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中國(guó)政協(xié)雜志：加快“AI+能源”融合創(chuàng)新 支撐構(gòu)建新型能源體系

來(lái)源：中國(guó)政協(xié)雜志 時(shí)間：2026-04-14 15:53

　　推動(dòng)能源領(lǐng)域人工智能試點(diǎn)示范，定期發(fā)布AI大模型典型案例，形成可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗(yàn)做法，加快大模型技術(shù)在能源行業(yè)的普及應(yīng)用。

　　隨著“人工智能+”行動(dòng)的深入推進(jìn)，“AI+能源”正逐步成為推動(dòng)我國(guó)新能源高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全的重要抓手。近年來(lái)，我國(guó)加速拓展人工智能與能源領(lǐng)域的深度融合場(chǎng)景，人工智能領(lǐng)軍企業(yè)持續(xù)深耕能源行業(yè)大模型垂直應(yīng)用，能源電力龍頭企業(yè)加快引領(lǐng)電力、煤炭、石油等領(lǐng)域“AI+”場(chǎng)景創(chuàng)新，著力培育打造“AI+能源”新質(zhì)生產(chǎn)力。然而，調(diào)研顯示，“AI+能源”融合創(chuàng)新仍面臨多重現(xiàn)實(shí)困難與挑戰(zhàn)：

　　首先，人工智能在能源領(lǐng)域的高價(jià)值場(chǎng)景應(yīng)用不足。目前，能源AI大模型多基于通用模型進(jìn)行泛能源化訓(xùn)練，且集中在運(yùn)行檢修、缺陷識(shí)別、故障預(yù)警和智能客服等普通場(chǎng)景，在規(guī)劃設(shè)計(jì)、調(diào)控運(yùn)行、市場(chǎng)交易等關(guān)鍵環(huán)節(jié)缺乏針對(duì)性、成熟化的專(zhuān)業(yè)模型庫(kù)支撐，導(dǎo)致AI應(yīng)用落地效果存在顯著差異。

　　其次，能源領(lǐng)域“數(shù)據(jù)孤島”有待破除。能源領(lǐng)域海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期分散在不同主體和系統(tǒng)中，跨企業(yè)數(shù)據(jù)采集、安全監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)尚未完善，“數(shù)據(jù)孤島”導(dǎo)致模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)不充分、推理邏輯不完善，難以形成規(guī)?；б?。

　　再者，基礎(chǔ)設(shè)施與核心技術(shù)短板亟需補(bǔ)齊。一方面，部分“AI+能源”場(chǎng)景面臨算力資源緊張、用能壓力大等問(wèn)題，且在高性能AI芯片、底層算法框架等部分關(guān)鍵領(lǐng)域仍未擺脫進(jìn)口依賴(lài)；另一方面，主要能源電力企業(yè)與AI企業(yè)的數(shù)字化水平差距較大，一定程度上延緩了應(yīng)用落地的進(jìn)程。

　　為此，建議：

　　一是強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)，構(gòu)建協(xié)同融合新生態(tài)。支持能源央國(guó)企以場(chǎng)景資源為核心抓手，聯(lián)合AI頭部企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)組建新型產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體，制定可落地、可實(shí)施的產(chǎn)業(yè)AI化升級(jí)技術(shù)路線(xiàn)圖；圍繞煤炭、石油、天然氣、電力領(lǐng)域，構(gòu)建規(guī)劃設(shè)計(jì)、建設(shè)管理、調(diào)度控制、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)、監(jiān)測(cè)運(yùn)維、安全生產(chǎn)等“AI+”技術(shù)陣列，為行業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展提供精準(zhǔn)指引。

　　二是加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，引領(lǐng)行業(yè)規(guī)范有序發(fā)展。以產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體為依托，建立常態(tài)化標(biāo)準(zhǔn)編制機(jī)制，統(tǒng)籌推進(jìn)能源行業(yè)模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，完善專(zhuān)業(yè)化的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與交換規(guī)范。構(gòu)建能源數(shù)據(jù)安全分級(jí)分類(lèi)管理體系，開(kāi)發(fā)配套的數(shù)據(jù)安全管理工具，夯實(shí)行業(yè)健康發(fā)展的制度與技術(shù)基礎(chǔ)。

　　三是優(yōu)化資源配置，提升專(zhuān)業(yè)服務(wù)能力。構(gòu)建“通用—專(zhuān)業(yè)”兩級(jí)模型庫(kù)，穩(wěn)妥推進(jìn)模型開(kāi)放共享。強(qiáng)化“能源+算力”融合，依據(jù)模型場(chǎng)景進(jìn)行算力部署，探索建設(shè)綠色數(shù)據(jù)中心。在智能芯片、模型測(cè)評(píng)等關(guān)鍵領(lǐng)域集中攻關(guān)，打造國(guó)產(chǎn)化算力服務(wù)生態(tài)。

　　四是健全人才體系，強(qiáng)化復(fù)合型人才供給。推動(dòng)能源領(lǐng)域高校設(shè)立“AI+能源”交叉學(xué)科，建設(shè)復(fù)合型科研人才梯隊(duì)。依托能源央國(guó)企，通過(guò)“揭榜掛帥”、“賽馬”等新型項(xiàng)目組織方式，引進(jìn)和培育能源行業(yè)算法人才。面向一線(xiàn)開(kāi)發(fā)人員開(kāi)展專(zhuān)業(yè)技能培訓(xùn)，探索建立“AI+能源”職稱(chēng)評(píng)定體系。

　　五是推動(dòng)場(chǎng)景開(kāi)放，加速技術(shù)示范應(yīng)用。支持能源央國(guó)企發(fā)揮下游場(chǎng)景和上游數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，牽頭構(gòu)建垂直大模型應(yīng)用生態(tài)。推動(dòng)能源領(lǐng)域人工智能試點(diǎn)示范，定期發(fā)布AI大模型典型案例，形成可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗(yàn)做法，加快大模型技術(shù)在能源行業(yè)的普及應(yīng)用。

責(zé)任編輯：王萍