中國儲能網(wǎng)訊：9月8日，國家發(fā)展改革委 國家能源局發(fā)布關于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見。文件明確，推動人工智能在零碳園區(qū)、智能微電網(wǎng)、算電協(xié)同中的應用，提升源網(wǎng)荷儲一體化智能運行水平，促進新能源就地消納。
其中提到，虛擬電廠精準控制與智能運營。虛擬電廠運營商平臺根據(jù)電網(wǎng)調(diào)節(jié)指令、市場信息，結合資源特性的動態(tài)變化，進行控制策略的智能優(yōu)化和控制指令的智能生成，實現(xiàn)大規(guī)模靈活性資源聚合優(yōu)化調(diào)控、實現(xiàn)虛擬電廠參與電力市場的智慧交易決策。
園區(qū)智能降碳?；诠夥δ艿仍O備運行數(shù)據(jù)，園區(qū)智能降碳協(xié)同控制系統(tǒng)實時動態(tài)優(yōu)化能源調(diào)度策略，結合電價與碳排放因子自動調(diào)節(jié)空調(diào)溫度、充電樁功率及設備啟停時序，通過增強現(xiàn)實可視化界面和語音助手向用戶推送個性化節(jié)能建議，形成“碳-能-費”智能協(xié)同模式。
人工智能+新能源。針對新能源出力波動性與間歇性的問題，加快在高精度功率預測、電力市場、場站智慧運營、新能源規(guī)劃、項目后評價等方向的人工智能應用，持續(xù)推動新能源關鍵材料及產(chǎn)品不斷迭代和創(chuàng)新，推動復雜場景及轉折性天氣下功率預測大模型在更小尺度、更高精準度方向發(fā)展，支撐廣域新能源資源協(xié)同優(yōu)化，促進偏遠地區(qū)新能源場站智能運維發(fā)展，打造“氣象預測+功率預測+智慧交易+智能運維”一體化新能源智能生產(chǎn)模式，全力支撐新能源穩(wěn)定供給。
原文如下：
國家發(fā)展改革委 國家能源局關于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見
各省、自治區(qū)、直轄市及計劃單列市、新疆生產(chǎn)建設兵團發(fā)展改革委、能源局，有關中央企業(yè)，有關行業(yè)協(xié)會：
為深入貫徹黨中央、國務院關于發(fā)展人工智能的決策部署，落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11號）有關工作要求，搶抓人工智能發(fā)展重大戰(zhàn)略機遇，突出應用導向，加快推動人工智能與能源產(chǎn)業(yè)深度融合，支撐能源高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全，現(xiàn)提出如下意見。
一、總體要求
堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，全面貫徹習近平總書記關于推動人工智能與實體經(jīng)濟深度融合、培育壯大智能產(chǎn)業(yè)的重要指示精神，以拓展人工智能與能源領域深度融合應用場景為重要依托，以提升能源領域人工智能創(chuàng)新應用技術水平為主攻方向，以推進智能算力與電力協(xié)同發(fā)展為必要支撐，以健全能源智能化發(fā)展的創(chuàng)新體系為關鍵保障，著力提升能源系統(tǒng)安全可靠與靈活高效運行能力，保障能源安全穩(wěn)定供應和綠色低碳轉型，加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力，為新型能源體系建設提供有力支撐。
到2027年，能源與人工智能融合創(chuàng)新體系初步構建，算力與電力協(xié)同發(fā)展根基不斷夯實，人工智能賦能能源核心技術取得顯著突破，應用更加廣泛深入。推動五個以上專業(yè)大模型在電網(wǎng)、發(fā)電、煤炭、油氣等行業(yè)深度應用，挖掘十個以上可復制、易推廣、有競爭力的重點示范項目，探索百個典型應用場景賦能路徑，培育一批能源行業(yè)人工智能技術應用研發(fā)創(chuàng)新平臺，制定完善百項技術標準，培養(yǎng)一批能源與人工智能復合型人才，探索建立能源領域人工智能技術研發(fā)應用金融支撐體系，形成符合我國國情的能源領域人工智能技術創(chuàng)新發(fā)展模式，能源領域智能化成效初顯。
到2030年，能源領域人工智能專用技術與應用總體達到世界領先水平。算力電力協(xié)同機制進一步完善，建立綠色、經(jīng)濟、安全、高效的算力用能模式。能源與人工智能融合的理論與技術創(chuàng)新取得明顯成效，能源領域人工智能技術實現(xiàn)跨領域、跨行業(yè)、跨業(yè)務場景賦能，在電力智能調(diào)控、能源資源智能勘探、新能源智能預測等方向取得突破，具身智能、科學智能等在關鍵場景實現(xiàn)落地應用。形成一批全球領先的“人工智能+”能源相關研發(fā)創(chuàng)新平臺和復合人才培養(yǎng)基地，建成更加完善的政策體系，持續(xù)引導“人工智能+”能源高效、健康、有序創(chuàng)新，為能源高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實基礎。
二、加快能源應用場景賦能
（一）人工智能+電網(wǎng)。圍繞新型電力系統(tǒng)下的電網(wǎng)安全、新能源消納、運行效率等要求，開展電力供需預測、電網(wǎng)智能診斷分析、規(guī)劃方案智能生成等電網(wǎng)規(guī)劃設計應用，加強電網(wǎng)工程智慧建設管理；推進電網(wǎng)多尺度智能仿真分析，探索人工智能模型在電網(wǎng)智能輔助決策和調(diào)度控制方面的應用，提升電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲全要素安全可靠低碳運行水平；穩(wěn)步提高輸變電等關鍵裝備研制智能化水平；推動電力設備故障預測性維護，打造具備自主感知、決策、執(zhí)行能力的電力設備健康管理智能體，提升設備精益化管理水平；推動營配調(diào)智能一體化應用，構建電網(wǎng)運營服務智能支撐體系，提升電力客戶全過程智能服務水平；促進人工智能技術融入電力應急體系和能力建設，提升電力系統(tǒng)防災減災救災智能化水平。
專欄1 人工智能+電網(wǎng)典型應用場景
電網(wǎng)智能規(guī)劃設計與生產(chǎn)建設。構建電力供需智能預測、電網(wǎng)運行智能診斷分析、電網(wǎng)規(guī)劃智能輔助決策、輸變電設施智能設計等應用，應用人工智能技術開展規(guī)劃設計和技術經(jīng)濟分析，推動電網(wǎng)規(guī)劃設計作業(yè)模式向智能化轉變。聚焦建設階段的作業(yè)感知與業(yè)務監(jiān)測，構建電網(wǎng)建設的人工智能違章識別、進度仿真、在線監(jiān)測、管控指標實時分析、作業(yè)流程智能管理等應用，促進電網(wǎng)工程建造智能升級。
電網(wǎng)調(diào)度運行。在全國統(tǒng)一電力市場建設背景下，構建新能源功率預測、負荷預測、離線仿真分析、在線安全分析、極端應急處置、調(diào)度輔助決策、市場出清運籌優(yōu)化、電力市場智慧決策等方面的智能化應用，持續(xù)完善新一代智能調(diào)控技術支持體系，支撐新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。
電力設備狀態(tài)評價與智能運維。構建設備狀態(tài)智能感知與預警、設備故障智能定位與診斷、設備狀態(tài)檢修智能決策、設備災害風險智能預測、檢修工作票智能生成等應用，提升設備精益化管理水平。
配電網(wǎng)智能運行管理。構建配電網(wǎng)實時感知、風險分析、智能決策等技術應用，全面提升配電網(wǎng)智慧控制能力和供電可靠性，加強配電網(wǎng)層面源網(wǎng)荷儲協(xié)同調(diào)控。
電力應急搶修。構建電力系統(tǒng)災害風險智能預警、損毀情況智能分析、應急方案智能決策等輔助決策系統(tǒng)，推進電力應急搶修技術裝備智能化應用，提升電力系統(tǒng)防災減災救災能力。
（二）人工智能+能源新業(yè)態(tài)。圍繞能源保供和綠色低碳轉型需求，推進人工智能技術在虛擬電廠（含負荷聚合商）、分布式儲能、電動汽車車網(wǎng)互動等靈活性調(diào)節(jié)資源中的應用，提升負荷側群控優(yōu)化和動態(tài)響應能力；加強人工智能技術在新型儲能與電力系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度以及全生命周期安全中的應用，推動可再生能源制氫生產(chǎn)工藝智能尋優(yōu)。強化人工智能技術賦能能源生產(chǎn)過程中的節(jié)能和碳排放管理，提升多能互補綜合能源系統(tǒng)電、熱、冷、氣聯(lián)供的綜合能效和降碳水平。推動人工智能在零碳園區(qū)、智能微電網(wǎng)、算電協(xié)同中的應用，提升源網(wǎng)荷儲一體化智能運行水平，促進新能源就地消納。
專欄2 人工智能+能源新業(yè)態(tài)典型應用場景
虛擬電廠精準控制與智能運營。虛擬電廠運營商平臺根據(jù)電網(wǎng)調(diào)節(jié)指令、市場信息，結合資源特性的動態(tài)變化，進行控制策略的智能優(yōu)化和控制指令的智能生成，實現(xiàn)大規(guī)模靈活性資源聚合優(yōu)化調(diào)控、實現(xiàn)虛擬電廠參與電力市場的智慧交易決策。
綠氫生產(chǎn)工藝智能尋優(yōu)。融合風光功率波動預測、儲氫罐容量、電解槽溫度、催化劑狀態(tài)等多維數(shù)據(jù)，基于人工智能算法，智能驅動電解槽電流密度動態(tài)尋優(yōu)，構建電解制氫-儲氫-用氫全鏈條智能調(diào)控系統(tǒng)，實現(xiàn)可再生能源功率波動與電解裝置柔性負荷的毫秒級匹配。
園區(qū)智能降碳?；诠夥δ艿仍O備運行數(shù)據(jù)，園區(qū)智能降碳協(xié)同控制系統(tǒng)實時動態(tài)優(yōu)化能源調(diào)度策略，結合電價與碳排放因子自動調(diào)節(jié)空調(diào)溫度、充電樁功率及設備啟停時序，通過增強現(xiàn)實可視化界面和語音助手向用戶推送個性化節(jié)能建議，形成“碳-能-費”智能協(xié)同模式。
新型儲能智能化運行。針對新型儲能動態(tài)適配電力系統(tǒng)調(diào)度、廣域協(xié)同互動、弱電網(wǎng)支撐、電池裝備安全監(jiān)測、設備本體評估與運維，通過人工智能技術，提升面向弱電網(wǎng)的多類型儲能協(xié)調(diào)控制能力，構建新能源與配建新型儲能廣域協(xié)同優(yōu)化控制、儲能電站智能評估、智慧運維決策支持、全生命周期安全等應用體系，提升系統(tǒng)友好型新能源電站的電力供應保障能力。
智能營銷服務。針對油、氣、電等直接面向客戶服務場景，構建座席業(yè)務受理智能輔助、智能客戶服務、供電方案智能生成、綜合用能方案智能生成、運維工單智能派發(fā)、用戶用能異常診斷等智能化應用，打造交互式、伴隨式的客服新模式，提升客戶全過程智能化服務水平。
（三）人工智能+新能源。針對新能源出力波動性與間歇性的問題，加快在高精度功率預測、電力市場、場站智慧運營、新能源規(guī)劃、項目后評價等方向的人工智能應用，持續(xù)推動新能源關鍵材料及產(chǎn)品不斷迭代和創(chuàng)新，推動復雜場景及轉折性天氣下功率預測大模型在更小尺度、更高精準度方向發(fā)展，支撐廣域新能源資源協(xié)同優(yōu)化，促進偏遠地區(qū)新能源場站智能運維發(fā)展，打造“氣象預測+功率預測+智慧交易+智能運維”一體化新能源智能生產(chǎn)模式，全力支撐新能源穩(wěn)定供給。
專欄3 人工智能+新能源典型應用場景
氣象預報與新能源功率精準預測。構建以多時空尺度氣象預報為核心的氣象服務體系，建立氣象-功率非線性關系精準挖掘與解析的多場景多周期算法大模型，實現(xiàn)新能源功率精準預測。
偏遠地區(qū)場站智能運維。利用大模型、聲紋檢測、遙感、機器人、智能穿戴設備等技術裝備，實時監(jiān)測周邊環(huán)境及設備運行狀態(tài)，實現(xiàn)無人機、無人車、無人船、智能控制等多系統(tǒng)智能聯(lián)動，提升設備巡檢效率，提高場站的綜合運營效率。
新能源規(guī)劃設計。綜合考慮發(fā)電效率、投資回報率等因素，構建智能化推薦引擎，提供最優(yōu)機型匹配方案。融合大模型與設計軟件，快速生成多版本設計方案并評估關鍵參數(shù)，提升設計效率與質(zhì)量。
智慧工地建設。推動人工智能技術深度融入工程建設方案選擇、人員管理、風險預警、工期管控等電力建設工程管理全流程，研發(fā)無人機巡檢系統(tǒng)、風險自動研判預警系統(tǒng)等，實時捕捉施工人員違章行為，構建貫穿施工全過程的“智慧工地”管理平臺，助力提升電力建設工程安全質(zhì)量總體水平。
（四）人工智能+水電。聚焦高海拔高寒地區(qū)水電工程智能化建設與流域水電站群智慧調(diào)度運營，推進人工智能技術在水電工程建設中的應用，提升水電工程智能化設計施工管理水平；推進人工智能技術與傳統(tǒng)水文模型、氣象模型、大規(guī)模水庫調(diào)度技術融合，提升氣象、水文雙向耦合預測精度，開展調(diào)度決策優(yōu)化智能應用建設；推動知識圖譜、大模型、智能體等技術融入新一代水電智慧運營大腦，在水電站智慧運維與精益檢修、智能大壩態(tài)勢感知與智慧管理等重點領域形成智能化解決方案。
專欄4 人工智能+水電典型應用場景
智能水電工程建設?；诙嘣催b感數(shù)據(jù)融合和智能機器人等人工智能技術，建立水電工程地質(zhì)智能化勘測設計體系，實現(xiàn)機組設備數(shù)字化智能化安裝調(diào)試，提升水電工程智能化施工管理水平。
氣象水文聯(lián)合預測?；诹饔驓庀笏碾p向耦合預測大模型，構建洪旱極端事件風險量化工具，充分融合氣象知識、水文知識和流域地理信息，提升氣象水文預報精度和預見期。
流域綜合調(diào)度?；诹饔蛘救郝?lián)合智慧優(yōu)化調(diào)度、風險控制和模擬仿真等關鍵技術，建設精準調(diào)度決策優(yōu)化智能應用，實現(xiàn)對水資源調(diào)度方案執(zhí)行情況的實時監(jiān)測、分析和評估，在時間和空間上對水資源分配進行優(yōu)化，提高水能利用率，增加發(fā)電效益。
設備智能運檢?；谖锢韴?、聲學、視覺、智能傳感器等多源數(shù)據(jù)以及知識圖譜、大模型等技術，推動水電關鍵設備實現(xiàn)狀態(tài)全息監(jiān)測、全生命周期健康管理、智能運維和狀態(tài)檢修等業(yè)務領域全流程智能化升級，實現(xiàn)運維知識結構化管理與基于大模型-智能體的智能輔助決策系統(tǒng)。
大壩高質(zhì)量運行。構建大壩典型病害特征數(shù)據(jù)庫與知識圖譜，結合大壩智能感知-融合-診斷-防控理論方法，實現(xiàn)多元驅動的大壩安全狀態(tài)早期識別-自診斷-自適應預警-智能饋控，確保水電站大壩運行安全，支撐水庫大壩高質(zhì)量運行管理。
（五）人工智能+火電。圍繞火電清潔降碳、安全可靠、高效調(diào)節(jié)、智能運行的發(fā)展方向，在燃料管控、生產(chǎn)運行優(yōu)化與智能控制、設備全生命周期管理等業(yè)務場景，協(xié)同開展人工智能賦能及技術創(chuàng)新。加快火電數(shù)字化設計建造和智能化升級，推動火電運行控制系統(tǒng)智能化發(fā)展和應用，提升火電關鍵裝備全生命周期智能監(jiān)測及健康管理能力，助力火電支撐保障能力進一步提升。
專欄5 人工智能+火電典型應用場景
燃料智能管控?；谌剂鲜袌鰞r格波動、庫存量、耗煤量以及煤堆三維結構、煤質(zhì)分析等多維度多類型數(shù)據(jù)，采用先進傳感、圖像識別、規(guī)則理解以及智能體等技術，實現(xiàn)燃料數(shù)量、質(zhì)量等智能檢測和智能管控。
生產(chǎn)運行優(yōu)化。基于大模型和生產(chǎn)運營相關系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)運營過程中燃料摻配、運行優(yōu)化、智能靈活調(diào)峰、安全智能管控等核心業(yè)務場景智能化升級，提升生產(chǎn)運營的智能化水平和效率。
設備全生命周期管理?；诖竽Ｐ秃蜋C器人等人工智能技術，通過對汽輪機（含燃氣輪機）、發(fā)電機、鍋爐受熱面等關鍵設備多類型數(shù)據(jù)進行實時狀態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)設備狀態(tài)全景監(jiān)測、健康量化評估、隱患識別與故障預警、剩余壽命預測、運行方案調(diào)整、異常分析判斷和隱患閉環(huán)管理。
智能技術監(jiān)督及評價。依托鍋爐、汽輪機（含燃氣輪機）、發(fā)電機等關鍵設備的海量運行數(shù)據(jù)與火電技術監(jiān)督工作相關資料，基于火電大模型多模態(tài)分析能力，深度融合火電特色場景，提升技術監(jiān)督的智能化和人員專業(yè)能力。
（六）人工智能+核電。圍繞核電安全發(fā)展，構建核電安全預警、電站運行事件智能溯源分析、應急響應的智能輔助支持系統(tǒng)，開展核工業(yè)特種運維機器人技術攻關，持續(xù)推動核電系統(tǒng)的自動啟停等技術升級演進，探索人工智能技術助力離子體預測控制、可控核聚變等技術路徑，推動核電行業(yè)向數(shù)據(jù)驅動、模型牽引、智能管控的新模式穩(wěn)步轉型。
專欄6 人工智能+核電典型應用場景
核電智能安全管控。借助數(shù)據(jù)治理及人工智能技術，聚焦運行事件溯源、技術規(guī)格書及運行參數(shù)邊界條件，智能識別人員、設備、環(huán)境的不安全狀態(tài)，推進安全預警、智能應急響應等場景技術攻關與應用。
核電智能運維。利用各階段的構筑物、系統(tǒng)及設備/部件的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)驅動的核電廠模型，推動核電人工智能小模型及專業(yè)大模型研發(fā)，推進人工智能技術在核電系統(tǒng)智能監(jiān)測、預警、診斷和預測中的應用，提升機組性能智能診斷和優(yōu)化能力，提升關鍵設備、系統(tǒng)及機組的一鍵啟停等能力，拓展高放射性、水下及密閉空間等高危場景機器人作業(yè)的范圍與深度。
可控核聚變智能控制。結合可控核聚變裝置多物理場耦合特征，基于人工智能技術開展可控核聚變智能控制系統(tǒng)研究，研發(fā)等離子體位形實時預測-磁約束參數(shù)自適應調(diào)控智能模型，實現(xiàn)托卡馬克等離子體穩(wěn)態(tài)運行的智能化控制。
（七）人工智能+煤炭。聚焦地質(zhì)勘探、煤礦采掘（剝）、煤炭洗選、生產(chǎn)調(diào)度、安全管控、設備管理等典型場景，穩(wěn)定獲取復雜地質(zhì)、多工況以及多時空協(xié)同條件下的各種工況數(shù)據(jù)，融合應用智能模型，實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能控制與自主決策，助力少人無人化作業(yè)常態(tài)化運行，穩(wěn)步推進減人、增安、提效，進一步夯實煤炭在能源安全中的兜底保障作用。
專欄7 人工智能+煤炭典型應用場景
煤礦地質(zhì)勘探數(shù)智賦能?；诿旱V專業(yè)大模型，融合地面高精度勘探與井下動態(tài)智能探測的新技術，構建復雜地質(zhì)條件下的煤礦地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)礦井地質(zhì)信息的全過程動態(tài)協(xié)同管理和預警，保障礦井高效、快速、綠色、智能生產(chǎn)。
井工煤礦采掘工藝優(yōu)化與智能控制。通過多模態(tài)感知、大小模型融合、設備群協(xié)同控制和工藝動態(tài)優(yōu)化，挖掘煤巖特征信息，驅動采煤與掘進工作面設備群智能截割、自主決策與協(xié)同控制，實現(xiàn)采煤工作面生產(chǎn)系統(tǒng)自主運行、掘進工作面探-掘-支-錨-運高效協(xié)同以及少人無人化常態(tài)化作業(yè)，大幅提升采掘效率和安全水平。
露天煤礦自主采裝與運輸無人化。推進大模型模擬爆破參數(shù)與穿爆作業(yè)的融合，應用人工智能技術快速解析采剝進度，實現(xiàn)采-運-排生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)挖掘機、排土推土機以及其他輔助作業(yè)設備常態(tài)化遠控或自主作業(yè)，以及礦用卡車無人駕駛規(guī)?；\行，提升穿爆智能化程度和精準度，大幅減少坑下作業(yè)人員數(shù)量，提升露天煤礦生產(chǎn)效率與安全水平。
煤炭質(zhì)量快速檢測與智能洗選。采集與構建煤質(zhì)特征數(shù)據(jù)庫，實時動態(tài)預測煤炭灰分、硫分、揮發(fā)分、水分及元素含量等關鍵指標，實現(xiàn)煤質(zhì)特征智能識別，大幅提高煤質(zhì)在線檢測精度，實時反饋煤質(zhì)在線檢測數(shù)據(jù)，優(yōu)化調(diào)節(jié)選煤生產(chǎn)工藝參數(shù)，提高煤炭產(chǎn)品質(zhì)量合格率和穩(wěn)定率。開發(fā)煤炭洗選專業(yè)模型，建立工業(yè)數(shù)字孿生體，實現(xiàn)煤炭洗選全過程的信息動態(tài)監(jiān)測、趨勢預測及協(xié)同管理。
煤礦重大設備狀態(tài)監(jiān)測和智能運維。建立重大設備實時運行狀態(tài)和潤滑、溫震等檢測數(shù)據(jù)融合大模型，實現(xiàn)故障診斷和智能預警，推動煤礦設備預防性檢修，大幅降低故障影響生產(chǎn)時間，有效降低維護成本。
（八）人工智能+油氣。聚焦跨專業(yè)協(xié)同研究、現(xiàn)場作業(yè)操控、生產(chǎn)運行管控等方向，推動勘探地質(zhì)目標智能評價、開發(fā)方案智能優(yōu)化、鉆井壓裂等作業(yè)參數(shù)智能調(diào)整、煉化裝置智能運行、管網(wǎng)運行實時仿真，加快智能鉆機、機器人、無人機、智能感知系統(tǒng)等智能生產(chǎn)技術裝備的研發(fā)與應用，推動生產(chǎn)現(xiàn)場等全過程智能聯(lián)動與自動優(yōu)化，推動油氣產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級建設。
專欄8 人工智能+油氣典型應用場景
油氣勘探智能賦能。提升面向地震、測井、巖心露頭等勘探專業(yè)領域的軟件智能化水平，構建面向地震測井處理解釋的專業(yè)大模型，打造面向有利地質(zhì)目標綜合評價的智能應用系統(tǒng)，實現(xiàn)可控震源智能輔助駕駛、地震檢波器埋置等機器人示范應用。
油氣藏開發(fā)與生產(chǎn)智能管控。研發(fā)油氣開發(fā)數(shù)據(jù)與知識智能化技術、智能開發(fā)優(yōu)化軟件和專業(yè)大模型，打造大模型驅動的協(xié)同研究與生產(chǎn)管理決策平臺，構建面向智慧油氣田開發(fā)生產(chǎn)管控的新模式。
海洋油氣生產(chǎn)環(huán)境預測維護。聚焦海洋油氣生產(chǎn)過程環(huán)境保護和重大風險防范、治理等需求，通過生產(chǎn)環(huán)境智能監(jiān)測與異常預警、固廢處理智能管控、溢油智能識別與應急預測等手段，形成覆蓋油氣田全域生態(tài)環(huán)境狀況的風險預知、態(tài)勢感知、事故早知和認知決策一體化能力。
工程技術智能優(yōu)化。推進地面工程智能設計、鉆井參數(shù)智能優(yōu)化、錄井實時智能判層、儲層改造及智能故障診斷與風險評估，實現(xiàn)井控機器人示范應用，保障復雜地質(zhì)環(huán)境下施工安全高效。
管網(wǎng)仿真及智能調(diào)控。推進市場洞察預測、管網(wǎng)實時仿真及動態(tài)優(yōu)化、高效智能站庫運行、空天地一體線路管理及關鍵設備監(jiān)測預警，實現(xiàn)“黑屏”智能調(diào)控，提升油氣管網(wǎng)安全生產(chǎn)、油氣保供與公平服務能力。
煉廠生產(chǎn)營運一體化優(yōu)化。面向全流程計劃優(yōu)化、安全生產(chǎn)智能識別、設備預防性維修等環(huán)節(jié)，攻關新材料研發(fā)科學計算大模型，通過大小模型協(xié)同、混合建模等技術手段，減少工藝波動，降低安全事故發(fā)生概率，提升生產(chǎn)運營智能化水平。
三、加大關鍵技術供給
聚焦能源領域數(shù)據(jù)孤島化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技術瓶頸，推動開展適用能源領域的數(shù)據(jù)、算力、算法等共性關鍵技術攻關。
（一）夯實數(shù)據(jù)基礎。針對能源領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構建和數(shù)據(jù)安全需求，推動數(shù)據(jù)智能標注、智能增強、數(shù)據(jù)合成等技術應用，推進能源數(shù)據(jù)分類分級技術、隱私計算技術以及智能數(shù)據(jù)動態(tài)加密和跨域可信溯源等技術研發(fā)，優(yōu)化數(shù)據(jù)分享機制，加快形成能源領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，確保能源數(shù)據(jù)全流程安全可靠。
（二）強化算力支撐。針對能源領域租建結合模式下的多元異構算力融合利用需求，開展多元異構算力統(tǒng)一調(diào)度、任務智能編排、存算網(wǎng)一體化融合、算力池化等關鍵技術攻關，提升智算服務水平。持續(xù)開展能源算力需求監(jiān)測，統(tǒng)籌規(guī)劃算力、電力和通信網(wǎng)絡資源，構建算力、電力深度融合的算電協(xié)同發(fā)展機制，不斷提高算力中心綠電比例。
（三）提升模型基礎能力。針對能源領域對于模型安全性和可解釋性的需求，推動模型算法、應用系統(tǒng)等安全能力建設，加大多智能體協(xié)同、可解釋性、模型輕量化推理等技術的研究，持續(xù)深化機器視覺、多模態(tài)、時序預測等人工智能關鍵技術在能源領域的應用研究，推動人工智能與能源領域軟件深度融合。針對人工智能計算耗能問題，加快突破人工智能綠色低碳技術瓶頸，研究柔性直流供電、模塊化小型堆等能源供給技術，鼓勵數(shù)據(jù)中心液冷技術、廢熱回收、備電集約化等高效能源綜合利用技術的應用。
四、保障措施
（一）強化組織實施。各地方能源主管部門和相關中央企業(yè)要根據(jù)意見要求，建立健全工作機制，統(tǒng)籌銜接好相關規(guī)劃，結合實際加快推動本地區(qū)、本單位“人工智能+”能源的發(fā)展，做好各項要素保障，探索構建安全治理體系，形成上下聯(lián)動、層層落實、安全發(fā)展的工作格局，加快推進人工智能在能源領域融合應用的技術研發(fā)、示范試驗、推廣應用等工作。
（二）推動協(xié)同創(chuàng)新。圍繞能源領域人工智能融合創(chuàng)新應用關鍵共性技術和配套專用技術，推動建設一批行業(yè)研發(fā)創(chuàng)新平臺。鼓勵企業(yè)牽頭聯(lián)合科研機構、高校、社會服務機構等單位，建設以技術創(chuàng)新融合應用為目標的跨領域、跨學科的“人工智能+”能源創(chuàng)新聯(lián)盟，深化產(chǎn)學研用合作，構建開放協(xié)同、共創(chuàng)共享的能源智能化創(chuàng)新生態(tài)體系。
（三）加強標準規(guī)范建設。在深入總結應用示范實踐的基礎上，加快編制能源數(shù)據(jù)治理、多元異構算力融合、典型場景設計等一批技術標準規(guī)范，推動能源領域人工智能標準體系建設，探索建立人工智能應用評估指標體系和行業(yè)級人工智能應用標準測試平臺，提升能源領域人工智能技術安全應用水平。鼓勵能源企業(yè)主導制定國際標準，以技術標準“走出去”帶動人工智能技術和產(chǎn)品在海外能源市場推廣應用。
（四）開展試點示范。組織開展能源領域人工智能應用試點示范，遴選一批可復制、易推廣的場景和企業(yè)標桿應用。鼓勵開展能源和交通融合、油氣和新能源融合等跨領域、跨行業(yè)典型場景示范。能源領域人工智能應用相關技術裝備優(yōu)先納入能源領域首臺（套）重大技術裝備支持范圍。支持具備條件的地區(qū)和企業(yè)，因地制宜開展能源領域各類人工智能應用試點示范，在技術創(chuàng)新、商業(yè)模式、發(fā)展業(yè)態(tài)、體制機制等方面深入探索、先行先試。
（五）加大支持力度。充分發(fā)揮中央財政資金帶動作用，依托能源領域、人工智能領域國家科技重大專項和重點研發(fā)計劃等科技專項，有序推動能源領域人工智能技術應用創(chuàng)新。發(fā)揮多層次資本市場支持科技創(chuàng)新關鍵樞紐作用，引導社會資本參與人工智能科技項目實施和成果轉化應用。
（六）完善人才培育生態(tài)。鼓勵能源企業(yè)與高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培養(yǎng)基地，以行業(yè)需求為導向設計跨學科課程體系，重點培養(yǎng)具備能源系統(tǒng)知識、人工智能算法應用能力的復合型人才，通過產(chǎn)教協(xié)同增加復合型人才供給。
國家發(fā)展改革委
國家能源局
2025年9月4日
