政策核心目标 - 组织开展"人工智能+"能源试点工作，旨在充分发挥能源领域超大规模市场和丰富应用场景优势，加快推动人工智能应用 [3] - 探索形成可规模复制、商业模式可借鉴的"人工智能+"能源融合发展新范式，提升能源行业智能化水平 [3] - 聚焦《实施意见》提出的八大类场景、37个重点任务、百余项具体应用，按照"少而精"原则征集高价值应用场景需求 [3] 总体工作思路 - 通过征集高价值应用场景需求，减少能源场景需求方与人工智能技术供给方间的信息壁垒 [3] - 组织技术供给方依据场景需求"揭榜挂帅"，承接高价值场景建设任务 [3] - 经国家能源局遴选认定为试点项目，推动形成综合解决方案和商业模式 [3] 高价值应用场景特征 - 应聚焦长期制约行业发展的痛点问题，如人工智能辅助电力系统调度断面控制、煤矿开采系统智能决策等 [6] - 技术赋能空间大但行业应用处于早期阶段，对未来可能产生颠覆性影响的场景 [6] - 具备全行业推广潜力，大规模应用后能带动行业经济收益和社会效益大幅增长 [7] - 颗粒度应细到可操作、可量化，明确降本增效、降碳减排、安全保障等可验证的建设目标 [4] 试点工作程序 - 征集发布高价值应用场景清单，经专家评审后向社会公开发布 [4] - 技术供给方"揭榜"后组建产学研用创新联合体，编制试点建设方案报送国家能源局 [4] - 建立动态监测机制和量化考核指标，定期跟踪评估项目进展，对不及预期项目取消试点资格 [4] - 总结试点成效，研制行业共性标准，促进成果向能源领域人工智能应用中试基地汇聚 [5] 申报要求与激励机制 - 申报单位须为境内注册能源企业，承诺向技术供给方开放场景及相关数据资源 [10] - 省级能源主管部门推荐数量不超过5个，能源央企每家推荐不超过5个，申报截止日期为2025年12月29日 [12] - 支持将试点项目纳入国家人工智能示范工程体系，用好国家资金和政策红利 [8] - 对成果突出单位在承担国家级示范任务、科技重大项目时优先推荐 [9] 申报材料内容 - 需明确场景类型（电网、新能源、煤炭、油气等8个方向）、投资预算、技术需求和预期成效 [16] - 要求详细描述人工智能技术应用情况，包括大模型使用、智能体自动化等工作方式 [17] - 需提供企业可提供的算力资源（服务器型号、数量）和数据资源（数据类型及体量）情况 [17]