人工智能与能源双向赋能：十大应用场景排行榜

人工智能与能源的融合绝非简单的加法——它正在实质性地重构能源行业的运行逻辑。作为建设能源强国、发展能源新质生产力的核心引擎，AI正推动整个产业链从决策到执行全面升级。

国家能源局近期公布51个“人工智能+”能源高价值场景，覆盖油气、电网、新能源、能源新业态八大类典型应用。这批场景的筛选逻辑清晰：聚焦可规模化复制、商业模式可借鉴的融合发展新范式，推动AI技术的深度工程化落地。

国家能源局相关部门负责人明确表示，这批高价值场景的核心价值在于为AI与能源的深度融合提供可执行的实践路径。场景设计直面能源企业最迫切的发展需求、行业共性瓶颈与应用短板，通过精准凝练避免技术空转。首批示范样本覆盖电网、新能源、新业态、油气等关键领域，将加速AI技术在能源行业的规模化扩散。

这并非简单的场景发布。厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺认为，高价值应用场景的公布向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。他强调，缺乏真实场景的情况下，AI技术难以与产业链深度融合，能源数据也缺乏有效切入点。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，使场景从补贴驱动转向价值驱动，真正实现产学研用一体化绑定。

业内共识逐渐清晰：需加速AI在能源规划设计、勘探开发、生产运行、设备运维、运营管理及安全监管等全链场景的落地，全面提升能源系统的清洁低碳水平、安全高效运行能力及灵活智能响应速度。

政策催化下，越来越多能源企业加大AI大模型开发力度，推动深度融合发展。以能源化工领域为例，中国石油的昆仑大模型已进入主动智能阶段，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，实现152个应用场景规模化落地。其中，油气勘探领域的智能化声波全波形应用场景从二维升级至三维，处理周期从20天压缩至3天，综合成本降低超30%——技术落地的显性效益清晰可见。

发电领域同样表现突出。国家能源集团的“擎源”发电大模型在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域全面应用，针对性破解发电行业安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等顽疾，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核心，提供专业电力知识检索，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精准服务。其电力专用多模态大模型底座正支撑全网多模态场景统一调用。

关于“人工智能+”能源的未来方向，中国能源研究会报告给出清晰判断：面向2026年及“十五五”时期，我国AI与能源融合发展将进入从点位突破向体系化推进、从试点探索向规模化应用拓展的关键转型期。

孙传旺进一步指出，AI模型能否撬动AI与能源的双向赋能，取决于数据安全流通机制、责任边界清晰度以及商业模式的运转效率。破解路径在于：借助能源新业态吸引资本入场，通过算电协同创造新型交易模式，持续迭代能源智能装备以加速产业链共振。中国企业改革研究会研究员周丽莎补充强调，应探索大模型在能源生产、销售、服务等场景的落地，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协同，形成合力，系统性提升能源行业数字化整体水平。

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