AI赋能能源产业的政策指引

一、两阶段发展目标

时间节点

核心进展

到2027年

能源与AI融合创新体系初步构建，算力电力协同根基夯实； 5个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用； 落地10+可复制示范项目、100+典型应用场景，制定100+技术标准，培育一批复合型人才培养平台。

到2030年

能源领域AI专用技术与应用总体达到世界领先水平； 算力电力协同模式成熟，具身智能、科学智能在关键场景落地； 形成全球领先的研发平台和人才基地，政策体系全面完善。

二、八大核心应用场景

覆盖能源全产业链，每个领域均明确具体落地方向：

应用领域

核心方向

人工智能+电网

智能规划设计、多尺度仿真调度、设备预测性维护、营配调一体化、电力应急防灾，支撑新型电力系统安全低碳运行。

人工智能+能源新业态

虚拟电厂智慧运营、绿氢生产毫秒级动态寻优、零碳园区“碳-能-费”协同管控、新型储能全生命周期安全调度、能源营销智能服务。

人工智能+新能源

高精度功率预测、偏远场站无人化运维、新能源规划智能设计、智慧工地全流程管控，构建“气象+功率+交易+运维”一体化模式。

人工智能+水电

高海拔水电工程智能建造、流域气象水文耦合预测、梯级电站群智慧调度、大坝安全智能预警、设备全生命周期健康管理。

人工智能+火电

燃料智能管控、燃烧与调峰运行优化、关键设备状态监测与寿命预测、智能技术监督，支撑火电清洁灵活调节。

人工智能+核电

安全运行预警与应急响应、核电厂智能运维、高放射性场景特种机器人作业、可控核聚变等离子体智能控制。

人工智能+煤炭

复杂地质智能勘探、采掘工作面少人无人化作业、露天矿无人驾驶规模化、煤质智能检测与洗选优化、设备预测性运维。

人工智能+油气

勘探开发智能评价、海洋油气环境风险预警、钻井/炼化参数智能优化、油气管网实时仿真与“黑屏”调控。

三、三大关键技术攻关方向

聚焦解决能源AI落地的共性瓶颈：

数据层：攻关数据智能标注、隐私计算、动态加密等技术，破除数据孤岛，构建能源领域高质量数据集；

算力层：研发多元异构算力统一调度、存算网融合技术，建立算电协同机制，提升算力中心绿电占比；

算法层：突破模型可解释性、轻量化推理、多智能体协同等技术，同步攻关AI自身低碳供电、液冷节能等技术，降低AI应用能耗。

四、六项保障措施

从组织、创新、标准、试点、资金、人才全链条提供支持：

试点示范项目优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围；

鼓励跨领域融合示范（如能源+交通、油气+新能源），支持社会资本参与成果转化；

推动能源企业联合高校共建复合型人才培养基地，重点培育懂能源、会AI的交叉人才。