化推理、多智能体协同等 [9] 人才缺口与生态构建 - 节能与新能源汽车产业人才需求总量达120万人，实际缺口103万人，新能源领域人才缺口超100万，储能行业人才缺口超10万人 [10] - 需加快培育既懂能源电力又精通数字技术的复合型人才，通过校企合作、设立实训基地、引进高端人才等方式弥补缺口 [10] - 需充分发挥标准引领和保障作用，加强标准宣贯和实施监督，推动形成技术研发、标准制定、产业应用的良性循环 [9]