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]