“人工智能 + 能源”：以教育破解人才密码，按下能源高质量发展 “未来加速键
近日，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《意见》），紧扣党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，以 “应用导向” 为核心抓手，为人工智能与能源产业深度融合绘制了清晰路线图。这份文件不仅瞄准能源安全与绿色低碳转型的核心需求，更明确了2027年、2030年两大关键时间节点的发展目标，将为新型能源体系建设注入强劲的 “智能动能”以及透露出对复合型人才的迫切需求。
《意见》对能源与人工智能融合的发展路径进行了分阶段规划，既有 “短期突破” 的务实布局，也有 “长期领先” 的战略考量。 到2027年，能源领域的 “智能基础” 将全面夯实：初步构建融合创新体系，实现 “五个以上专业大模型” 在电网、发电、煤炭、油气等领域深度落地，挖掘 “十个以上可复制示范项目”，探索 “百个典型应用场景”，同时完善百项技术标准、培育复合型人才队伍。届时，能源系统的安全可靠性与运行效率将显著提升，智能化成效初步显现，为后续发展筑牢根基。 到2030年，我国能源领域人工智能技术将实现 “质的飞跃”：专用技术与应用总体达到世界领先水平，算力与电力协同机制全面完善，形成绿色高效的算力用能模式。更关键的是，人工智能将实现 “跨领域、跨行业、跨场景” 赋能——从电力智能调控到能源资源勘探，从新能源预测到具身智能、科学智能的关键落地，一批全球领先的研发平台与人才基地将成为 “标杆力量”，为能源高质量发展提供坚实支撑。
锚定两大目标：构建能源智能创新新格局《意见》对能源与人工智能融合的发展路径进行了分阶段规划，既有 “短期突破” 的务实布局，也有 “长期领先” 的战略考量。 到2027年，能源领域的 “智能基础” 将全面夯实：初步构建融合创新体系，实现 “五个以上专业大模型” 在电网、发电、煤炭、油气等领域深度落地，挖掘 “十个以上可复制示范项目”，探索 “百个典型应用场景”，同时完善百项技术标准、培育复合型人才队伍。届时，能源系统的安全可靠性与运行效率将显著提升，智能化成效初步显现，为后续发展筑牢根基。 到2030年，我国能源领域人工智能技术将实现 “质的飞跃”：专用技术与应用总体达到世界领先水平，算力与电力协同机制全面完善，形成绿色高效的算力用能模式。更关键的是，人工智能将实现 “跨领域、跨行业、跨场景” 赋能——从电力智能调控到能源资源勘探，从新能源预测到具身智能、科学智能的关键落地，一批全球领先的研发平台与人才基地将成为 “标杆力量”，为能源高质量发展提供坚实支撑。
聚焦八大场景：人工智能赋能能源全产业链能源行业场景复杂、需求多元，《意见》并未泛泛而谈，而是精准锁定八大重点领域，通过 “场景化突破” 推动人工智能从 “技术概念” 转化为 “实用工具”。
电网：打造新型电力系统 “智慧大脑”电网是能源配置的核心枢纽，《意见》将 “人工智能+电网” 置于优先位置。在规划设计阶段，通过电力供需智能预测、电网故障智能诊断，推动规划方案从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”；在调度运行环节，依托新能源功率预测、市场出清运筹优化等智能化应用，支撑全国统一电力市场安全稳定运行；在设备管理方面，构建 “状态感知-故障预警-智能检修” 的全流程体系，比如通过无人机巡检、智能传感器监测，实现电力设备的预测性维护，大幅提升精益化管理水平。此外，电力应急抢修也将引入 “灾害风险智能预警、应急方案智能决策” 系统，让电网防灾减灾能力迈上新台阶。
新能源：破解 “波动性” 难题，筑牢清洁供给根基新能源的 “出力波动、间歇性” 一直是其大规模消纳的核心痛点，而人工智能正是破解这一难题的 “关键钥匙”。《意见》提出，要构建 “气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维” 一体化模式：一方面，研发 “复杂场景下功率预测大模型”，实现转折性天气、小尺度区域的高精度预测，提升新能源并网稳定性；另一方面，针对偏远地区新能源场站运维难题，通过声纹检测、无人机巡检、无人车联动等技术，实现 “无人化运维”，大幅降低运营成本、提升效率。在规划设计环节，人工智能还能融合发电效率、投资回报率等因素，智能推荐最优机型与设计方案，让新能源项目从 “源头” 就具备高效基因。
传统能源：以智能升级守护 “能源安全底线”煤炭、油气、火电、水电等传统能源，是我国能源安全的 “压舱石”，《意见》明确以人工智能推动其 “清洁化、高效化、安全化” 转型。 在煤炭领域，重点突破 “无人化作业”：通过煤矿地质勘探大模型融合地面与井下数据，实现地质风险动态预警；井工煤矿依托多模态感知技术，让采煤、掘进设备群实现 “智能截割、自主协同”，露天煤矿则推动挖掘机、矿用卡车 “无人驾驶规模化运行”，真正实现 “减人、增安、提效”。 在油气领域，人工智能将贯穿 “勘探-开发-炼化” 全链条：勘探阶段通过地震测井专业大模型精准定位有利地质目标，开发阶段依托智能优化软件动态调整钻井压裂参数，炼化阶段则通过 “大小模型协同” 减少工艺波动、降低安全风险，甚至实现油气管网 “黑屏智能调控”，提升保供能力。 在火电、水电领域，智能化聚焦 “降碳与安全”：火电通过燃料智能管控、设备全生命周期监测，实现清洁降碳与灵活调峰；水电则融合气象水文耦合大模型，提升流域调度精度，同时依托知识图谱、智能机器人，实现大坝安全状态 “早期识别—智能预警”。
能源新业态：培育绿色转型 “新增长极”虚拟电厂、新型储能、绿氢生产等新业态，是能源转型的 “新赛道”，《意见》将人工智能作为其 “提质增效” 的核心工具。比如虚拟电厂可通过智能算法，根据电网指令与市场信息动态优化控制策略，实现大规模灵活性资源的 “聚合调控”；绿氢生产则融合风光功率预测、电解槽状态数据，通过人工智能驱动电流密度 “毫秒级匹配”，提升可再生能源利用率；新型储能通过智能监测与协同控制，实现与电力系统的 “动态适配”，为新能源消纳提供有力支撑。
突破三大技术瓶颈：打通智能融合 “堵点”人工智能与能源融合的过程中，数据孤岛、算力碎片化、算法不可解释等问题一直是 “拦路虎”，《意见》针对性提出三大技术攻关方向： 夯实数据基础是前提。针对能源数据安全与共享需求，推动数据智能标注、隐私计算、动态加密技术研发，既打破 “数据壁垒” 形成高质量数据集，又确保数据全流程安全，为人工智能应用提供 “源头活水”。 强化算力支撑是关键。面对能源领域多元异构算力的利用需求，攻关 “统一调度、存算网一体化” 技术，同时构建 “算电协同” 机制——统筹算力、电力、通信资源，提升算力中心绿电比例，解决 “算力高耗能” 难题，实现 “智能计算” 与 “能源节约” 的双赢。 提升模型能力是核心。围绕能源领域对模型 “安全性、可解释性” 的特殊要求，加大 “多智能体协同、模型轻量化推理” 技术研发，推动机器视觉、时序预测等技术与能源软件深度融合；同时突破人工智能绿色低碳技术，比如液冷数据中心、废热回收等，让 “智能技术” 本身也符合绿色发展要求。
多维保障护航：确保政策落地 “不打折扣”为让 “人工智能+” 能源的蓝图变为现实，《意见》从组织、创新、标准、试点、资金、人才六大维度构建保障体系：
在组织实施上，要求地方能源主管部门与中央企业建立专项工作机制，形成 “上下联动、层层落实” 的推进格局；在协同创新上，鼓励企业牵头组建跨领域 “创新联盟”，深化产学研用合作，构建开放共享的创新生态；在标准建设上，加快编制数据治理、场景设计等技术规范，探索建立应用评估体系与测试平台，甚至支持企业主导制定国际标准，推动技术 “走出去”；在试点示范上，遴选标杆项目，将相关技术装备纳入 “首台（套）” 支持范围，鼓励跨行业场景探索；在资金与人才上，发挥中央财政资金引导作用，吸引社会资本参与，同时推动能源企业与高校共建 “人才培养基地”，打造能源与人工智能复合型人才队伍。
智能赋能能源 “新质生产力”《意见》的出台，不仅是对 “人工智能+” 行动的具体响应，更标志着我国能源发展正式迈入 “智能驱动” 的新阶段。当人工智能与电网、新能源、传统能源、新业态深度融合，不仅能提升能源系统的 “安全韧性”，加速绿色低碳转型，更能培育出一批新产业、新模式、新动能，为能源领域 “新质生产力” 的发展提供核心支撑。 未来，随着各项措施的落地，我们将看到：偏远地区的风电光伏场站实现 “无人值守却高效运行”，煤矿井下少人甚至无人却能 “安全产煤”，电网能根据供需变化 “智能调度”，绿氢生产能随风光波动 “动态调节”——这不仅是能源的 “智能化革命”，更是我国能源高质量发展的 “新图景”。
