报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6] 报告核心观点 - 人工智能正从试点扩大到规模应用 显著提升能源行业运营效率 资产优化 安全性和可持续性 [4][5][28] - 智能体技术是人工智能演进的下一阶段 能自主管理整个工作流程 模拟人类专家判断 并在无监督下做复杂决策 [4][39][40] - 能源企业需通过三阶段转型实现人工智能价值：赋能员工 融合工作流程 发展生态系统 [58][59][62] - 扩展人工智能应用需重塑企业运营模式 解决数据质量 监管合规和预算限制等挑战 [31][16][22] - 人工智能驱动项目分为两类：追求投资回报的价值项目和增强安全性及可持续性的驱动型项目 [35][36][37] 调研结论 - 56%能源企业正在扩大人工智能项目规模 44%已将人工智能融入运营核心 [28] - 79%企业通过人工智能实现可衡量效率提升 60%获得超过10%的投资回报 [29] - 92%企业正投资未来人工智能项目 76%计划增加支出 63%表示增幅超10% [30] - 65%企业希望提升效率 74%正设法实现增长 [8] - 63%企业努力平衡人工智能应用与可持续发展目标 71%将可持续发展视为比人工智能更重要的战略目标 [8] 能源行业人工智能现状 - 人工智能应用聚焦运营效率 资产优化 安全性 可持续性和预测性维护 [28] - 数据格式不一致影响58%企业的数据质量 38%面临道德和监管问题 [9][10] - 仅13%能源企业设立人工智能卓越中心 领导层分散在IT部门(20%)或IT与业务部门兼有(34%) [32] - 智能体技术能动态调整能源输出 优化电网负载平衡 并加速脱碳创新 [40][41][43] 打造智能能源企业 - 需统筹企业整体转型 职能层面转型和基础技术路线三层面能力建设 [52][53][54][55] - 智能能源企业蓝图通过人工智能深度融入价值流 实现客户互动 风险管理和产品开发智能化 [56][57] - 三阶段转型框架：赋能阶段提升员工技能 融合阶段集成工作流程 演进阶段发展生态系统 [58][59][62] 阶段一：利用人工智能为员工赋能 - 重点为提升员工技能 建立实施基础 任命高管负责人 制定战略并识别高价值用例 [60][67] - 企业希望通过人工智能实现目标：降低成本(52%) 改善决策(43%) 改善客户体验(39%) [68][69] - 生成式人工智能在能源行业潜在价值达830亿美元 其中服务与数据分析领域价值最高(244亿美元) [74][75] 阶段二：将人工智能融入各项工作 - 需任命高层领导监督变革 将人工智能融入电网管理等核心职能 打破数据孤岛 [96][97] - 智能体可掌管整个工作流程 需从单点部署转向价值流驱动变革 [102][104][105] - 关键价值流包括能源生产 输送分配 交易市场优化 客户零售管理及可持续发展合规 [108][109][110][112][113] 阶段三：发展能源企业自身生态系统 - 重点为转型互联生态系统统筹者 实现自主电网 跨领域能效管理 碳信用市场和循环能源经济 [118][119][120][121][122][123] - 人工智能将重塑能源市场 供应链和商业模式 需彻底反思组织架构和运作模式 [119] 主要考虑因素 - 需制定由商业战略驱动的人工智能战略 优先投资迫切需求领域 并与能源转型战略融合 [125][127] - 建立透明治理框架 确保模型可理解可审核 采用强加密和零信任架构应对网络安全 [128][129] - 培养桥梁型人才：人工智能产品经理和人工智能治理专家 [125]