文章核心观点 - “人工智能+能源”的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，正推动AI从能源行业的“辅助者”升级为“引领者”，并将重塑全球能源竞争格局 [1][3][4] 政策规划与顶层设计 - 2025年9月，国家发改委、国家能源局联合印发《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” [1] - 2025年11月25日，国家能源局发布《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》，旨在探索形成可复制、可推广的综合解决方案与商业模式 [1] - 以上政策与“十五五”规划建议提出的“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] 行业现状与挑战 - 2025年，中国全社会用电量预计首超10万亿千瓦时，风光新增发电装机预计约3.7亿千瓦，风、光电力的间歇性与电网承载能力的矛盾日益凸显 [1] - 当前，“人工智能+能源”融合面临多重挑战：技术层面存在大模型“黑箱”导致的可解释性缺陷；数据层面存在标准不一、“数据孤岛”现象；算力层面存在东西部逆向分布问题；人才层面复合型人才供给不足 [4] AI在能源各环节的应用实践与成效 - 在煤炭开发领域，采用矿山AI巡检系统，井下作业人员减少1/4 [2] - 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 [2] - 在新能源领域，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 [2] - 在电网领域，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；江苏太湖超充站凭借AI运维系统，30秒识别11类风险，构建“10分钟处置”闭环 [2] - 能源央企率先发力，中石油昆仑大模型、中海油“海能”模型等覆盖油气全产业链 [2] - 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% [2] 中国在全球竞争中的优势 - 中国拥有超大规模能源市场与丰富应用场景，2024年人工智能产业规模突破7000亿元 [3] - “东数西算”工程推动算力向清洁能源富集区迁移，内蒙古“风光储算”一体化基地实现绿电与算力高效协同 [3] - 超过80%的国际主流油气公司已布局能源数字化，美国、欧盟国家先后出台相关战略抢占先机 [3]