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为加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全，国家发展改革委、国家能源局于近日印发《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》围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进，明确了2027、2030两个阶段性发展目标，并从应用场景赋能、关键技术供给、保障措施三个方面部署了一系列重点任务，助力加快构建新型能源体系的同时，为我国能源体系智能化转型绘制了清晰的路线图。
顶层设计：锚定2027与2030双阶段目标
作为国民经济发展的重要基础，能源行业数字化基础扎实、数据资源丰富、应用场景广泛，具备人工智能技术应用的显著优势。
国家能源局能源节约和科技装备司相关负责人介绍，目前，我国能源企业已在电力、油气、煤炭等领域研发应用多个具有行业代表性的专业大模型，形成广泛覆盖的人工智能发展格局。
但相比于能源行业的高安全性与强专业性，人工智能技术在能源领域应用仍面临技术可靠性不足、数据基础薄弱、电算供需逆向分布等问题与挑战。大模型“黑箱”特性也使其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。
在此背景下，《实施意见》的出台，为推动人工智能与能源产业深度融合提供了顶层设计和行动指南。
着眼于打牢基础、树好标杆、健全体系，聚焦在自主可控、深度赋能、国际领先，《实施意见》明确了能源领域人工智能发展的分阶段目标——
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。
重点部署：勾勒“场景+技术”实施路径
《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，构建“应用场景赋能+关键技术供给”的发展框架，全方位推动人工智能与能源领域的深度融合。
在加快能源应用场景赋能方面，《实施意见》围绕煤、电、油、气各能源品种，系统规划了“人工智能+”在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等八大重点领域的应用场景，覆盖传统能源与新兴业态。
上述负责人强调，《实施意见》旨在全面赋能能源各场景，推动人工智能发展成果惠及能源领域，助力传统化石能源产业数字化、智能化转型，促进新能源、新业态及能源交叉领域与人工智能深度融合，培育能源新产业与新模式。
《实施意见》还以专栏形式明确了典型场景建设路径，聚焦于智能化转型需求迫切、数据基础良好、应用价值突出且具有规模化潜力的方向，共布局37项人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涵盖百余项具体场景，包括油气6项，煤炭、电网、水电、能源新业态各5项，火电与新能源各4项，核电3项，并明确了每项任务的建设路径与目标。
关键技术供给是“人工智能+”能源发展的重要支撑。
聚焦能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技术瓶颈，推动开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关，《实施意见》提出三个共性关键技术攻关方向：
一是夯实数据基础，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；二是强化算力支撑，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；三是提升模型能力，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。
国家能源局科技司相关负责人表示，国家能源局将紧紧围绕能源领域智能化转型下一阶段目标任务，从强化组织实施、加强产学研协同、加速成果转化三方面发力进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调，定期开展分析研究和总结评估，研究解决工作推进中的重大问题，确保《实施意见》各项任务顺利推进。
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