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兩部門發(fā)布《關(guān)于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》八大能源領(lǐng)域“人工智能+”應用場景明確
發(fā)布時間:2025-09-11 12:19:18  已經(jīng)被瀏覽:23175次   來源:證券日報

????9月8日,國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合對外發(fā)布《關(guān)于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》(以下簡稱《意見》)。

????《意見》提出目標,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,人工智能賦能能源核心技術(shù)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(shù)應用研發(fā)創(chuàng)新平臺,制定完善百項技術(shù)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(lǐng)域人工智能技術(shù)研發(fā)應用金融支撐體系,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)與應用總體達到世界領(lǐng)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(shù)創(chuàng)新取得明顯成效,能源領(lǐng)域人工智能技術(shù)實現(xiàn)跨領(lǐng)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(guān)鍵場景實現(xiàn)落地應用。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。

????《意見》提出八個能源領(lǐng)域“人工智能+”的具體應用場景。國家能源局科技司相關(guān)負責人表示,《意見》圍繞行業(yè)應用需求和基礎能力供給協(xié)同推進,從應用場景賦能、關(guān)鍵技術(shù)供給等方面部署了一系列重點任務,并以專欄形式細化明確了研發(fā)應用重點方向。

????一是面向能源各場景全方位賦能?!兑庖姟穱@煤、電、油、氣各能源品種,系統(tǒng)部署了人工智能+電網(wǎng)、能源新業(yè)態(tài)、新能源、水電、火電、核電、煤炭、油氣八大應用場景,推動能源領(lǐng)域共享人工智能發(fā)展紅利,助力傳統(tǒng)化石能源產(chǎn)業(yè)數(shù)字化智能化升級,加快新能源、能源新業(yè)態(tài)及能源交叉領(lǐng)域與人工智能的深度融合,培育壯大能源新產(chǎn)業(yè)新模式。在縱向上,圍繞能源裝備制造、能源生產(chǎn)、輸運、調(diào)度、消費等環(huán)節(jié),強化人工智能對能源產(chǎn)供儲銷的提質(zhì)增效作用,提升能源系統(tǒng)整體效率。

????二是專欄明確典型場景建設路徑。堅持戰(zhàn)略引領(lǐng)與精準落地并重的原則,聚焦智能化轉(zhuǎn)型需求急迫、數(shù)據(jù)基礎完備、應用價值明確、規(guī)模化應用潛力大的方向,以專欄形式明確了37個人工智能+能源的融合應用發(fā)展重點任務,涉及百余項場景,其中,油氣方向有6個,煤炭、電網(wǎng)、水電、能源新業(yè)態(tài)方向各5個,火電、新能源方向4個,核電方向3個,同時,提出了各任務的建設路徑與目標。

????三是加大關(guān)鍵共性技術(shù)供給。圍繞數(shù)據(jù)、算力、算法,系統(tǒng)構(gòu)建人工智能應用基礎支撐體系,提出人工智能在能源領(lǐng)域應用的三大共性關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)方向:夯實數(shù)據(jù)基礎,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;強化算力支撐,統(tǒng)籌規(guī)劃資源,構(gòu)建算力、電力深度融合的算電協(xié)同發(fā)展機制;提升模型基礎能力,推動人工智能與能源領(lǐng)域軟件深度融合,加快突破人工智能綠色低碳技術(shù)瓶頸。

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