发改委与能源局发布“人工智能+”能源新规

近日，国家发展改革委、国家能源局联合印发了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称“《意见》”）。

《意见》明确，目标至2027年，能源与人工智能融合创新体系将初步建成，算力与电力协同发展的基础将更加稳固，人工智能在能源核心技术上的赋能将取得显著成效，应用范围也会更加广泛深入。届时，将在电网、发电、煤炭、油气等至少五个行业深度应用专业大模型，挖掘十个以上具备可复制性、易推广且有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景的赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术研发创新平台，制定并完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立支持能源领域人工智能技术研发应用的金融体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，初步显现能源领域的智能化成效。

预计到2030年，能源领域的人工智能专用技术与应用将总体达到世界领先水平。算力电力协同机制将更加完善，构建起绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。在能源与人工智能融合的理论与技术创新上取得明显成效，实现跨领域、跨行业、跨业务场景的赋能，特别是在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方面取得突破，具身智能、科学智能等将在关键场景落地应用。届时，将形成一批全球领先的“人工智能+”能源研发创新平台和复合人才培养基地，建成完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展筑牢根基。

针对“人工智能+煤炭”，《意见》提出聚焦地质勘探、煤矿采掘与剥离、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景，稳定获取复杂地质及多工况下的数据，融合应用智能模型，实现生产过程的智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化，稳步推进减人、增安、提效，进一步强化煤炭在能源安全中的兜底保障作用。

“人工智能+煤炭”的典型应用场景涵盖：

煤矿地质勘探数智赋能。依托煤矿专业大模型，融合地面高精度勘探与井下动态智能探测技术，构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库，实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警，保障矿井高效、快速、绿色、智能生产。

井工煤矿采掘工艺优化与智能控制。利用多模态感知、大小模型融合、设备群协同控制和工艺动态优化，挖掘煤岩特征信息，驱动采煤与掘进工作面设备群的智能截割、自主决策与协同控制，实现采煤工作面生产系统自主运行、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同及少人无人化常态化作业，大幅提升采掘效率和安全水平。

露天煤矿自主采装与运输无人化。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业融合，应用人工智能技术快速解析采剥进度，实现采-运-排生产系统内挖掘机、排土推土机等辅助设备常态化远控或自主作业，以及矿用卡车无人驾驶规模化运行，提升穿爆智能化与精准度，大幅减少坑下作业人员，提升露天煤矿生产效率与安全水平。

煤炭质量快速检测与智能洗选。采集构建煤质特征数据库，实时动态预测煤炭灰分、硫分、挥发分、水分及元素含量等指标，实现煤质特征智能识别，大幅提高煤质在线检测精度，实时反馈数据以优化选煤工艺参数，提高煤炭产品质量合格率和稳定率。同时开发洗选专业模型，建立工业数字孪生体，实现洗选全过程的信息动态监测、趋势预测及协同管理。

煤矿重大设备状态监测和智能运维。建立重大设备实时运行状态及润滑、温震等检测数据融合大模型，实现故障诊断和智能预警，推动煤矿设备预防性检修，大幅降低故障对生产的影响时间，有效降低维护成本。