日前，《國家發(fā)展改革委 國家能源局關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》（以下簡稱“《意見》”）發(fā)布。
《意見》提出，到2027年，能源與人工智能融合創(chuàng)新體系初步構(gòu)建，算力與電力協(xié)同發(fā)展根基不斷夯實(shí)，人工智能賦能能源核心技術(shù)取得顯著突破，應(yīng)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(yīng)用，挖掘十個以上可復(fù)制、易推廣、有競爭力的重點(diǎn)示范項目，探索百個典型應(yīng)用場景賦能路徑，培育一批能源行業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用研發(fā)創(chuàng)新平臺，制定完善百項技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，培養(yǎng)一批能源與人工智能復(fù)合型人才，探索建立能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)研發(fā)應(yīng)用金融支撐體系，形成符合我國國情的能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展模式，能源領(lǐng)域智能化成效初顯。
到2030年，能源領(lǐng)域人工智能專用技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。算力電力協(xié)同機(jī)制進(jìn)一步完善，建立綠色、經(jīng)濟(jì)、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(shù)創(chuàng)新取得明顯成效，能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)、跨業(yè)務(wù)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(yù)測等方向取得突破，具身智能、科學(xué)智能等在關(guān)鍵場景實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。形成一批全球領(lǐng)先的“人工智能+”能源相關(guān)研發(fā)創(chuàng)新平臺和復(fù)合人才培養(yǎng)基地，建成更加完善的政策體系，持續(xù)引導(dǎo)“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(shí)基礎(chǔ)。
國家發(fā)展改革委 國家能源局關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見（國能發(fā)科技〔2025〕73號）
各省、自治區(qū)、直轄市及計劃單列市、新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)發(fā)展改革委、能源局，有關(guān)中央企業(yè)，有關(guān)行業(yè)協(xié)會：
為深入貫徹黨中央、國務(wù)院關(guān)于發(fā)展人工智能的決策部署，落實(shí)《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11號）有關(guān)工作要求，搶抓人工智能發(fā)展重大戰(zhàn)略機(jī)遇，突出應(yīng)用導(dǎo)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(xí)近平新時代中國特色社會主義思想為指導(dǎo)，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(xí)近平總書記關(guān)于推動人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(lǐng)域深度融合應(yīng)用場景為重要依托，以提升能源領(lǐng)域人工智能創(chuàng)新應(yīng)用技術(shù)水平為主攻方向，以推進(jìn)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(guān)鍵保障，著力提升能源系統(tǒng)安全可靠與靈活高效運(yùn)行能力，保障能源安全穩(wěn)定供應(yīng)和綠色低碳轉(zhuǎn)型，加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力，為新型能源體系建設(shè)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(gòu)建，算力與電力協(xié)同發(fā)展根基不斷夯實(shí)，人工智能賦能能源核心技術(shù)取得顯著突破，應(yīng)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(yīng)用，挖掘十個以上可復(fù)制、易推廣、有競爭力的重點(diǎn)示范項目，探索百個典型應(yīng)用場景賦能路徑，培育一批能源行業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用研發(fā)創(chuàng)新平臺，制定完善百項技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，培養(yǎng)一批能源與人工智能復(fù)合型人才，探索建立能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)研發(fā)應(yīng)用金融支撐體系，形成符合我國國情的能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展模式，能源領(lǐng)域智能化成效初顯。
到2030年，能源領(lǐng)域人工智能專用技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。算力電力協(xié)同機(jī)制進(jìn)一步完善，建立綠色、經(jīng)濟(jì)、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(shù)創(chuàng)新取得明顯成效，能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)、跨業(yè)務(wù)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(yù)測等方向取得突破，具身智能、科學(xué)智能等在關(guān)鍵場景實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。形成一批全球領(lǐng)先的“人工智能+”能源相關(guān)研發(fā)創(chuàng)新平臺和復(fù)合人才培養(yǎng)基地，建成更加完善的政策體系，持續(xù)引導(dǎo)“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(shí)基礎(chǔ)。
二、加快能源應(yīng)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(yùn)行效率等要求，開展電力供需預(yù)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(shè)計應(yīng)用，加強(qiáng)電網(wǎng)工程智慧建設(shè)管理；推進(jìn)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(yīng)用，提升電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲全要素安全可靠低碳運(yùn)行水平；穩(wěn)步提高輸變電等關(guān)鍵裝備研制智能化水平；推動電力設(shè)備故障預(yù)測性維護(hù)，打造具備自主感知、決策、執(zhí)行能力的電力設(shè)備健康管理智能體，提升設(shè)備精益化管理水平；推動營配調(diào)智能一體化應(yīng)用，構(gòu)建電網(wǎng)運(yùn)營服務(wù)智能支撐體系，提升電力客戶全過程智能服務(wù)水平；促進(jìn)人工智能技術(shù)融入電力應(yīng)急體系和能力建設(shè)，提升電力系統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)智能化水平。
專欄1 人工智能+電網(wǎng)典型應(yīng)用場景
電網(wǎng)智能規(guī)劃設(shè)計與生產(chǎn)建設(shè)。構(gòu)建電力供需智能預(yù)測、電網(wǎng)運(yùn)行智能診斷分析、電網(wǎng)規(guī)劃智能輔助決策、輸變電設(shè)施智能設(shè)計等應(yīng)用，應(yīng)用人工智能技術(shù)開展規(guī)劃設(shè)計和技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析，推動電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計作業(yè)模式向智能化轉(zhuǎn)變。聚焦建設(shè)階段的作業(yè)感知與業(yè)務(wù)監(jiān)測，構(gòu)建電網(wǎng)建設(shè)的人工智能違章識別、進(jìn)度仿真、在線監(jiān)測、管控指標(biāo)實(shí)時分析、作業(yè)流程智能管理等應(yīng)用，促進(jìn)電網(wǎng)工程建造智能升級。
電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行。在全國統(tǒng)一電力市場建設(shè)背景下，構(gòu)建新能源功率預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、離線仿真分析、在線安全分析、極端應(yīng)急處置、調(diào)度輔助決策、市場出清運(yùn)籌優(yōu)化、電力市場智慧決策等方面的智能化應(yīng)用，持續(xù)完善新一代智能調(diào)控技術(shù)支持體系，支撐新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
電力設(shè)備狀態(tài)評價與智能運(yùn)維。構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)智能感知與預(yù)警、設(shè)備故障智能定位與診斷、設(shè)備狀態(tài)檢修智能決策、設(shè)備災(zāi)害風(fēng)險智能預(yù)測、檢修工作票智能生成等應(yīng)用，提升設(shè)備精益化管理水平。
配電網(wǎng)智能運(yùn)行管理。構(gòu)建配電網(wǎng)實(shí)時感知、風(fēng)險分析、智能決策等技術(shù)應(yīng)用，全面提升配電網(wǎng)智慧控制能力和供電可靠性，加強(qiáng)配電網(wǎng)層面源網(wǎng)荷儲協(xié)同調(diào)控。
電力應(yīng)急搶修。構(gòu)建電力系統(tǒng)災(zāi)害風(fēng)險智能預(yù)警、損毀情況智能分析、應(yīng)急方案智能決策等輔助決策系統(tǒng)，推進(jìn)電力應(yīng)急搶修技術(shù)裝備智能化應(yīng)用，提升電力系統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)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(zhuǎn)型需求，推進(jìn)人工智能技術(shù)在虛擬電廠（含負(fù)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(yīng)用，提升負(fù)荷側(cè)群控優(yōu)化和動態(tài)響應(yīng)能力；加強(qiáng)人工智能技術(shù)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(yīng)用，推動可再生能源制氫生產(chǎn)工藝智能尋優(yōu)。強(qiáng)化人工智能技術(shù)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(bǔ)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(yīng)用，提升源網(wǎng)荷儲一體化智能運(yùn)行水平，促進(jìn)新能源就地消納。
專欄2 人工智能+能源新業(yè)態(tài)典型應(yīng)用場景
虛擬電廠精準(zhǔn)控制與智能運(yùn)營。虛擬電廠運(yùn)營商平臺根據(jù)電網(wǎng)調(diào)節(jié)指令、市場信息，結(jié)合資源特性的動態(tài)變化，進(jìn)行控制策略的智能優(yōu)化和控制指令的智能生成，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模靈活性資源聚合優(yōu)化調(diào)控、實(shí)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(fēng)光功率波動預(yù)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(qū)動電解槽電流密度動態(tài)尋優(yōu)，構(gòu)建電解制氫-儲氫-用氫全鏈條智能調(diào)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可再生能源功率波動與電解裝置柔性負(fù)荷的毫秒級匹配。
園區(qū)智能降碳。基于光伏、儲能等設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，園區(qū)智能降碳協(xié)同控制系統(tǒng)實(shí)時動態(tài)優(yōu)化能源調(diào)度策略，結(jié)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(shè)備啟停時序，通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)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(fèi)”智能協(xié)同模式。
新型儲能智能化運(yùn)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(shè)備本體評估與運(yùn)維，通過人工智能技術(shù)，提升面向弱電網(wǎng)的多類型儲能協(xié)調(diào)控制能力，構(gòu)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(yùn)維決策支持、全生命周期安全等應(yīng)用體系，提升系統(tǒng)友好型新能源電站的電力供應(yīng)保障能力。
智能營銷服務(wù)。針對油、氣、電等直接面向客戶服務(wù)場景，構(gòu)建座席業(yè)務(wù)受理智能輔助、智能客戶服務(wù)、供電方案智能生成、綜合用能方案智能生成、運(yùn)維工單智能派發(fā)、用戶用能異常診斷等智能化應(yīng)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(wù)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(yù)測、電力市場、場站智慧運(yùn)營、新能源規(guī)劃、項目后評價等方向的人工智能應(yīng)用，持續(xù)推動新能源關(guān)鍵材料及產(chǎn)品不斷迭代和創(chuàng)新，推動復(fù)雜場景及轉(zhuǎn)折性天氣下功率預(yù)測大模型在更小尺度、更高精準(zhǔn)度方向發(fā)展，支撐廣域新能源資源協(xié)同優(yōu)化，促進(jìn)偏遠(yuǎn)地區(qū)新能源場站智能運(yùn)維發(fā)展，打造“氣象預(yù)測+功率預(yù)測+智慧交易+智能運(yùn)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(yīng)用場景
氣象預(yù)報與新能源功率精準(zhǔn)預(yù)測。構(gòu)建以多時空尺度氣象預(yù)報為核心的氣象服務(wù)體系，建立氣象-功率非線性關(guān)系精準(zhǔn)挖掘與解析的多場景多周期算法大模型，實(shí)現(xiàn)新能源功率精準(zhǔn)預(yù)測。
偏遠(yuǎn)地區(qū)場站智能運(yùn)維。利用大模型、聲紋檢測、遙感、機(jī)器人、智能穿戴設(shè)備等技術(shù)裝備，實(shí)時監(jiān)測周邊環(huán)境及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)、無人車、無人船、智能控制等多系統(tǒng)智能聯(lián)動，提升設(shè)備巡檢效率，提高場站的綜合運(yùn)營效率。
新能源規(guī)劃設(shè)計。綜合考慮發(fā)電效率、投資回報率等因素，構(gòu)建智能化推薦引擎，提供最優(yōu)機(jī)型匹配方案。融合大模型與設(shè)計軟件，快速生成多版本設(shè)計方案并評估關(guān)鍵參數(shù)，提升設(shè)計效率與質(zhì)量。
智慧工地建設(shè)。推動人工智能技術(shù)深度融入工程建設(shè)方案選擇、人員管理、風(fēng)險預(yù)警、工期管控等電力建設(shè)工程管理全流程，研發(fā)無人機(jī)巡檢系統(tǒng)、風(fēng)險自動研判預(yù)警系統(tǒng)等，實(shí)時捕捉施工人員違章行為，構(gòu)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(shè)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(shè)與流域水電站群智慧調(diào)度運(yùn)營，推進(jìn)人工智能技術(shù)在水電工程建設(shè)中的應(yīng)用，提升水電工程智能化設(shè)計施工管理水平；推進(jìn)人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)水文模型、氣象模型、大規(guī)模水庫調(diào)度技術(shù)融合，提升氣象、水文雙向耦合預(yù)測精度，開展調(diào)度決策優(yōu)化智能應(yīng)用建設(shè)；推動知識圖譜、大模型、智能體等技術(shù)融入新一代水電智慧運(yùn)營大腦，在水電站智慧運(yùn)維與精益檢修、智能大壩態(tài)勢感知與智慧管理等重點(diǎn)領(lǐng)域形成智能化解決方案。
專欄4 人工智能+水電典型應(yīng)用場景
智能水電工程建設(shè)。基于多源遙感數(shù)據(jù)融合和智能機(jī)器人等人工智能技術(shù)，建立水電工程地質(zhì)智能化勘測設(shè)計體系，實(shí)現(xiàn)機(jī)組設(shè)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(yù)測。基于流域氣象水文雙向耦合預(yù)測大模型，構(gòu)建洪旱極端事件風(fēng)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(yù)報精度和預(yù)見期。
流域綜合調(diào)度。基于流域站群聯(lián)合智慧優(yōu)化調(diào)度、風(fēng)險控制和模擬仿真等關(guān)鍵技術(shù)，建設(shè)精準(zhǔn)調(diào)度決策優(yōu)化智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對水資源調(diào)度方案執(zhí)行情況的實(shí)時監(jiān)測、分析和評估，在時間和空間上對水資源分配進(jìn)行優(yōu)化，提高水能利用率，增加發(fā)電效益。
設(shè)備智能運(yùn)檢。基于物理場、聲學(xué)、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(shù)，推動水電關(guān)鍵設(shè)備實(shí)現(xiàn)狀態(tài)全息監(jiān)測、全生命周期健康管理、智能運(yùn)維和狀態(tài)檢修等業(yè)務(wù)領(lǐng)域全流程智能化升級，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維知識結(jié)構(gòu)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(yùn)行。構(gòu)建大壩典型病害特征數(shù)據(jù)庫與知識圖譜，結(jié)合大壩智能感知-融合-診斷-防控理論方法，實(shí)現(xiàn)多元驅(qū)動的大壩安全狀態(tài)早期識別-自診斷-自適應(yīng)預(yù)警-智能饋控，確保水電站大壩運(yùn)行安全，支撐水庫大壩高質(zhì)量運(yùn)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(yùn)行的發(fā)展方向，在燃料管控、生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化與智能控制、設(shè)備全生命周期管理等業(yè)務(wù)場景，協(xié)同開展人工智能賦能及技術(shù)創(chuàng)新。加快火電數(shù)字化設(shè)計建造和智能化升級，推動火電運(yùn)行控制系統(tǒng)智能化發(fā)展和應(yīng)用，提升火電關(guān)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(jìn)一步提升。
專欄5 人工智能+火電典型應(yīng)用場景
燃料智能管控。基于燃料市場價格波動、庫存量、耗煤量以及煤堆三維結(jié)構(gòu)、煤質(zhì)分析等多維度多類型數(shù)據(jù)，采用先進(jìn)傳感、圖像識別、規(guī)則理解以及智能體等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)燃料數(shù)量、質(zhì)量等智能檢測和智能管控。
生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化。基于大模型和生產(chǎn)運(yùn)營相關(guān)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)營過程中燃料摻配、運(yùn)行優(yōu)化、智能靈活調(diào)峰、安全智能管控等核心業(yè)務(wù)場景智能化升級，提升生產(chǎn)運(yùn)營的智能化水平和效率。
設(shè)備全生命周期管理。基于大模型和機(jī)器人等人工智能技術(shù)，通過對汽輪機(jī)（含燃?xì)廨啓C(jī)）、發(fā)電機(jī)、鍋爐受熱面等關(guān)鍵設(shè)備多類型數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)全景監(jiān)測、健康量化評估、隱患識別與故障預(yù)警、剩余壽命預(yù)測、運(yùn)行方案調(diào)整、異常分析判斷和隱患閉環(huán)管理。
智能技術(shù)監(jiān)督及評價。依托鍋爐、汽輪機(jī)（含燃?xì)廨啓C(jī)）、發(fā)電機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備的海量運(yùn)行數(shù)據(jù)與火電技術(shù)監(jiān)督工作相關(guān)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(shù)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(gòu)建核電安全預(yù)警、電站運(yùn)行事件智能溯源分析、應(yīng)急響應(yīng)的智能輔助支持系統(tǒng)，開展核工業(yè)特種運(yùn)維機(jī)器人技術(shù)攻關(guān)，持續(xù)推動核電系統(tǒng)的自動啟停等技術(shù)升級演進(jìn)，探索人工智能技術(shù)助力離子體預(yù)測控制、可控核聚變等技術(shù)路徑，推動核電行業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型牽引、智能管控的新模式穩(wěn)步轉(zhuǎn)型。
專欄6 人工智能+核電典型應(yīng)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(shù)，聚焦運(yùn)行事件溯源、技術(shù)規(guī)格書及運(yùn)行參數(shù)邊界條件，智能識別人員、設(shè)備、環(huán)境的不安全狀態(tài)，推進(jìn)安全預(yù)警、智能應(yīng)急響應(yīng)等場景技術(shù)攻關(guān)與應(yīng)用。
核電智能運(yùn)維。利用各階段的構(gòu)筑物、系統(tǒng)及設(shè)備/部件的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)驅(qū)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(jìn)人工智能技術(shù)在核電系統(tǒng)智能監(jiān)測、預(yù)警、診斷和預(yù)測中的應(yīng)用，提升機(jī)組性能智能診斷和優(yōu)化能力，提升關(guān)鍵設(shè)備、系統(tǒng)及機(jī)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(jī)器人作業(yè)的范圍與深度。
可控核聚變智能控制。結(jié)合可控核聚變裝置多物理場耦合特征，基于人工智能技術(shù)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(shí)時預(yù)測-磁約束參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控智能模型，實(shí)現(xiàn)托卡馬克等離子體穩(wěn)態(tài)運(yùn)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(shè)備管理等典型場景，穩(wěn)定獲取復(fù)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(yīng)用智能模型，實(shí)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(yùn)行，穩(wěn)步推進(jìn)減人、增安、提效，進(jìn)一步夯實(shí)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(yīng)用場景
煤礦地質(zhì)勘探數(shù)智賦能。基于煤礦專業(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(shù)，構(gòu)建復(fù)雜地質(zhì)條件下的煤礦地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)礦井地質(zhì)信息的全過程動態(tài)協(xié)同管理和預(yù)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(shè)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(qū)動采煤與掘進(jìn)工作面設(shè)備群智能截割、自主決策與協(xié)同控制，實(shí)現(xiàn)采煤工作面生產(chǎn)系統(tǒng)自主運(yùn)行、掘進(jìn)工作面探-掘-支-錨-運(yùn)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(yùn)輸無人化。推進(jìn)大模型模擬爆破參數(shù)與穿爆作業(yè)的融合，應(yīng)用人工智能技術(shù)快速解析采剝進(jìn)度，實(shí)現(xiàn)采-運(yùn)-排生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)挖掘機(jī)、排土推土機(jī)以及其他輔助作業(yè)設(shè)備常態(tài)化遠(yuǎn)控或自主作業(yè)，以及礦用卡車無人駕駛規(guī)模化運(yùn)行，提升穿爆智能化程度和精準(zhǔn)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(gòu)建煤質(zhì)特征數(shù)據(jù)庫，實(shí)時動態(tài)預(yù)測煤炭灰分、硫分、揮發(fā)分、水分及元素含量等關(guān)鍵指標(biāo)，實(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)煤炭洗選全過程的信息動態(tài)監(jiān)測、趨勢預(yù)測及協(xié)同管理。
煤礦重大設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和智能運(yùn)維。建立重大設(shè)備實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)和潤滑、溫震等檢測數(shù)據(jù)融合大模型，實(shí)現(xiàn)故障診斷和智能預(yù)警，推動煤礦設(shè)備預(yù)防性檢修，大幅降低故障影響生產(chǎn)時間，有效降低維護(hù)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(yùn)行管控等方向，推動勘探地質(zhì)目標(biāo)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(yùn)行、管網(wǎng)運(yùn)行實(shí)時仿真，加快智能鉆機(jī)、機(jī)器人、無人機(jī)、智能感知系統(tǒng)等智能生產(chǎn)技術(shù)裝備的研發(fā)與應(yīng)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(shè)。
專欄8 人工智能+油氣典型應(yīng)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(lǐng)域的軟件智能化水平，構(gòu)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(biāo)綜合評價的智能應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可控震源智能輔助駕駛、地震檢波器埋置等機(jī)器人示范應(yīng)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(shù)、智能開發(fā)優(yōu)化軟件和專業(yè)大模型，打造大模型驅(qū)動的協(xié)同研究與生產(chǎn)管理決策平臺，構(gòu)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(yù)測維護(hù)。聚焦海洋油氣生產(chǎn)過程環(huán)境保護(hù)和重大風(fēng)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(yù)警、固廢處理智能管控、溢油智能識別與應(yīng)急預(yù)測等手段，形成覆蓋油氣田全域生態(tài)環(huán)境狀況的風(fēng)險預(yù)知、態(tài)勢感知、事故早知和認(rèn)知決策一體化能力。
工程技術(shù)智能優(yōu)化。推進(jìn)地面工程智能設(shè)計、鉆井參數(shù)智能優(yōu)化、錄井實(shí)時智能判層、儲層改造及智能故障診斷與風(fēng)險評估，實(shí)現(xiàn)井控機(jī)器人示范應(yīng)用，保障復(fù)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(jìn)市場洞察預(yù)測、管網(wǎng)實(shí)時仿真及動態(tài)優(yōu)化、高效智能站庫運(yùn)行、空天地一體線路管理及關(guān)鍵設(shè)備監(jiān)測預(yù)警，實(shí)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(wù)能力。
煉廠生產(chǎn)營運(yùn)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(shè)備預(yù)防性維修等環(huán)節(jié)，攻關(guān)新材料研發(fā)科學(xué)計算大模型，通過大小模型協(xié)同、混合建模等技術(shù)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(yùn)營智能化水平。
三、加大關(guān)鍵技術(shù)供給
聚焦能源領(lǐng)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(shù)瓶頸，推動開展適用能源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、算力、算法等共性關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。
（一）夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。針對能源領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建和數(shù)據(jù)安全需求，推動數(shù)據(jù)智能標(biāo)注、智能增強(qiáng)、數(shù)據(jù)合成等技術(shù)應(yīng)用，推進(jìn)能源數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)、隱私計算技術(shù)以及智能數(shù)據(jù)動態(tài)加密和跨域可信溯源等技術(shù)研發(fā)，優(yōu)化數(shù)據(jù)分享機(jī)制，加快形成能源領(lǐng)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(qiáng)化算力支撐。針對能源領(lǐng)域租建結(jié)合模式下的多元異構(gòu)算力融合利用需求，開展多元異構(gòu)算力統(tǒng)一調(diào)度、任務(wù)智能編排、存算網(wǎng)一體化融合、算力池化等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，提升智算服務(wù)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(luò)資源，構(gòu)建算力、電力深度融合的算電協(xié)同發(fā)展機(jī)制，不斷提高算力中心綠電比例。
（三）提升模型基礎(chǔ)能力。針對能源領(lǐng)域?qū)τ谀Ｐ桶踩院涂山忉屝缘男枨?，推動模型算法、?yīng)用系統(tǒng)等安全能力建設(shè)，加大多智能體協(xié)同、可解釋性、模型輕量化推理等技術(shù)的研究，持續(xù)深化機(jī)器視覺、多模態(tài)、時序預(yù)測等人工智能關(guān)鍵技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用研究，推動人工智能與能源領(lǐng)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(shù)瓶頸，研究柔性直流供電、模塊化小型堆等能源供給技術(shù)，鼓勵數(shù)據(jù)中心液冷技術(shù)、廢熱回收、備電集約化等高效能源綜合利用技術(shù)的應(yīng)用。
四、保障措施
（一）強(qiáng)化組織實(shí)施。各地方能源主管部門和相關(guān)中央企業(yè)要根據(jù)意見要求，建立健全工作機(jī)制，統(tǒng)籌銜接好相關(guān)規(guī)劃，結(jié)合實(shí)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(gòu)建安全治理體系，形成上下聯(lián)動、層層落實(shí)、安全發(fā)展的工作格局，加快推進(jìn)人工智能在能源領(lǐng)域融合應(yīng)用的技術(shù)研發(fā)、示范試驗、推廣應(yīng)用等工作。
（二）推動協(xié)同創(chuàng)新。圍繞能源領(lǐng)域人工智能融合創(chuàng)新應(yīng)用關(guān)鍵共性技術(shù)和配套專用技術(shù)，推動建設(shè)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(jī)構(gòu)、高校、社會服務(wù)機(jī)構(gòu)等單位，建設(shè)以技術(shù)創(chuàng)新融合應(yīng)用為目標(biāo)的跨領(lǐng)域、跨學(xué)科的“人工智能+”能源創(chuàng)新聯(lián)盟，深化產(chǎn)學(xué)研用合作，構(gòu)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(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)。在深入總結(jié)應(yīng)用示范實(shí)踐的基礎(chǔ)上，加快編制能源數(shù)據(jù)治理、多元異構(gòu)算力融合、典型場景設(shè)計等一批技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，推動能源領(lǐng)域人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，探索建立人工智能應(yīng)用評估指標(biāo)體系和行業(yè)級人工智能應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)測試平臺，提升能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)安全應(yīng)用水平。鼓勵能源企業(yè)主導(dǎo)制定國際標(biāo)準(zhǔn)，以技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)“走出去”帶動人工智能技術(shù)和產(chǎn)品在海外能源市場推廣應(yīng)用。
（四）開展試點(diǎn)示范。組織開展能源領(lǐng)域人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范，遴選一批可復(fù)制、易推廣的場景和企業(yè)標(biāo)桿應(yīng)用。鼓勵開展能源和交通融合、油氣和新能源融合等跨領(lǐng)域、跨行業(yè)典型場景示范。能源領(lǐng)域人工智能應(yīng)用相關(guān)技術(shù)裝備優(yōu)先納入能源領(lǐng)域首臺（套）重大技術(shù)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(lǐng)域各類人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范，在技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式、發(fā)展業(yè)態(tài)、體制機(jī)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(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域國家科技重大專項和重點(diǎn)研發(fā)計劃等科技專項，有序推動能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。發(fā)揮多層次資本市場支持科技創(chuàng)新關(guān)鍵樞紐作用，引導(dǎo)社會資本參與人工智能科技項目實(shí)施和成果轉(zhuǎn)化應(yīng)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(dǎo)向設(shè)計跨學(xué)科課程體系，重點(diǎn)培養(yǎng)具備能源系統(tǒng)知識、人工智能算法應(yīng)用能力的復(fù)合型人才，通過產(chǎn)教協(xié)同增加復(fù)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
