中國儲能網(wǎng)訊：人工智能（AI）作為引領未來發(fā)展的戰(zhàn)略性技術，與能源產(chǎn)業(yè)的深度融合，正催生“人工智能+”能源新范式，成為推動能源革命、保障國家能源安全、實現(xiàn)“雙碳”目標的重要驅(qū)動力。本文系統(tǒng)研究了“人工智能+”在電力、煤炭、油氣三大基礎能源行業(yè)的應用現(xiàn)狀和優(yōu)勢，深度剖析了其在數(shù)據(jù)、模型與場景、信息安全、人才、電力與算力五個關鍵維度上面臨的共性及行業(yè)特異性挑戰(zhàn)，并提出一套系統(tǒng)性的、分階段的發(fā)展建議，旨在為構建新型能源體系，實現(xiàn)能源行業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)的雙向協(xié)同促進提供決策支持。
一、現(xiàn)狀：多點行業(yè)突破，初具系統(tǒng)規(guī)模
當前，“人工智能+”能源應用已整體完成技術可行性驗證，進入規(guī)模化實踐探索的關鍵階段。在電力、煤炭、油氣等關系國計民生的重點能源領域，人工智能技術在提升生產(chǎn)運行效率、保障運營安全、優(yōu)化資源配置等方面展現(xiàn)出顯著效益。然而，各行業(yè)數(shù)字化基礎和發(fā)展水平存在明顯差異，整體上正處于從單點技術突破向系統(tǒng)化、規(guī)?；瘧猛茝V的重要轉(zhuǎn)型期。推動“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展，是把握新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略抉擇，是驅(qū)動能源產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革、動力變革的核心引擎。其價值遠不止于技術層面的工具性應用，更體現(xiàn)在對能源系統(tǒng)底層邏輯的重塑、對國家能源安全基石的鞏固以及對全球低碳競爭格局的深遠影響。具體而言，“人工智能+”能源現(xiàn)狀體現(xiàn)在以下五個維度。
（一）數(shù)據(jù)采集體系基本建成，數(shù)據(jù)流通共享存在壁壘
一是電力行業(yè)數(shù)據(jù)基礎較為完善。已建成覆蓋“發(fā)—輸—配—用”全環(huán)節(jié)的智能化感知監(jiān)測體系。高級計量架構（AMI）、智能巡檢無人機、變電站狀態(tài)監(jiān)測傳感器等設備實現(xiàn)海量實時數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)總量達到EB級別。在新能源功率預測等領域已實現(xiàn)氣象、地理等多源數(shù)據(jù)融合分析。
二是煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)采集聚焦安全與效率。建立以井下環(huán)境監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡為核心的安全數(shù)據(jù)采集體系。地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)、設備運行參數(shù)、生產(chǎn)調(diào)度信息等關鍵數(shù)據(jù)不斷完善。智能化示范礦山建設有效推動行業(yè)數(shù)據(jù)標準化進程。
三是油氣行業(yè)數(shù)據(jù)資源價值密度高。構建覆蓋勘探、開發(fā)、煉化、儲運全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)采集體系。地震勘探、測井解釋等業(yè)務形成高價值多模態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。油氣行業(yè)數(shù)據(jù)管理方式正從分散存儲向集中化、平臺化方向演進。
（二）模型與應用場景廣度持續(xù)拓展，技術深度有待突破
一是電力行業(yè)應用生態(tài)較為完善。在發(fā)電側(cè)，新能源功率預測實現(xiàn)業(yè)務全覆蓋，火電機組優(yōu)化控制取得實質(zhì)性進展。在電網(wǎng)側(cè)，智能巡檢、潮流計算、負荷預測等核心業(yè)務實現(xiàn)規(guī)?；瘧谩Ｔ谟秒妭?cè)，用戶畫像分析、需求側(cè)響應、虛擬電廠調(diào)度等創(chuàng)新應用快速發(fā)展。
二是煤炭行業(yè)聚焦安全與效率雙提升。在安全監(jiān)控領域，計算機視覺技術在人員定位、違章識別、災害預警等方面成效顯著。在智能開采領域，工作面自適應控制、無人駕駛運輸?shù)燃夹g進入工程化示范階段。
三是油氣行業(yè)突出價值創(chuàng)造導向。在上游勘探領域，深度學習技術大幅提升油氣藏識別精度和勘探成功率。在中游管輸領域，智能泄漏檢測、設備預測性維護等技術實現(xiàn)規(guī)?；渴?。在下游煉化領域，工藝參數(shù)優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量預測等應用取得顯著經(jīng)濟效益。
（三）信息安全保障體系初步建立，新型風險應對能力不足
一是傳統(tǒng)安全防護體系持續(xù)完善。關鍵信息基礎設施安全防護能力穩(wěn)步提升，網(wǎng)絡邊界防護、入侵檢測、安全審計等基礎能力全面覆蓋，AI技術已在安全日志分析、威脅情報挖掘等領域?qū)崿F(xiàn)應用。
二是行業(yè)安全防護重點各具特色。電力行業(yè)重點保障電網(wǎng)實時控制系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。煤炭行業(yè)著力防范井下監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)被篡改引發(fā)的安全風險。油氣行業(yè)高度重視長輸管道SCADA系統(tǒng)網(wǎng)絡安全防護。
（四）人才需求持續(xù)快速增長，供給結構亟需優(yōu)化
一是復合型人才嚴重短缺。精通人工智能技術并深刻理解能源行業(yè)特性的跨界人才極度匱乏。能源行業(yè)在人才競爭中處于相對劣勢，高端人才向互聯(lián)網(wǎng)、金融領域流失嚴重。
二是行業(yè)人才儲備差異顯著。電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步較早，人才基礎相對扎實。煤炭、油氣行業(yè)傳統(tǒng)工程技術人才比重大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨挑戰(zhàn)。
三是人才培養(yǎng)體系初見成效。行業(yè)領軍人才和創(chuàng)新團隊初具規(guī)模，但是現(xiàn)有人才知識結構更新速度滯后于技術發(fā)展需求，產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)機制尚未完全建立。
（五）電力與算力局部沖突已經(jīng)顯現(xiàn)，系統(tǒng)規(guī)劃亟待加強
一是算力資源配置亟待優(yōu)化。能源行業(yè)主要依賴私有云和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，資源利用率整體偏低。復雜模型訓練任務開始借助公有云算力資源，算力基礎設施缺乏統(tǒng)一規(guī)劃和集約化建設。
二是能源消耗問題初步顯現(xiàn)。當前AI應用總體能耗處于可控范圍，但增長勢頭迅猛。大模型訓練、數(shù)字孿生等應用將帶來算力能耗的指數(shù)級增長。
三是綠色低碳發(fā)展任重道遠。“東數(shù)西算”工程為綠色算力發(fā)展提供重要契機，可再生能源供電、余熱利用等低碳技術路線仍處于探索階段，算力基礎設施的碳足跡監(jiān)測和管理體系尚未建立。
二、挑戰(zhàn)：壁壘依然存在，亟待深度融合發(fā)展
為推動“人工智能+”能源從示范應用走向規(guī)?；栈荨妮o助決策走向核心賦能，必須清醒認識并系統(tǒng)應對當前面臨的一系列嚴峻挑戰(zhàn)。當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于從“可用”到“好用”的深化攻堅期，以下五大維度的瓶頸問題亟待破解。
（一）數(shù)據(jù)面臨質(zhì)量、共享與合規(guī)的“三重門檻”
一是數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎薄弱。能源工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境復雜，傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)易受干擾，存在高噪聲、高缺失率與異常值頻發(fā)等問題。高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)成本高昂且專業(yè)性強，尤其在設備故障等稀缺樣本場景下，難以構建滿足AI訓練要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
二是數(shù)據(jù)共享機制缺失。發(fā)電企業(yè)、電網(wǎng)公司、用戶等主體間數(shù)據(jù)權責邊界不清，缺乏安全可信的數(shù)據(jù)共享激勵機制與流通平臺。數(shù)據(jù)壁壘導致“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴重，制約全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化與價值釋放。
三是數(shù)據(jù)隱私合規(guī)風險突出。用戶用電數(shù)據(jù)等敏感信息涉及個人隱私保護，在《個人信息保護法》等法規(guī)框架下，如何在合規(guī)前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值利用，成為行業(yè)面臨的重大法律與倫理挑戰(zhàn)。
（二）模型與場景存在可靠性、可解釋性與泛化能力的“黑箱困境”
一是模型可靠性驗證不足。能源系統(tǒng)屬安全臨界系統(tǒng)，深度學習等模型的“黑箱”特性導致其在極端或?qū)弓h(huán)境下行為不可預測，難以滿足電網(wǎng)實時控制、井下自主作業(yè)等核心場景對可靠性的嚴苛要求。
二是模型決策可解釋性缺失。能源領域?qū)＜倚枥斫釧I決策邏輯以建立信任并實現(xiàn)責任追溯?，F(xiàn)有模型缺乏可解釋性支撐，阻礙其在關鍵任務中的深度應用與專業(yè)人員接受度。
三是模型泛化能力受限。針對特定場景訓練的AI模型（如鉆井優(yōu)化、負荷預測）難以適應不同地質(zhì)條件、區(qū)域特征等新環(huán)境，自適應與遷移學習能力不足，嚴重制約技術規(guī)?；茝V。
（三）信息安全面臨攻擊面擴大與防御滯后的“雙重壓力”
一是新型攻擊面持續(xù)擴大。AI技術引入將攻擊向量從傳統(tǒng)IT網(wǎng)絡擴展至數(shù)據(jù)供應鏈與模型本體，數(shù)據(jù)投毒、對抗樣本等新型攻擊手段可系統(tǒng)性破壞模型性能或誘發(fā)關鍵決策失誤。
二是AI原生安全防御能力不足。傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全手段難以有效應對模型竊取、成員推斷等AI特有威脅，缺乏專門防護技術與工具，存在災難性物理安全風險隱患。
三是安全標準與認證體系缺失。能源AI系統(tǒng)安全測試標準、認證流程與審計規(guī)范尚屬空白，導致產(chǎn)品安全基線不明確，規(guī)?；瘧么嬖跇藴时趬?。
（四）人才存在供需不足與培養(yǎng)脫節(jié)的“結構性斷層”
一是復合型人才短缺。市場缺乏既精通AI技術又精通能源業(yè)務的“能源AI架構師”，反映出現(xiàn)行高等教育學科設置過細、產(chǎn)教融合不足等深層次矛盾。
二是現(xiàn)有員工轉(zhuǎn)型壓力巨大。行業(yè)存量從業(yè)人員規(guī)模龐大，知識結構老化與AI技能培訓體系不完善并存，轉(zhuǎn)型阻力較大。
三是自主創(chuàng)新人才培養(yǎng)機制薄弱。能源企業(yè)在體制機制、薪酬結構、創(chuàng)新文化等方面對AI人才的競爭力較弱，面臨“引不來、留不住”的困境。
（五）電力與算力面臨能耗增長與綠色發(fā)展的“可持續(xù)悖論”
一是算力能耗與節(jié)能目標存在沖突。AI算力能耗隨模型規(guī)模擴大呈指數(shù)級增長，與能源系統(tǒng)節(jié)能降碳目標形成內(nèi)在張力，亟待破解“為節(jié)能而耗能”的發(fā)展悖論。
二是算力資源可及性不均。高性能計算資源成本高昂，中小型能源企業(yè)與科研機構算力獲取門檻高，可能加劇行業(yè)“數(shù)字鴻溝”。
三是算力設施與電網(wǎng)協(xié)同不足。大型算力中心集中布局對區(qū)域電網(wǎng)供電能力與穩(wěn)定性構成挑戰(zhàn)，算力負荷與電網(wǎng)智能化調(diào)度間缺乏協(xié)同機制。
三、建議：夯實頂層設計，加快體系化推進
為推動“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展，有效應對當前面臨的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，建議從頂層設計著手，構建政府引導、企業(yè)為主體、科研院所支撐、社會資本參與的協(xié)同創(chuàng)新體系，系統(tǒng)性、體系化推進以下五大維度重點工作，推動人工智能在能源行業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展，構建“人工智能+能源行業(yè)”創(chuàng)新方法論，并推動人工智能技術、方法論的創(chuàng)新發(fā)展。
（一）構建安全可信的能源數(shù)據(jù)基礎設施
一是建立健全能源數(shù)據(jù)標準體系。由國家能源主管部門牽頭，聯(lián)合行業(yè)協(xié)會、龍頭企業(yè)及標準化組織，共同制定覆蓋電力、煤炭、油氣等關鍵領域的能源數(shù)據(jù)元、接口規(guī)范、質(zhì)量評估等國家標準。設立專項支持計劃，推動人工智能技術在數(shù)據(jù)自動清洗、修復與增強方面的規(guī)?；瘧?。
二是建設國家級能源數(shù)據(jù)空間。借鑒國際先進經(jīng)驗，構建安全可信、權責清晰的國家級能源數(shù)據(jù)共享平臺。積極應用隱私計算、聯(lián)邦學習、區(qū)塊鏈等關鍵技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見、可控可計量”。優(yōu)先在電力市場交易、油氣管道公平開放、區(qū)域綜合能源規(guī)劃等關鍵領域開展試點，建立數(shù)據(jù)價值共享機制。
三是完善數(shù)據(jù)合規(guī)治理體系。加快出臺能源數(shù)據(jù)分類分級指南，明確數(shù)據(jù)權屬、使用邊界與安全責任。鼓勵探索數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)銀行等創(chuàng)新模式，在嚴格保障國家安全、商業(yè)秘密與個人隱私的前提下，推動能源數(shù)據(jù)依法有序流動與價值釋放。
（二）突破可信AI技術并打造標桿場景
一是部署“能源大腦”科技攻關專項。設立國家級重大科技專項，重點突破可解釋AI、因果推斷、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習安全驗證等能源領域“可信AI”底層關鍵技術。支持開發(fā)面向電力、煤炭、油氣等行業(yè)特點的專用算法庫與模型框架。
二是實施“揭榜掛帥”示范應用工程。圍繞新型電力系統(tǒng)建設、煤礦智能化升級、油氣增儲上產(chǎn)等國家戰(zhàn)略需求，公開發(fā)布技術攻關榜單，擇優(yōu)遴選創(chuàng)新主體，重點支持電網(wǎng)自律協(xié)同控制、煤礦重大災害智能預警、油氣勘探開發(fā)數(shù)字孿生等具有重大影響的場景應用，打造可復制推廣的標桿案例。
三是建設國家級測試認證平臺。布局建設能源AI模型測試床與認證中心，模擬高保真運行環(huán)境，對AI模型的性能、可靠性、魯棒性與安全性進行全流程測試與權威認證，為AI技術規(guī)?；瘧糜谀茉春诵纳a(chǎn)環(huán)節(jié)提供準入依據(jù)。
（三）構建內(nèi)生安全的能源AI防護體系
一是強化法規(guī)標準建設。推動在《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法規(guī)中增補能源AI系統(tǒng)安全專門要求，建立能源AI產(chǎn)品與服務安全-by-design強制檢測認證制度。
二是突破主動防護技術。在國家重點研發(fā)計劃中專項布局，支持對抗樣本防御、模型水印、數(shù)據(jù)投毒溯源等關鍵安全技術研發(fā)，推動能源AI系統(tǒng)形成自適應、自免疫的內(nèi)生安全能力。
三是完善協(xié)同應急機制。建立能源主管部門與網(wǎng)信、公安等部門的監(jiān)測預警、信息共享與應急響應聯(lián)動機制，定期組織跨行業(yè)、跨領域的“攻防演練”，全面提升能源關鍵基礎設施的網(wǎng)絡安全韌性。
（四）創(chuàng)新產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)體系
一是深化高等教育改革。支持一流高校設立“智能能源”交叉學科，全面推行校企“雙導師制”，共同開發(fā)課程體系與教材。設立專項獎學金，吸引優(yōu)秀生源投身“人工智能+能源”領域。
二是實施高端人才引進計劃。面向全球靶向引進戰(zhàn)略科學家與產(chǎn)業(yè)領軍人才，賦予其在技術路線決策、經(jīng)費使用、團隊組建等方面的充分自主權，打造高水平創(chuàng)新團隊。
三是健全在職培訓體系。依托龍頭企業(yè)、職業(yè)院校與在線教育平臺，對能源行業(yè)在職人員開展全覆蓋、系統(tǒng)化的AI技能培訓，并將培訓成果納入職稱評定與職業(yè)發(fā)展通道。
（五）布局綠色集約的算力支撐體系
一是統(tǒng)籌算力基礎設施布局。將能源行業(yè)算力需求全面納入國家算力網(wǎng)絡體系，在“東數(shù)西算”工程中規(guī)劃建設面向能源領域的綠色集約化算力樞紐，優(yōu)先布局在可再生能源富集區(qū)域，配套保障綠色電力供應。
二是推動算力電力協(xié)同調(diào)度。研發(fā)應用AI賦能的算力網(wǎng)絡協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)，協(xié)同大型算力中心負荷、模型預訓練非實時計算等作為柔性可調(diào)節(jié)資源，積極參與電網(wǎng)需求側(cè)響應，實現(xiàn)算力基礎設施與電力系統(tǒng)的雙向優(yōu)化。
三是支持綠色AI技術研發(fā)。通過稅收優(yōu)惠、專項補貼等政策工具，鼓勵企業(yè)研發(fā)面向能源場景的低功耗AI芯片，推廣應用模型剪枝、量化、知識蒸餾等綠色低碳算法，從源頭降低算力能耗。
四、結論
“人工智能+”能源是一場深刻的生產(chǎn)力變革，是贏得未來能源競爭主動權的戰(zhàn)略制高點，也是實現(xiàn)人工智能高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力。我們正處在從“工具性應用”向“系統(tǒng)性重塑”躍遷的歷史關口。面對數(shù)據(jù)壁壘、模型黑箱、安全風險、人才短缺、算力能耗等多重挑戰(zhàn)，唯有堅持戰(zhàn)略引領、系統(tǒng)布局、跨界融合、安全可控的原則，通過構建能源行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)基座、突破可信AI技術、筑牢安全防線、創(chuàng)新人才機制、發(fā)展綠色算力，真正釋放人工智能的乘數(shù)、指數(shù)效應，驅(qū)動我國能源事業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展，并以此為動力，推動人工智能技術與其方法論的持續(xù)演進，為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家提供堅實的能源支撐。
