（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

近日，国家能源局发布《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》（以下简称《通知》），旨在充分发挥我国能源领域超大规模市场和丰富应用场景的优势，加快推动能源领域人工智能应用。

按“少而精”原则遴选试点项目

厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺表示，《通知》是我国推动人工智能与能源产业从局部探索迈向系统化深度融合的关键举措。

从内容看，《通知》聚焦《国家发展改革委国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出的八大类场景、37个重点任务、百余项具体应用，按照“少而精”的原则，面向能源企业征集发展所需、行业所盼和企业所急的高价值应用场景需求，有效减少能源场景需求方与人工智能技术供给方两者之间的信息壁垒。组织人工智能技术供给方依据场景需求“揭榜挂帅”，承接高价值场景建设相关任务。场景需求方与技术供给方合作形成试点项目方案，经国家能源局遴选认定为“人工智能+”能源试点项目，探索形成综合解决方案可规模复制、商业模式可参考借鉴的“人工智能+”能源融合发展新范式，推动提升能源行业智能化发展水平。

从未来预期看，《通知》提出，到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，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。推动5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10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，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，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，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，能源领域智能化成效初显。

到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。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。

高价值应用场景应聚焦痛点难点

《通知》明确，高价值应用场景应具备以下特征：一是从需求看，高价值应用场景应聚焦长期制约行业发展的痛点问题。比如，人工智能技术辅助电力系统调度断面控制，人工智能技术辅助煤矿开采系统智能决策自主运行、掘进系统工艺设备高效协同等。颗粒度应细到可操作、可量化。二是从发展阶段看，高价值应用场景应是人工智能技术赋能空间大，但行业应用还处于早期阶段，未来可能对行业发展产生颠覆性、变革性影响的场景。三是从成效看，高价值应用场景应具备全行业推广潜力，大规模应用后能带动行业或产业整体经济收益和社会效益等大幅增长，助推能源产业转型升级。

“以高价值应用场景作为重要抓手，并配套建立‘揭榜挂帅’的市场化对接机制，将有效引导技术供给方围绕行业的真实痛点与难点进行攻关，推动前沿技术创新与产业应用实践的深度耦合。”孙传旺表示，《通知》锚定核心环节，即强调聚焦可能对行业发展产生颠覆性、变革性影响的发展场景，引导人工智能技术从外围的辅助应用，升级为破解能源安全、绿色转型等根本性难题的核心战略工具，有利于为能源产业在生产方式、运营模式及管理体系上的深层次变革注入强大动能。

国研新经济研究院创始院长朱克力认为，《通知》的核心是通过制度创新推动人工智能与能源产业的深度融合，为能源系统的数字化转型提供政策试验田。一方面，试点工作的开展会加速能源行业数据要素的流通与价值挖掘。另一方面，试点工作会推动人工智能在能源细分场景的精准落地。能源行业涵盖发电、储能、用能等多个环节，每个环节的痛点各有不同，试点政策会引导企业针对具体场景开发解决方案。这种场景化探索能避免技术应用的“大水漫灌”，让人工智能真正嵌入能源生产消费的全链条，形成可复制的经验后再向全国推广。更重要的是，“人工智能+”能源融合试点还将加速能源行业的跨界协作生态构建。

鼓励开展跨领域、跨行业典型场景示范

记者梳理发现，《通知》要求，从六个方面强化保障措施。

一是强化组织实施。各地方能源主管部门和相关中央企业要根据《通知》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。

二是推动协同创新。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。

三是加强标准规范建设。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。

四是开展试点示范。组织开展能源领域人工智能应用试点示范，遴选一批可复制、易推广的场景和企业标杆应用。鼓励开展能源和交通融合、油气和新能源融合等跨领域、跨行业典型场景示范。

五是加大支持力度。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。

六是完善人才培育生态。鼓励能源企业与高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培养基地，以行业需求为导向设计跨学科课程体系，重点培养具备能源系统知识、人工智能算法应用能力的复合型人才，通过产教协同增加复合型人才供给。