近日，國家發展改革委、國家能源局印發了《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》（以下簡稱《實施意見》），系統提出推動人工智能技術與能源行業深度融合的總體要求、階段目標、重點任務與保障措施。

隨后，國家能源局科技司相關負責同志以答記者問形式進一步闡釋政策背景與落實路徑。

兩份文件共同描繪出一幅“AI+能源”深度融合的宏偉藍圖，一個萬億級的新興市場正蓄勢待發。

《實施意見》提出能源領域人工智能發展的分階段目標：

到2027年，著眼于打牢基礎、樹好標桿、健全體系。聚焦能源領域智能化水平不均衡、共性技術支撐不足、規模化應用尚未形成，重點推動“五十百”工程，即推動五個以上專業大模型在電網、發電、煤炭、油氣等行業深度應用，挖掘十個以上可復制、易推廣、有競爭力的重點示范項目，探索百個典型應用場景賦能路徑，制定完善百項技術標準，培育一批行業級研發創新平臺，形成符合我國國情的能源領域人工智能技術創新發展模式。

到2030年，聚焦自主可控、深度賦能、國際領先，在前期技術積累和場景驗證的基礎上，著力推動能源領域人工智能專用技術實現體系化突破與規模化落地。這一階段更注重核心技術的自主創新與深度融合應用，通過人工智能技術增強能源系統的安全性、綠色化和效率，支撐我國新型能源體系建設。

最引人關注的是，《實施意見》以專欄形式詳細列出了八大重點應用場景，涵蓋電網、能源新業態、新能源、水電、火電、核電、煤炭和油氣等領域，共計37項具體任務，超百項細分場景，推動能源領域共享人工智能發展紅利。

其中，油氣方向有6個，煤炭、電網、水電、能源新業態方向各5個，火電、新能源方向4個，核電方向3個，同時，提出了各任務的建設路徑與目標。

這些場景不僅覆蓋傳統能源行業的智能化升級，也包含新能源、新型儲能、虛擬電廠、綠氫制備等新興業態的深度融合，體現出“全鏈條、多維度、深融合”的典型特征。

例如，在電網領域，將重點推進智能規劃、調度運行、設備運維、配網管理等方面的AI應用。

在能源新業態中，突出虛擬電廠、綠氫生產工藝、園區智能降碳、新型儲能等場景的智能控制與優化。

強化人工智能技術賦能能源生產過程中的節能和碳排放管理，提升多能互補綜合能源系統電、熱、冷、氣聯供的綜合能效和降碳水平。推動人工智能在零碳園區、智能微電網、算電協同中的應用，提升源網荷儲一體化智能運行水平，促進新能源就地消納。

在人工智能+新能源領域，針對新能源出力波動性與間歇性的問題，加快在高精度功率預測、電力市場、場站智慧運營、新能源規劃、項目后評價等方向的人工智能應用。

典型應用場景包括：氣象預報與新能源功率精準預測、偏遠地區場站智能運維、新能源規劃設計、智慧工地建設等。

水電、火電、核電也分別圍繞智能調度、燃料管理、安全控制等核心痛點提出AI解決方案；煤炭和油氣領域則致力于通過AI實現地質勘探、開采優化、設備運維、管道仿真等環節的智能化突破。

這些場景不僅技術含量高、應用價值明確，而且具備較強的可復制性和規模化潛力。

科技司相關同事在答記者問中指出，能源是創新創業高度活躍的領域，具有數字化基礎好、數據質量高、應用場景豐富等比較優勢，應走在人工智能應用前列。

不少能源企業早已在人工智能應用方面先行先試，形成了一批具有行業代表性的專業模型和應用案例。

然而，人工智能技術在能源領域應用仍然存在著技術可靠性不足、數據基礎較為薄弱、電算供需逆向分布等不容忽視的問題與挑戰。

因此，《實施意見》特別強調要加強系統規劃與標準建設，推動數據安全、模型可解釋、綠色低碳等關鍵技術的攻關與應用。

在支撐體系方面，文件提出要從數據、算力、算法三大基礎層面強化技術供給。包括構建能源領域高質量數據集、建立數據安全與隱私保護機制；推動多元異構算力融合與統一調度，構建“算力-電力”協同發展機制；加強多智能體協同、可解釋AI、輕量化推理、綠色低碳計算等關鍵算法與系統研發。這些舉措旨在打破“數據孤島、算力碎片、算法黑盒”等瓶頸，為AI在能源領域的規模化、深層次應用提供堅實技術底座。

為確保政策落地見效，《實施意見》還提出六方面保障措施。包括強化組織實施、推動協同創新、加強標準建設、開展試點示范、加大資金支持和完善人才培育。尤其強調要發揮中央財政資金引導作用，支持社會資本參與，鼓勵企業、高校、科研機構共建創新平臺與人才基地，推動形成“產學研用”深度融合的良性生態。

（來源：國家能源局；整理：Bell）