政策支持与顶层设计 - 国家发改委与国家能源局于2025年9月联合印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，为能源与人工智能深度融合划定“时间表”与“路线图” [2] - 国家能源局于2025年11月25日发布《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》，旨在探索可复制、可推广的综合解决方案与商业模式 [2] - 以上政策与“十五五”规划建议中“深入推进数字中国建设”、“着力构建新型电力系统，建设能源强国”等要求形成协同，构建起“顶层设计—试点突破—全面推广”的完整链条 [2] 行业需求与市场前景 - 2025年，中国全社会用电量预计首次超过10万亿千瓦时，风光新增发电装机预计约3.7亿千瓦 [2] - 风、光电力的间歇性与电网承载能力之间的矛盾日益凸显，为AI应用创造需求 [2] - 2024年，中国人工智能产业规模突破7000亿元 [4] - 国际能源署预测，到2030年AI将使全球油气勘探成本降低25%，碳排放强度下降18% [3] 技术应用与实践成效 - 在煤炭开发领域，采用矿山AI巡检系统使安全隐患识别效率大幅提高，井下作业人员减少1/4 [3] - 在火力发电领域，火电智能调度系统可助力煤电机组每千瓦时降低煤耗0.8克，单台百万千瓦机组一年可实现减排二氧化碳上万吨 [3] - 在内蒙古赤峰零碳氢能产业园，通过“远景天机”“天枢”双模型实现风光资源分钟级精准预测，大幅提升新能源利用率 [3] - 深圳数字孪生电网通过虚拟映射与智能预警，将故障修复时间压缩至最低 [3] - 江苏太湖超充站凭借AI运维系统，实现30秒识别11类风险，构建“10分钟处置”闭环 [3] - 能源央企率先发力，中石油昆仑大模型、中海油“海能”模型等已覆盖油气全产业链 [3] 竞争优势与产业协同 - 中国拥有超大规模能源市场与丰富应用场景，为“人工智能+能源”融合发展提供有利条件 [4] - “东数西算”工程推动算力向清洁能源富集区迁移 [4] - 内蒙古“风光储算”一体化基地实现绿电与算力高效协同 [4] - 当前超过80%的国际主流油气公司已布局能源数字化，美国、欧盟国家也先后出台相关战略 [4] 当前面临的挑战 - 技术层面，大模型的“黑箱”特性导致可解释性缺陷，使其在电网调度、核电安全等高可靠性要求领域应用受限 [5] - 数据层面，能源各环节标准不一，“数据孤岛”现象突出，油气行业因业务保密与管理差异，数据共享难度尤为明显 [5] - 算力层面，存在“西部能源富集但算力薄弱、东部算力集中却能源紧张”的逆向分布问题，制约资源配置效率 [5] - 人才层面，既懂能源系统又通AI算法的复合型人才供给不足，成为产业升级的短板 [5] 融合发展的战略意义 - “人工智能+能源”融合是保障能源安全、推动绿色转型、培育新质生产力的战略抓手 [1] - 该融合推动AI从能源行业的“辅助者”升级为“引领者”，将重塑全球能源竞争格局 [4] - 其价值超越单纯技术应用，成为衡量能源产业核心竞争力的重要指标，推动能源行业重构发展逻辑 [6]