文章核心观点 人工智能技术是破解中国能源安全与发展难题的关键抓手，其深度赋能将贯穿传统能源清洁低碳利用、可再生能源规模化发电以及节能提效三大核心环节，从而推动能源高质量发展 [1][3] 传统能源领域现状与AI赋能路径 - 煤炭在能源体系中占据核心生产地位：2024年，煤炭在中国一次性能源生产占比高达67%，接近三分之二，原煤产量达47.6亿吨 [4] - 煤炭消费占比因进口能源统计被稀释：2024年煤炭在一次性能源消费中占比为53.2%，与生产占比存在差距的主要原因是每年进口约5.5亿吨原油和1300亿立方米天然气，扩大了消费统计的分母 [4] - 煤炭行业面临安全、健康与绿色开采等突出问题，包括安全事故频发、职业健康保障不足以及回采率偏低 [4] - AI技术可推动煤炭开采智能转型，通过构建“透明地质”清晰掌握煤层与地层关系，从而精准指导采掘，实现大幅减少甚至无人井下作业，从根本上解决安全与绿色开采难题 [4] 可再生能源领域现状与AI赋能路径 - 可再生能源已成为能源增量的核心，但规模化发展的关键在于将装机容量有效转化为实际发电量，而非单纯追求装机规模 [5] - 中国可再生能源装机规模巨大且增长迅速：当前装机容量已达14亿千瓦，预计今年将达16亿千瓦，2035年将增至36亿千瓦 [5] - AI技术是推动装机向发电量转化的核心支撑，其赋能领域包括各类储能技术优化、火电灵活性改造、各级电网智能化升级以及能源气象精准研究 [5] 节能提效的重要性与潜力 - 中国能效水平与美国相比存在巨大提升空间：当前中国创造万元美金GDP需消耗3.4吨标煤，而美国仅需1.7吨标煤 [6] - 提升能效对满足未来能源需求至关重要：若能效达到美国水平，凭借2024年的煤炭生产量，就能满足2035年人均GDP从1万美金提升至2万美金后的能源需求 [6]