人工智能正在赋能千行百业，而作为国民经济命脉的能源领域，也迎来了与人工智能深度融合的关键进程。9月8日，国家发展改革委、国家能源局联合发布《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》明确，到2027年，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；到2030年，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。

多位业内人士向21世纪经济报道记者表示，能源行业智能化发展正在从顶层设计走向规模化落地，这将深刻影响市场主体的发展。各类能源企业应积极响应政策，加强技术研发和场景落地，抢占智能化转型先机。未来也需要政府部门强化政策引导和资源投入，推动能源领域人工智能技术的广泛应用。

“人工智能+”赋能八大能源应用场景

人工智能正逐步深入社会各领域。日前，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。能源作为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，与人工智能的结合势在必行，本次两部门印发《实施意见》为“人工智能+”能源指明了具体实施路径。

《实施意见》提出2027年、2030年两个阶段性目标，并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。具体提出“人工智能+”电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八个应用场景；加大关键技术供给，夯实数据基础、强化算力支撑、提升模型基础能力；加强标准规范建设、开展试点示范、加大支持力度等多项保障措施。

国网冀北电力有限公司高级专家岳昊向21世纪经济报道记者表示，在能源领域，从2016年国家发改委等三部门印发《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，到2023年国家能源局印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，再到此次“人工智能+”能源，标志着我国能源行业的数字化、智能化进程从促进能源和信息深度融合的阶段，迈向了数据驱动、智能决策的更高级阶段。

岳昊表示，《实施意见》除了系统部署了“人工智能+”八大应用场景、37个重点任务之外，还重点提出了三大关键技术供给，即算法、算力、数据是人工智能发展的三个基本要素。算法是人工智能的“神经”，算力是人工智能的“骨骼”，数据是人工智能的“血液”。特别是算力，是人工智能应用场景落地的重要前提，夯实算力底座，是支撑大模型迭代优化和规模化应用的必要条件。

庞大的算力规模，带来了巨大的能源消耗。《实施意见》提出，到2030年，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。为此，《实施意见》布局“构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制，不断提高算力中心绿电比例”，同时，“针对人工智能计算耗能问题，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈”，为算力规模化、高质量发展提供了关键保障。

从技术到落地，全链条智能化覆盖成为关键。北京大学光华管理学院教授翁翕向21世纪经济报道记者表示，《实施意见》聚焦能源专用大模型、边缘计算、自主可控AI芯片、安全可信技术，推动AI伦理规范、数据共享机制、跨界协同平台。其重点方向是强调全链条智能化覆盖。比如，生产端突出以AI优化化石能源清洁转化（如煤制油工艺控制）、新能源功率预测；输配端运用智能电网调度、管道泄漏监测技术；消费端建立虚拟电厂、需求侧响应；安全端依托AI构建重大设备故障诊断、灾害智能预警系统。

翁翕进一步用“可信、一体化、开放”概括了此次政策的核心亮点：“可信AI”优先，强调能源AI系统的可靠性、可解释性与安全性，契合能源领域对生产安全的严要求；突出系统思维，构建“源网荷储”一体化智能系统，助力企业“风光火储一体化”项目的降本增效；强调应用场景开放，鼓励国有企业开放典型场景供AI企业验证技术，为企业引入前沿技术提供通道。

能源企业抢占新赛道

随着“人工智能+能源”政策的深入推进，能源行业的智能化发展将从顶层设计走向规模化落地。这不仅关乎技术路线与场景建设，更将深刻影响市场主体的发展路径与竞争格局。

在推进机制方面，国家能源局科技司相关负责人表示，下一步要强化组织实施。首先，加强统筹协调，形成上下联动的工作格局，推动各地方、各企业因地制宜细化落实举措，建立健全长效工作机制并强化过程督导，确保《实施意见》各项任务落到实处、取得实效。

其次，加强产学研协同。综合考虑煤电油气各行业应用潜力、成熟度、带动作用等因素，遴选一批能源领域人工智能应用高价值场景，鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟，促进产学研用深度融合。

再次，加速科技成果转化。探索建设行业级人工智能应用测试平台，有效协同企业自主研发的大模型，解决大模型“重复造轮子”问题，避免先进算力和能源资源被过度消耗。遴选一批可复制、易推广的标杆场景与案例，鼓励体制机制与商业模式创新，推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。

企业也亟需重新审视自身战略定位与能力布局。天津大学经济管理学院教授解百臣向21世纪经济报道记者表示，能源领域新业态是典型的蓝海，除了目前正在快速发展的虚拟电厂、分布式储能、车网互动、可再生能源制氢、智能微电网、算电协同等新兴业态外，还会产生新的创新性商业模式。截至2025年8月，我国市值最高的10家上市民营企业均从事人工智能或新能源相关的业务。新兴业态发展，打破了传统上能源企业多为垄断性重资产企业的固有思维模式，成为所有企业均可涉足与竞争的蓝海，为企业增加了公平竞争、角逐新赛道的机会。

翁翕进一步表示，《实施意见》预计会对传统能源企业（如煤炭、火电）、新能源企业、能源装备制造商、能源服务商产生影响。其中既有挑战，也充满机遇。

一是推动能源企业的传统产业升级，为煤炭清洁高效利用（如煤制油、煤化工）、新能源消纳等核心业务提供智能化解决方案。

二是提供降本增效新路径，AI驱动的智能检测、预测性维护、智能巡检可降低运维成本，提升运行效率。如国家能源集团2024年发布的煤质快检技术，借助光谱分析与AI算法，将检测时间从8小时缩短至2分钟，在全国20余家电厂推广后，每年节约燃料成本超亿元。

三是创新业务增长点，如探索智慧氢能、CCUS的智能管理、多能互补系统等新业态，支撑传统能源企业向综合能源服务商转型。