近日，以“绿色引领数智创新：人工智能赋能能源行业可持续发展”为主题的第十三期“现代新国企”研讨会在杭州成功举办。本次研讨会由国务院国资委新闻中心、浙江省国资委指导，《国资报告》杂志社、阿里云智能集团联合主办，中国能源研究会、中国石油学会、中国煤炭学会、中国电力发展促进会协办。人工智能和能源领域权威专家学者、国资央企及地方国企代表、人工智能领军企业代表等280余人共同参会。

大会系统探讨了人工智能技术在能源领域的创新应用和落地路径，推动国有企业在数字化转型中把握先机、勇当主力军，为实现能源行业高质量发展和高水平安全注入新动能。研讨会同期召开了四场平行论坛，分别围绕“能源发展与数智创新”“AI+新能源”“矿业AI高质量建设”“央国企数智化出海”等主题展开深入研讨。

锚定“AI + 能源”融合发展新方位

作为我国国民经济的基础性行业，能源行业的数字化转型是技术革新的必然选择。国资央企既是能源安全的“压舱石”，也是数智化转型的“国家队”，当前正推动人工智能与能源产业加速融合，成为驱动行业高质量发展的关键动力。

“人工智能迎来了新的热潮，与以往不同，这次不单单是概念探索、科技探索，而是切切实实走到了垂直领域。”中国社会科学院学部委员、能源经济研究中心主任、国家能源委员会专家咨询委员会委员史丹在主旨演讲中指出，全球能源转型总体放缓，但出现区域分化，北欧小型先进经济体转型步伐放缓，欧美国家受能源短缺影响调整弃核弃煤计划，而中国、巴西等新兴经济体转型提升较快。“十五五”期间，化石能源仍是我国的主体能源，低碳化改造至关重要，需通过AI技术提升化石能源利用效率，推动能源结构优化。

中国社会科学院学部委员、能源经济研究中心主任、国家能源委员会专家咨询委员会委员史丹

在传统能源转型这一关键领域，国资央企积极响应国家战略部署，系统推进AI与能源产业的融合创新。

“当前，中央企业在人工智能技术应用方面正快速推进，已取得初步成效，但整体仍处于早期阶段。” 中国船舶、中国⽯化、招商局集团外部董事吴献东表示，现阶段，虽然能源行业的AI应用仍落后于军工领域，但凭借产业链完整、应用场景丰富的优势，能源化工行业与人工智能的融合发展有望迅速迎头赶上。

“煤炭在相当长的时间内，还是主体能源。面对‘双碳’目标和能源安全战略，必须依靠人工智能实现高端化、绿色化、智能化转型。”中国煤炭科工党委常委、副总经理刘见中表示，煤炭行业已制定明确的技术路线图，“计划到2035年实现半自主化，2050年达到高自主化水平”。

要实现能源行业转型目标，需要深刻理解人工智能与能源融合的核心价值。

“‘AI+’的核心价值有三层：一是算法模型与应用场景深度耦合，二是充分释放数据要素价值，三是打破传统认知边界，推动能源全链路的系统性变革。”国家电投首席信息官、财务与资本部主任徐立红在分享中指出，只有当AI完成从技术应用到模式重构的深层革命，才能成为支撑能源战略的核心力量。

中国船舶、中国石化、招商局集团外部董事吴献东

近年来，电网行业正在积极探索切实可行的规划和路径。“我们梳理的核心业务，涉及电力调度领域的优化决策、风险预警等复杂场景，AI必须嵌入业务流程实现闭环运行，才能实现真正的高价值应用。”南方电网战略高级技术专家、南方电网数字集团人工智能研究中心总经理梁寿愚表示。

在浙江，相关国有企业已经进行实质性布局。浙江省能源集团党委委员、总工程师滕卫明介绍，集团发布了《浙能集团“人工智能+”三年行动方案》，也正在编制十五五科技创新规划人工智能专项，聚焦“生产运维、能源服务、经营管理、科技研发”四大赛道，全面覆盖生产、经营、管理各业务条线和火电、新能源、煤炭、油气等重点领域及沙戈荒大基地、深远海风电等特色场景，到2027年，形成“1+2+4+N”的人工智能总体布局。

深耕“AI + 能源”高价值场景

在AI与能源融合的实践战场上，国资央企发挥“主力军”作用，围绕石油石化、核电、煤炭、电力、航运等领域，打造一批可复制、高价值的应用场景，推动AI从 “单点试点” 走向 “规模化落地”。

在油气勘探领域，AI的应用已从地质预测延伸至装备智能化。据吴献东介绍，中石化长城大模型已经通过权威评测，达到行业引领级水平。在江汉油田钻井卡钻分析中，AI判断结果与专家判定高度一致。再如，中国石油GeoEast系统应用人工智能后，在国际招标中中标率高达70%-80%。招商局与中船合作研发的智能风帆系统，通过人工智能识别风向，可实现340度风向利用，在固定航线上节油达到15%。

中国煤炭科工党委常委、副总经理刘见中

在电力系统的智能化转型中，AI是复杂调度与安全管控中的“大脑”。“2024 年，南方电网研发的AI负荷预测系统的预测准确率从人工的97.7%提升至98.4%，春节期间预测准确率98.06%，相比人工提升0.59%。基于强化学习的电力调度智能体，实现实时断面越限的调控策略生成，断面调控的决策时间从分钟级提升到秒级，策略有效性大于90%。广州调度故障预案生成智能体累计生成不同场景的故障预案4700余个，有效提升电网安全稳定运行水平。”梁寿愚表示。

在核电领域，AI成为高质量建设运营与安全管控的关键支撑。“华龙一号”总设计师、中广核首席专家王鑫表示，“通过AI算法构建的覆盖文档到图纸的全维度生产体系，其智能识别技术能够自动捕捉文件中的技术疏漏。在单体项目的40万张图纸中，AI能自动筛查一致性偏差”。“放眼施工现场，AI监测系统已成为全天候的安全卫士，通过视觉算法实时监控操作规范，主动识别高危区违规行为。”王鑫说。

国家电投首席信息官、财务与资本部主任徐立红

煤炭行业的AI应用成效明显。刘见中指出，智能化代表着煤炭新质生产力，对于减人、增安、提效、保供都具有重大意义。例如，中国煤科研发的 “太阳石矿山大模型”，覆盖行业7大模态数据（文本、图像、视频、音频、设计、点云、时序），构建感知智能、认知智能、决策智能的矿山智能生态体系，已赋能矿山中控、视巡、知行等应用。
在新能源领域，AI在提质增效与精细管理方面创造了多重价值。

徐立红分享了国家电投的多项应用成效。“通过AI气象预报+双驱动模型，风光预测准确率提升10%，光储协同系统提升并网应用小时15%，无人机巡检使运维成本降低40%，电力现货辅助决策系统已在24个省份应用。”徐立红说。

在经营管理方面，徐立红特别介绍道，“集团2017年启动央企首个全球司库建设，2021年系统投运万亿资金在线管控。从司库起步，2024年7月升级启动了“大司库”项目。通过数字化技术，整合全域资源，将“大司库”打造成AI赋能时代的‘价值管理平台’。”

在浙江能源，AI智能化已渗透至财务、招标、作业等企业运营全链条。“比如在财务管理方面，通过多模态技术融合，实现业务自动化流程超过99%；在招投标监管方面，AI智能监控累计监管标段超过5600个，事件追溯时间从4小时压缩到几分钟；在作业安全方面，开发人员异常行为检测模型，结合5G和北斗定位，实现海上人员轨迹跟踪。我们还研制了7款能源生产服务机器人，在多个电厂应用，并推广到外部单位。”滕卫明介绍道。

“华龙一号”总设计师、中广核首席专家王鑫

所有这些智能化应用，都离不开强大、自主、高效的算力基础设施作为支撑。

“在电力企业智能中心建设中，浪潮集团提供人工智能服务器+本地AI加速卡，满足电力密集计算要求，体验效率提升15%以上。在石油行业，浪潮集团部署了百分之百国产化算力平台，保证十余项应用稳定部署，通过内核调优提升计算效率1倍，能耗降低近40%。”浪潮集团首席研究员、浪潮计算机科技公司总经理贡维表示。

共筑“AI+能源”发展新未来

近年来，尽管人工智能在能源行业的应用已取得显著成效，却仍面临数据安全、成本压力、技术可靠性及算力瓶颈等多重难题。国有企业正通过跨领域协同合作主动破局，助力能源行业智能化转型迈向新阶段。

“任何能源行业的改革转型，都要避免能源成本大幅上升，否则就会引发损失而物极必反。”面对成本效益压力日益凸显的现状，史丹强调，企业必须找到能源转型最低成本的路径，通过政策组合确保平衡发展。在“十五五”期间，要稳定能源供应，坚守能源安全，避免能源成本大幅上升，保证绿色增长，并建设新型能源体制。

南方电网战略高级技术专家、南方电网数字集团人工智能研究中心总经理梁寿愚

提升数据使用质量、确保数据安全，是业界的共同关切。

刘见中表示，行业面临原始数据量大但有效数据不足的困境。煤矿井下环境复杂，如何实现数据可信、精准、可靠是最大挑战。此外，数据孤岛化问题，装备物理实体与智慧大脑如何实现具身智能等仍是待解难题。展望传统能源转型，刘见中认为，应推动行业大模型与专业机理模型深度融合，实现业务场景的精准解决方案；同时，推进人工智能智慧大脑与具身智能的研发应用，并在多场景推动智能体可靠交付与AI协同合作。

“AI必须通过三把尺子考验：能否提升安全质量？能否实现降本增效？能否沉淀经验？现在部分场景还存在应用浅层化问题，数据价值未能充分释放。”王鑫表示，中广核正着力构建自主可控的智能化技术生态，继续秉持稳妥有序、安全可控原则，在确保核安全的前提下，计划用3–5年时间基本建成覆盖设计、施工、运维等核心环节的智能辅助体系，推动核能事业向更高效、更智能方向发展。

浙江省能源集团党委委员、总工程师滕卫明

另外，在多位与会嘉宾看来，当前能源生产领域大模型仍处于探索阶段，技术融合深度仍有待提升，技术可靠性有待进一步更高，标准体系也亟待完善。

“电力系统容错率极低，必须解决可解释性问题，南方电网正在研究将大模型与知识图谱相结合进行确定性推理的技术路径。当前，AI模型参数量巨大，如何确保其在垂直领域安全可靠运行，仍是重大挑战。”在电力系统应用方面，梁寿愚介绍道，未来，南方电网将重点推进两方面工作：提升机器人的自主性，以及深耕电力应用场景，如站端漏电检测、巡检等业务，预期实现主站、厂站侧协同的机器人任务管理和下发。

“能源领域面临模型复杂性高、交叉学科团队组建难等挑战，需建立统一的标准规范与评测体系。”滕卫明认为，尤其在核电等高危行业，应构建覆盖AI技术全生命周期的风险管理系统。到2027年，浙江能源将形成“1+2+4+N”人工智能整体布局，提升管理效率，降低运营成本，提高决策质量，保障安全生产，推动科技创新，形成一批人工智能赋能发展与融合创新的新范式。

同时，算力瓶颈制约技术突破。“万亿参数模型需要更大显存、更高互联带宽。国产算力面临工艺代差带来的性能挑战，需通过系统架构创新弥补单卡算力不足。”贡维表示，当前MoE架构虽提升性能，但预训练消耗巨大，推理阶段又涉及复杂技术路线，这些均需尽快突破、下一步，浪潮将持续加大在基础算力设施上的创新，以提供更优质产品和服务。

浪潮集团首席研究员、浪潮计算机科技公司总经理贡维

“境外监管合规差异、数据应用与安全的平衡，都是必须面对的难题。在跨业态协同调度、经营全链路智能预测精准度上，与行业先进水平还有差距。”徐立红坦言，下一步，国家电投将以AI拓展能源可持续发展空间。具体来看，国家电投计划从三个方向深化布局：一是发布垂域大模型抢占技术制高点。二是实现物理与数据联动。三是打造央企责任载体，将AI融入ESG、融入生态、融入监管，服务能源战略大局。

突破上述瓶颈需政、产、学、研、用多方协同，国资央企将与科技企业共创数字生态，共同推动能源行业智能化转型。

会上，由国资报告智库、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所和阿里云智能集团联合发起的“AI+能源”高价值场景发展研究课题正式启动。该课题聚焦能源领域科学发现、智能调度、安全生产、设备运维、绿色低碳等关键场景，将构建国内首个覆盖能源全产业链的“AI+能源”高价值场景体系。

据了解，课题研究将通过“标准引领-案例示范-路径落地”一体化推进机制，系统总结能源领域AI应用的实践经验、挑战与策略，形成覆盖场景体系、评价标准、典型案例与落地指引的智库成果。重点研究5个核心场景，每个场景选取3—5个典型案例，为能源行业提供“场景库+方法论+工具箱”组合支撑。相关成果将助力能源革命与数字中国建设同频共振，降低AI应用试错成本，加速智能化升级，提升能源保供与绿色发展能力，推动AI技术规模化应用，促进产业链上下游协同创新。

阿里云智能集团资深副总裁，政企事业部总裁李津作为主办方代表参会并发表致辞，他表示，当前全球正处在新一轮科技革命与能源变革的历史交汇点。实现“双碳”目标已成为国家战略，绿色低碳转型不仅是时代命题，更是高质量发展的内在要求。在这一进程中，人工智能、云计算为代表的数字技术正成为推动能源体系智能化、清洁化、高效化升级的关键引擎。很荣幸，阿里云自成立以来，已与国家电网、南方电网、国家能源集团、国家电投、中国华电、中石油、中石化、国家管网集团、京能集团、山东能源、陕煤集团等多家央国企建立了深度合作，成为云和AI的长期技术服务商。

面向未来，阿里云将继续秉持开放、合作、共赢的理念，充分发挥全栈AI云的技术优势，全力支持央国企在能源勘探、生产、传输、消费全链条的智能化升级，共同构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系。期待携手各方，共同推动AI与能源深度融合，为构建新型能源体系、实现“双碳”目标贡献科技力量。”

阿里云助力加速“人工智能+能源”创新落地_近期活动-阿里云政企业务