中国政协杂志：加快“AI+能源”融合创新 支撑构建新型能源体系

来源：中国政协杂志 时间：2026-04-14 15:53

　　推动能源领域人工智能试点示范，定期发布AI大模型典型案例，形成可复制、可推广的经验做法，加快大模型技术在能源行业的普及应用。

　　随着“人工智能+”行动的深入推进，“AI+能源”正逐步成为推动我国新能源高质量发展和高水平安全的重要抓手。近年来，我国加速拓展人工智能与能源领域的深度融合场景，人工智能领军企业持续深耕能源行业大模型垂直应用，能源电力龙头企业加快引领电力、煤炭、石油等领域“AI+”场景创新，着力培育打造“AI+能源”新质生产力。然而，调研显示，“AI+能源”融合创新仍面临多重现实困难与挑战：

　　首先，人工智能在能源领域的高价值场景应用不足。目前，能源AI大模型多基于通用模型进行泛能源化训练，且集中在运行检修、缺陷识别、故障预警和智能客服等普通场景，在规划设计、调控运行、市场交易等关键环节缺乏针对性、成熟化的专业模型库支撑，导致AI应用落地效果存在显著差异。

　　其次，能源领域“数据孤岛”有待破除。能源领域海量多源异构数据长期分散在不同主体和系统中，跨企业数据采集、安全监管标准尚未完善，“数据孤岛”导致模型训练数据不充分、推理逻辑不完善，难以形成规模化效益。

　　再者，基础设施与核心技术短板亟需补齐。一方面，部分“AI+能源”场景面临算力资源紧张、用能压力大等问题，且在高性能AI芯片、底层算法框架等部分关键领域仍未摆脱进口依赖；另一方面，主要能源电力企业与AI企业的数字化水平差距较大，一定程度上延缓了应用落地的进程。

　　为此，建议：

　　一是强化顶层设计，构建协同融合新生态。支持能源央国企以场景资源为核心抓手，联合AI头部企业、高校及科研机构组建新型产业联合体，制定可落地、可实施的产业AI化升级技术路线图；围绕煤炭、石油、天然气、电力领域，构建规划设计、建设管理、调度控制、营销服务、监测运维、安全生产等“AI+”技术阵列，为行业数字化、智能化发展提供精准指引。

　　二是加强标准建设，引领行业规范有序发展。以产业联合体为依托，建立常态化标准编制机制，统筹推进能源行业模型训练与数据集标准建设，完善专业化的数据采集、存储与交换规范。构建能源数据安全分级分类管理体系，开发配套的数据安全管理工具，夯实行业健康发展的制度与技术基础。

　　三是优化资源配置，提升专业服务能力。构建“通用—专业”两级模型库，稳妥推进模型开放共享。强化“能源+算力”融合，依据模型场景进行算力部署，探索建设绿色数据中心。在智能芯片、模型测评等关键领域集中攻关，打造国产化算力服务生态。

　　四是健全人才体系，强化复合型人才供给。推动能源领域高校设立“AI+能源”交叉学科，建设复合型科研人才梯队。依托能源央国企，通过“揭榜挂帅”、“赛马”等新型项目组织方式，引进和培育能源行业算法人才。面向一线开发人员开展专业技能培训，探索建立“AI+能源”职称评定体系。

　　五是推动场景开放，加速技术示范应用。支持能源央国企发挥下游场景和上游数据优势，牵头构建垂直大模型应用生态。推动能源领域人工智能试点示范，定期发布AI大模型典型案例，形成可复制、可推广的经验做法，加快大模型技术在能源行业的普及应用。

责任编辑：王萍