近日，国家发展改革委、国家能源局印发了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。
《实施意见》提出八个能源领域“人工智能+”落地实施方向，包括“人工智能+电网”“人工智能+能源新业态”“人工智能+新能源”“人工智能+水电”“人工智能+火电”“人工智能+核电”“人工智能+煤炭”“人工智能+油气”。
《实施意见》提出，到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。
加快推动人工智能技术在能源领域的深度应用
当前，人工智能技术加速迭代演进，正从试验探索迈向价值创造阶段，引发经济社会各领域各行业深刻变革。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。
国家能源局科技司相关负责同志就《实施意见》接受采访时介绍，能源是创新创业高度活跃的领域，具有数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势，应走在人工智能应用前列。特别是能源央企积极布局，围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节，已经成功研发应用了电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型。总的看，我国能源领域已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。
与此同时，相比于能源行业的高安全性与强专业性，以及对决策容错率和知识体系完备性的严苛要求，人工智能技术在能源领域应用仍然存在着技术可靠性不足、数据基础较为薄弱、电算供需逆向分布等不容忽视的问题与挑战。大模型“黑箱”特性导致的可解释性缺陷和潜在幻觉风险，使得人工智能技术在涉及核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。随着越来越多场景融入人工智能应用，亟需加强顶层设计和系统谋划，加快推动人工智能技术在能源领域的深度应用，带动能源整体性变革，助力加快构建新型能源体系。
统筹考虑能源领域人工智能应用实际提出两个阶段性目标
《实施意见》提出2027、2030两个阶段性目标。到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，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，能源领域智能化成效初显。
到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效，能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地，建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。
国家能源局科技司相关负责同志介绍，统筹考虑能源领域人工智能应用实际，立足能源行业发展基础，放眼行业发展近中期目标，《实施意见》以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托，以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向，以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑，以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障，提出能源领域人工智能发展的分阶段目标。
“人工智能+”八大应用场景全方位赋能
《实施意见》围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，从应用场景赋能、关键技术供给等方面部署了一系列重点任务，并以专栏形式细化明确了研发应用重点方向。
一是面向能源各场景全方位赋能。《实施意见》围绕煤、电、油、气各能源品种，系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，推动能源领域共享人工智能发展红利，助力传统化石能源产业数字化智能化升级，加快新能源、能源新业态及能源交叉领域与人工智能的深度融合，培育壮大能源新产业新模式。在纵向上，围绕能源装备制造、能源生产、输运、调度、消费等环节，强化人工智能对能源产供储销的提质增效作用，提升能源系统整体效率。
二是专栏明确典型场景建设路径。坚持战略引领与精准落地并重的原则，聚焦智能化转型需求急迫、数据基础完备、应用价值明确、规模化应用潜力大的方向，以专栏形式明确了37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涉及百余项场景，其中，油气方向有6个，煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个，火电、新能源方向4个，核电方向3个，同时，提出了各任务的建设路径与目标。
三是加大关键共性技术供给。围绕数据、算力、算法，系统构建人工智能应用基础支撑体系，提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向：夯实数据基础，加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠；强化算力支撑，统筹规划资源，构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制；提升模型基础能力，推动人工智能与能源领域软件深度融合，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。