顶层设计与目标 - 国家发展改革委与国家能源局印发《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》，旨在推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全 [1] - 文件明确了2027年和2030年两个阶段性发展目标，为能源体系智能化转型绘制了清晰的路线图 [1] - 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 [4] - 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，在电力智能调控、能源资源智能勘探等方向取得突破 [5] 行业现状与挑战 - 能源行业数字化基础扎实、数据资源丰富、应用场景广泛，具备人工智能技术应用的显著优势，能源企业已在电力、油气、煤炭等领域研发应用多个具有行业代表性的专业大模型 [3] - 人工智能技术在能源领域应用仍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"特性使其在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求 [3] 重点任务与实施路径 - 《实施意见》构建了"应用场景赋能+关键技术供给"的发展框架，系统规划了"人工智能+"在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等八大重点领域的应用场景 [7] - 文件以专栏形式布局37项人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涵盖百余项具体场景，包括油气6项，煤炭、电网、水电、能源新业态各5项，火电与新能源各4项，核电3项 [8] - 关键技术供给方面提出三个共性关键技术攻关方向：夯实数据基础以形成高质量数据集，强化算力支撑以构建算电协同机制，提升模型能力以突破绿色低碳技术瓶颈 [8] 保障与推进机制 - 国家能源局将从强化组织实施、加强产学研协同、加速成果转化三方面发力，进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调，确保《实施意见》各项任务顺利推进 [9]