应用场景上“新” 推动人工智能与能源双向赋能

当人工智能遇上能源，会发生什么？这可不是简单的1+1，而是正在催生一场深刻的变革。人工智能不仅是建设能源强国、发展能源新质生产力的重要引擎，更在逐步重塑整个行业的运行逻辑。

最近，国家能源局一口气公布了51个“人工智能+”能源高价值场景，聚焦油气、电网、新能源、能源新业态等八大类典型应用。目标很明确：让AI技术真正在能源行业落地生根，形成可以规模复制、商业模式可参考借鉴的融合发展新范式。

国家能源局相关部门负责人表示，这次公布高价值场景，核心目的就是为AI与能源的深度融合提供清晰、可落地的实践指引。针对的是能源企业最迫切的发展需求、行业共性难题和应用短板，通过精准凝练场景，避免技术“空转”。覆盖电网、新能源、新业态、油气等关键领域，首批示范样本的推出，将加速人工智能技术在能源行业的规模化应用。

这不只是发布几个场景那么简单。在厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺看来，高价值应用场景的发布，为市场注入了政策确定性，标志着“人工智能+”能源正式进入工程化落地阶段。他直言，如果缺少真实场景，人工智能技术很难与产业深度融合，能源数据也找不到着力点。要推动高价值场景规模化应用，必须打通数据链路、商业链路、组织链路和标准链路，让场景从补贴驱动转向价值驱动，让产学研用真正绑在一起。

业内也有共识：要加速推动人工智能在能源规划设计、勘探开发、生产运行、设备运维、运营和安全管理等全链条场景的落地应用，提升能源系统清洁低碳、安全高效和灵活智能的水平。

在政策引导下，越来越多能源企业正在加大人工智能大模型的开发力度，推动AI与能源融合发展。拿能源化工领域来说，中国石油的昆仑大模型已迈入主动智能阶段，具备六大AI高阶能力，在油气勘探开发、炼化生产、技术服务、资本金融等全产业链核心环节，152个应用场景实现了规模化落地。在油气勘探领域，智能化声波全波形应用场景从二维升级到三维，处理周期从20天压缩至3天，综合成本降低30%以上——这才是技术落地的威力。

发电领域也不遑多让。国家能源集团的“擎源”发电大模型，已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域应用，专门攻克发电行业安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等难题，建立了覆盖发电全生命周期的智能决策验证闭环。

电网领域，南方电网的“大瓦特”模型以生产应用类模型为主，提供专业的电力知识检索，为输配电缺陷检测、电力调度、电网规划、安监等全电网业务域场景提供专业服务。其电力专用多模态大模型底座，正用于全网多模态场景调用。

至于“人工智能+”能源的未来方向，中国能源研究会的报告给出了清晰判断：面向2026年及“十五五”时期，我国人工智能与能源融合发展将进入由点位突破向体系化推进、由试点探索向规模化应用拓展的重要阶段。

孙传旺进一步指出，人工智能模型能否撬动AI与能源领域的双向赋能，关键在于数据是否安全流通、责任边界是否清晰、商业模式是否高效运转。破解之道在于：依靠能源新业态吸引资本入场，结合算电协同创造交易模式，迭代能源智能装备加速产业链共振。中国企业改革研究会研究员周丽莎则补充，要探索大模型在能源生产、销售、服务等场景的应用，推动其与现有业务深度融合；同时加强与高校、科研机构及产业链上下游企业的合作，形成合力，推动能源行业数字化发展整体水平的提升。