聚焦“AI+”战略：AI4S科研突破与创新体系优化实施策略

人工智能+ · 科研创新

聚焦"人工智能+"战略： AI4S科研突破与创新体系优化实施策略

AI4S科研 · 范式转型 · 科研管理 · 创新生态

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一、深耕AI4S科研：人工智能赋能电力科研范式转型 （一）核心攻关方向（二）研究支撑平台 （三）科研新模式（四）成果价值转化 二、优化科研管理机制：激发创新内生潜能 （一）项目管理机制（二）人才激励体系 （三）协同创新格局（四）创新文化生态

国家电网 2026 年下半年重点工作推进会明确指出，实施 “人工智能 +” 行动，促进人工智能与能源电力双向赋能，推进 AI4S 科研，聚焦全员化应用方向；同时持续优化科研管理机制，激活创新动力活力，提升科技研发投入，强化科技人才激励。在新型电力系统建设向纵深推进的背景下，AI4S（人工智能驱动科学研究）正在重塑电力科研范式，而配套的科研管理机制则是技术突破、人才成长、成果落地的核心保障。

AI4S 即 AI for Science，是将人工智能技术深度融入科学研究全流程，通过数据驱动与机理融合的方式，破解传统科研模式中计算周期长、复杂场景拟合难、机理模型迭代慢等难题，加速 “从 0 到 1” 的原创性突破。对于能源电力领域而言，AI4S 是支撑新型电力系统复杂特性分析、核心技术攻关的关键工具，也是电网企业提升原始创新能力的核心抓手。

推进 AI4S 科研，需避免泛化布局，应紧扣电网核心业务痛点与技术瓶颈，聚焦电力科学专属场景定向攻关，形成差异化的技术优势。

一是面向电网安全稳定领域，开展 AI 驱动的电力系统仿真分析研究。传统电磁暂态、机电暂态仿真计算复杂度高、耗时长，难以适配高比例新能源接入后的强耦合、强随机系统特性。可通过 AI4S 技术，构建数据与机理融合的仿真模型，大幅提升大电网故障推演、稳定分析、潮流计算的效率与精度，支撑毫秒级的电网安全决策。

二是面向设备与新能源领域，开展物理机理与 AI 融合的状态演化研究。针对输变电设备老化、新能源机组出力波动、电化学储能性能衰减等长周期、强非线性问题，利用 AI 技术挖掘海量运行数据中的隐性规律，结合材料、电气等基础机理，构建更精准的寿命预测、状态研判、性能演化模型，提升设备全生命周期管理与新能源并网管控能力。

三是面向电力基础研究领域，开展 AI 赋能的材料、器件研发。在新型绝缘材料、超导输电、电力芯片等前沿方向，借助 AI 加速材料组分筛选、结构优化、性能模拟，缩短研发周期，降低实验成本，突破传统实验试错模式的效率瓶颈。

四是面向双碳与能源系统领域，开展 AI 驱动的能源系统优化研究。针对多能互补、源网荷储协同、碳足迹核算等复杂系统问题，利用 AI 的高维优化能力，构建更高效的系统规划、运行调度、效益评估模型，支撑新型能源体系建设。

AI4S 科研高度依赖算力、数据、基础模型三大核心要素，电网企业需系统性搭建专属支撑平台，避免科研工作 “无米之炊”。

在算力支撑层面，统筹建设电力行业专属 AI 算力集群，兼顾科学计算的高精度要求与 AI 模型训练的并行计算需求，适配电力仿真、数据拟合、模型训练等不同场景的算力需求。同时构建分级算力调度机制，向基层科研单位、创新团队开放算力资源，降低一线科研的算力门槛。

在数据支撑层面，构建高质量电力科学数据集。整合电网运行实测数据、物理实验数据、仿真模拟数据、行业公开数据，形成覆盖发输变配用全环节、多维度的标准化科研数据集。同步建立数据治理与标注规范，解决电力科研数据样本少、标注难、质量参差不齐的问题，为 AI 模型训练提供高质量数据原料。

在基础模型层面，研发电力领域专属科学大模型。基于通用大模型平台，注入电力机理知识、行业规则、业务数据，训练具备电力专业认知能力的科学智能大模型，使其能够辅助科研人员开展公式推导、方案设计、结果校验、文献梳理等工作，成为电力科研的通用智能工具。

AI4S 的核心价值不在于替代传统机理研究，而在于实现 “数据驱动” 与 “机理驱动” 的双向赋能，形成更高效、更精准的科研新模式。

一方面，用 AI 赋能传统机理研究。针对传统机理模型计算量大、求解困难的问题，利用 AI 模型进行代理建模、快速求解，将原本数小时的仿真计算压缩至秒级，大幅提升科研迭代效率。同时借助 AI 的特征提取能力，从海量运行数据中发现人工难以识别的隐性规律，反哺机理理论的完善与突破。

另一方面，用机理约束提升 AI 模型可靠性。针对纯数据驱动 AI 模型可解释性差、泛化能力不足、易出现违背物理规律结果的问题，将电力系统物理机理、运行规则、边界条件嵌入 AI 模型的训练与推理过程，构建 “机理 - guided” 的 AI 模型，确保科研结果符合电力系统物理本质，提升成果的工程可信度。

在此基础上，形成 “机理建模 —AI 加速 — 实验验证 — 模型迭代” 的闭环科研流程，推动电力科研从 “实验试错 + 理论推导” 的传统模式，向 “智能推演 + 实验验证” 的新型范式升级。

AI4S 科研不能停留在实验室层面，需建立从科研成果到生产应用的转化链路，让技术价值真正落地到电网业务中。

一是建立 “科研 — 业务” 双向对接机制。由业务部门提出真实技术痛点，科研团队定向开展 AI4S 攻关，避免科研与业务 “两张皮”。针对基层一线的高频难点问题，布局小切口、快落地的微创新项目，快速验证 AI4S 技术的实用价值。

二是搭建成果中试验证平台。依托实际变电站、输电线路、调控中心等生产场景，建设 AI4S 技术试验验证环境，对科研成果进行挂网试运行、多场景验证，持续迭代优化模型性能，确保成果满足工程应用的可靠性、稳定性要求。

三是完善成果推广应用机制。对成熟的 AI4S 技术成果，制定标准化的应用规范与操作流程，纳入电网生产运行体系，逐步向全公司、全场景推广。同时建立成果价值评估体系，从安全效益、经济效益、效率效益等维度量化评估落地成效，形成 “攻关 — 验证 — 推广 — 迭代” 的良性循环。

AI4S 等前沿技术的突破，离不开科学、高效、充满活力的科研管理机制作为支撑。需紧扣国家科技创新政策导向与国网部署，从项目管理、人才激励、协同创新、文化培育四个维度系统优化，构建与新型电力系统建设相适配的科研管理新机制。

科研项目管理是科研体系的核心环节，需打破传统僵化的管理模式，向 “放管结合、提质增效” 的方向优化。

在立项机制上，构建多元化的项目立项体系。一方面强化顶层布局，围绕国家战略与行业重大需求，设立重大科技攻关任务，实行 “任务制” 管理，集中优势资源攻克 “卡脖子” 技术；另一方面扩大基层创新空间，推行 “揭榜挂帅”“赛马制”“非共识项目” 等多种立项模式，打破学历、职称、单位层级限制，让真正有想法、有能力的团队能够脱颖而出。针对 AI4S 这类前沿探索性强的领域，设立容错性更强的专项科研资金，鼓励大胆试错、超前布局。

在过程管理上，简化科研流程，赋予科研团队更大自主权。精简过程检查、报表填报等事务性工作，减少对科研人员的非必要干扰。推行里程碑式管理，以关键节点成果为核心考核依据，不干预具体技术路线与日常研发节奏，让科研人员将精力集中在技术攻关上。

在评价机制上，建立多元化的科研成果评价体系。破除 “唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项” 的导向，建立以业务价值、技术突破、实用效果为核心的评价标准。对基础研究类项目，侧重评价原创性、科学价值；对应用研究类项目，侧重评价落地成效、经济效益、安全效益；对软科学类项目，侧重评价决策支撑价值、管理提升作用，让不同类型的科研工作都能得到公允认可。

人才是科技创新的第一资源，完善的激励机制是留住人才、激发人才创造力的关键。电网企业需构建 “物质激励 + 发展激励 + 精神激励” 三位一体的人才激励体系。

在薪酬与收益激励上，建立向科研一线、核心技术人才倾斜的薪酬分配机制。推行科研项目绩效包干制，允许团队自主分配项目绩效资金；对产生显著经济效益的成果转化项目，落实科研人员成果转化收益分配政策，通过股权、分红、项目奖励等多种方式，让科研人员合理分享创新收益。针对 AI、数字技术等紧缺高端人才，探索实行更具市场竞争力的薪酬体系，拓宽人才引进与保留的空间。

在职业发展激励上，畅通科研人才成长通道。健全技术专家、技能专家等技术职务序列，打造与管理序列并行的职业发展路径，让潜心科研的人才无需转管理岗也能获得职业晋升与待遇提升。完善青年科研人才培养机制，设立青年科技专项、导师带徒制度，给青年人才压担子、搭平台，在重大项目中培养青年骨干力量，形成梯队化的人才结构。

在荣誉与价值激励上，构建多层次的科技荣誉体系。设立公司级科技创新奖项、优秀科研工作者、青年创新先锋等荣誉称号，加大对优秀科研团队与个人的宣传表彰力度，提升科研人员的职业荣誉感与认同感。将科研成果与职称评审、岗位晋升、专家评选深度挂钩，让创新贡献成为人才成长的核心硬指标。

电力科技创新涉及多学科、多领域、多主体，单一单位难以完成全链条攻关，需构建内外协同、上下联动的创新格局。

在内部协同层面，优化三级科研体系的协同机制。强化直属科研单位的基础研究、核心技术攻关能力，发挥省级电科院的区域技术支撑、成果落地作用，激活基层创新工作室、一线班组的微创新活力，形成 “基础研究在总部、技术落地在省侧、微创新在基层” 的分层协同格局。建立跨专业、跨单位的科研联合攻关机制，打破部门壁垒、专业壁垒，围绕重大任务组建柔性攻关团队，实现资源共享、优势互补。

在外部协同层面，深化产学研用融合创新。加强与顶尖高校、科研院所的战略合作，共建联合实验室、研究中心，共同开展 AI4S、新型电力系统等前沿方向的基础研究，借助外部智力资源提升原始创新能力。联动产业链上下游企业，开展核心设备、关键技术的联合攻关，构建协同创新的产业生态，带动电力产业链整体技术升级。同时积极对接国家科技专项、行业创新平台，争取更高层级的科研资源与政策支持。

科研创新既需要制度保障，也需要文化滋养。良好的创新文化能够持续激发全员的创新热情，形成人人敢创新、愿创新的良好局面。

一是建立健全创新容错机制。明确科技创新容错免责清单与认定程序，对秉持公心、履职尽责，但因技术局限、探索试验出现失误、未达预期的科研项目，不予追责问责，打消科研人员 “怕出错、不敢试” 的顾虑，鼓励大胆探索、敢为人先。

二是营造开放共享的创新交流氛围。常态化举办科技论坛、技术沙龙、创新成果展、青年创新竞赛等活动，搭建科研人员交流思想、碰撞灵感的平台。推动科研成果、技术经验、数据资源的内部共享，避免重复研发、资源浪费，形成创新合力。

三是推动全员创新文化落地。聚焦人工智能全员化应用方向，普及 AI 工具与创新方法，鼓励一线员工结合岗位实际开展微创新、小改造，让创新不局限于专职科研人员，而是覆盖全体员工。将创新思维、合规科研、科研诚信纳入员工培训体系，树立正确的科研价值观，筑牢科研诚信底线。

AI4S 科研是抢抓人工智能发展机遇、提升原始创新能力的核心抓手，完善的科研管理机制则是技术突破、人才成长、成果转化的基础保障。二者相辅相成，共同支撑新型电力系统建设与电网高质量发展。

💡 AI4S是电力科研范式转型的"加速器"，科研体系是创新活力的"培养基"。一手抓前沿技术攻关，一手抓体制机制保障，方能让"人工智能+"在电网落地生根、开花结果。

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