国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展的实施意见》

时间：2025-09-09     【原创】   阅读：7801

在人工智能技术迅猛发展，各行业积极探索融合应用的当下，能源领域迎来了重大政策利好。9 月 8 日，国家发展改革委、国家能源局联合印发《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》），旨在突出应用导向，加速推动人工智能与能源产业深度融合，为能源高质量发展和高水平安全提供坚实支撑。

党中央、国务院始终高度关注人工智能发展，近期国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，全力推动人工智能与各行业各领域广泛且深入地融合。能源行业数字化基础良好、数据质量高、应用场景丰富，具备显著的比较优势，理应在人工智能应用方面走在前列。事实上，能源央企已积极布局，围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节，成功研发并应用了电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型，我国能源领域已初步形成覆盖广泛场景的人工智能发展格局。但与此同时，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挑战。大模型的 “黑箱” 特性导致可解释性缺陷与潜在幻觉风险，使其在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域难以满足行业级可靠性要求。因此，加强顶层设计与系统谋划迫在眉睫。

《实施意见》围绕行业应用需求与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，并通过专栏形式细化明确了研发应用重点方向。其中，分阶段目标的设定尤为引人注目。

到 2027 年，着眼于打牢基础、树好标杆、健全体系，聚焦能源领域智能化水平不均衡、共性技术支撑不足、规模化应用尚未形成等问题，重点推动 “五十百” 工程。即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，制定完善百项技术标准，培育一批行业级研发创新平台，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。同时，能源与人工智能融合创新体系将初步构建，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。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，让能源领域智能化成效初显。

到 2030 年，聚焦自主可控、深度赋能、国际领先，在前期技术积累和场景验证的基础上，着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地。这一阶段更注重核心技术的自主创新与深度融合应用，通过人工智能技术增强能源系统的安全性、绿色化和效率，支撑我国新型能源体系建设。届时，能源领域人工智能专用技术与应用总体将达到世界领先水平。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。

在应用场景赋能方面，《实施意见》围绕煤、电、油、气各能源品种，系统部署了人工智能 + 电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景。

在人工智能 + 电网领域，围绕新型电力系统下的电网安全、新能源消纳、运行效率等要求，开展电力供需预测、电网智能诊断分析、规划方案智能生成等电网规划设计应用，加强电网工程智慧建设管理；推进电网多尺度智能仿真分析，探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用，提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平；稳步提高输变电等关键装备研制智能化水平。同时，结合全国统一电力市场建设的大背景，构建新能源功率预测、负荷预测、离线仿真分析、在线安全分析、极端应急处置、调度辅助决策、市场出清运筹优化、电力市场智慧决策等方面的智能化应用，持续完善新一代智能调控技术支持体系，支撑新型电力系统安全稳定运行。

在能源新业态方面，围绕能源保供和绿色低碳转型需求，推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用，提升负荷侧群控优化和动态响应能力；加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用，推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优。强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理，提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平。推动人工智能在零碳园区、智能微电网、算电协同中的应用，提升源网荷储一体化智能运行水平，促进新能源就地消纳。

针对新能源出力波动性与间歇性的问题，在人工智能赋能新能源方面，加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展，支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展，打造 “气象预测 + 功率预测 + 智慧交易 + 智能运维” 一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。

在水电领域，聚焦高海拔高寒地区水电工程智能化建设与流域水电站群智慧调度运营，推进人工智能技术在水电工程建设中的应用，提升水电工程智能化设计施工管理水平；推进人工智能技术与传统水文模型、气象模型、大规模水库调度技术融合，提升气象、水文双向耦合预测精度，开展调度决策优化智能应用建设；推动知识图谱、大模型、智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑，在水电站智慧运维与精益检修、智能大坝态势感知与智慧管理等重点领域形成智能化解决方案。

对于火电领域，围绕火电清洁降碳、安全可靠、高效调节、智能运行的发展方向，在燃料管控、生产运行优化与智能控制、设备全生命周期管理等业务场景，协同开展人工智能赋能及技术创新。加快火电数字化设计建造和智能化升级，推动火电运行控制系统智能化发展和应用，提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力，助力火电支撑保障能力进一步提升。

在人工智能 + 核电方面，围绕核电安全发展，构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析、应急响应的智能辅助支持系统，开展核工业特种运维机器人技术攻关，持续推动核电系统的自动启停等技术升级演进，探索人工智能技术助力离子体预测控制、可控核聚变等技术路径，推动核电行业向数据驱动、模型牵引、智能管控的新模式稳步转型。

在煤炭与油气领域，也将通过人工智能技术提升资源勘探精度、优化生产运营流程、加强安全监测等。例如在煤炭开采中，利用人工智能实现智能通风、无人采煤等；在油气领域，实现智能油藏管理、管道泄漏智能监测等。

为确保这些目标与任务的实现，《实施意见》还提出加大关键共性技术供给。围绕数据、算力、算法，系统构建人工智能应用基础支撑体系，提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向。首先，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；其次，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；最后，提升模型基础能力，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，针对人工智能计算耗能问题，研究柔性直流供电、模块化小型堆等能源供给技术，鼓励数据中心液冷技术、废热回收、备电集约化等高效能源综合利用技术的应用。

此外，各地方能源主管部门和相关中央企业将根据《实施意见》要求，建立健全工作机制，统筹衔接好相关规划，结合实际加快推动本地区、本单位 “人工智能 +” 能源的发展，做好各项要素保障，探索构建安全治理体系，形成上下联动、层层落实、安全发展的工作格局，加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发、示范试验、推广应用等工作。同时，围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术，推动建设一批行业研发创新平台。鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的 “人工智能 +” 能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。在深入总结应用示范实践的基础上，加快编制能源数据治理、多元异构算力融合、典型场景设计等一批技术标准规范，推动能源领域人工智能标准体系建设，探索建立人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台，提升能源领域人工智能技术安全应用水平。充分发挥中央财政资金带动作用，依托能源领域、人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项，有序推动能源领域人工智能技术应用创新。

《实施意见》的出台，为我国能源领域与人工智能的深度融合绘制了清晰蓝图，有望推动能源产业的智能化变革，提升能源系统的整体效率与安全性，促进能源绿色低碳转型，为构建新型能源体系注入强大动力，在全球能源智能化发展浪潮中抢占先机 。