中国能源战略阶段转变 - 能源战略正从“高速扩张”阶段转向“精耕细作”新阶段 [1] - 在强化国内能源体系掌控力的同时，着力夯实全球能源影响力 [1] - 总体能源发展正从规模扩张阶段转向质量提升新阶段 [5] 2024年投资规模与全球对比 - 2024年在可再生能源领域投入超过6250亿美元，创下历史纪录 [1][3] - 清洁能源投资规模已形成全球势能，深度渗透全球供应链 [1] - 美国投资增长趋于平缓，欧盟和英国则出现下滑，与西方能源转型滞缓态势形成鲜明对比 [1][3] 2026年五大关键趋势 - 人工智能与能源产业深度融合：规划在2027年前实现人工智能在能源领域的规模化应用，并于2030年达到国际先进水平 [4] - 政府加强宏观统筹与能源治理体系完善：通过建立价格区间调控机制、稳定区域市场运行、开展容量市场试点等举措推动市场有序发展 [4] - 关键矿产资源战略运用：深化资源领域国际合作，维护全球产业链供应链稳定畅通 [5] - 清洁能源出口加速推进：为国际市场提供更多优质清洁能源产品与解决方案，促进全球能源转型 [5] - 液化天然气保供布局：积极发挥天然气等清洁化石能源的调峰保障作用，服务于“双碳”目标并保障能源供应安全 [5] 战略目标与全球影响 - 中国正以领跑全球的姿态向“电力强国”目标迈进 [3] - 在坚定不移保障能源安全的战略指引下，全面推进能源结构优化升级，着力降低对外部能源的依存度 [3] - 清洁能源领域的持续投入将重塑本国能源生产与消费模式，并通过全球供应链体系为世界能源转型注入强劲动力 [3] - 将为发展中国家应对气候变化、实现可持续发展提供切实支持 [5] - 在构建现代化能源体系的同时，将继续深化全球能源合作，为世界能源转型贡献中国智慧与中国力量 [5]

论坛概况 - 2025年国际能源变革论坛在苏州举办 来自36个国家和地区的2000余名代表参与交流 [1] - 这是苏州第5次承办该国际能源领域大会 [1] AI与能源融合 - AI技术解决大型展会“恒温”与节能减碳的“两难”需求 [2] - 苏州中鑫新能源有限公司打造“AI+能碳全场景平台” 包含AI+能碳大模型和电力交易平台两大引擎 [2] - 国家能源局提出加大加快绿证绿电交易和绿电直联 以支撑人工智能发展 [2] - 昆山投用全省首座AI智慧调控光储充换一体化站 实现多种能源协同管理 [3] - 吴中投运太湖服务区超充站 集成兆瓦级柔性共享超充和AI智能运维系统 [3] - 苏州工业园区“一站式”碳中和普惠服务中心通过AI系统自动核算企业节能效益并生成可交易碳资产 [3] - 苏州发布实施方案 目标到2027年基本形成“人工智能+能源”技术与应用体系 [3] 城市能源转型实践 - 城市集聚全球超50%人口 消耗近80%能源 是能源转型核心区域 [4] - 苏州为人口超千万特大城市 拥有16万家工业企业 2024年工业用电量1311亿千瓦时 全国排名第一 [4] - 过去十年 苏州以不到3%的年均能源消费增速支撑约6%的地区生产总值年均增长 [4] - 苏州规上工业总产值从2015年3.05万亿元攀升至2024年4.7万亿元 同期单位GDP能耗降幅超三分之一 [4] - 苏州通过节流与开源并举推动能源转型 包括推进煤炭清洁利用 提高电能消费比重 以及大力发展新能源 [5] - 苏州建成全国规模最大地级市电网“一交两直”特高压城市电网 [5] - 2024年苏州新能源产业总产值突破8200亿元 拥有1600余家新能源相关企业 [5] 国际合作与愿景 - 论坛发布《全球能源低碳转型发展2030苏州愿景》 提出6大愿景呼吁加强国际合作 [6] - 苏州联合14个国内外城市发起成立国际零碳零废城市发展联盟 [6] - 国际能源变革论坛已成为清洁能源领域具有世界影响力的高端对话与合作平台 [6]

行业核心观点 - 人工智能与能源产业深度融合正有效支撑新型能源体系建设，其应用场景丰富且潜力巨大 [1] - 推进人工智能+能源行动势在必行，旨在加快培育和发展能源新质生产力 [1][2] - 行业目标是通过人工智能赋能，为全球能源转型与应对气候变化贡献力量 [1] 行业发展方向与重点 - 需统筹新能源集成式发展，并加大加快绿证绿电交易和绿电直联，以更好支撑人工智能发展 [1] - 重点在于发挥人工智能作用，推动关键环节的负荷特性与新能源出力更好匹配，加快能源消费深度转型 [1] - 行业活动以人工智能为核心驱动力，深入贯彻落实国家能源安全新战略 [2] 公司具体举措与成果 - 公司以建设人工智能与能源融合创新核心区为引领，已建成投用全国地市级规模最大的换电虚拟电厂及江苏省首座AI智慧调控充电站等重点项目 [2] - 公司推动一批典型应用场景落地，并发布《加快推动"人工智能+"能源融合发展实施方案》 [2] - 公司愿与各方共同探索人工智能与能源融合的最优解，努力交出全球能源转型发展的高分答卷 [2]