能源业人工智能应用全景图：从智慧电厂到数字员工

偌大的火力发电厂里，智能机器人精准巡检，AI系统自动调控，大数据实时优化运行。这不是科幻电影，而是正在发生的能源革命。

在内蒙古的风电场，人工智能算法清晨就已精准预测出未来一段时间的风速与发电量；千里之外的华东智能电网，正实时平衡着海量用电需求与分布式能源的供电波动；在深海油气平台，AI驱动的监测系统持续排查设备隐患，确保开采作业安全稳定。

这幅由人工智能深度赋能的能源图景，正从蓝图加速走向现实。

01 国家战略布局：AI成能源转型核心驱动力

2025年，国家发展改革委与国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，为能源与AI的深度融合划定了科学路径。这份文件标志着我国能源行业正迈入一场系统性、革命性变革。

《实施意见》设定了明确阶段目标：到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，探索百个典型应用场景赋能路径。

展望2030年，我国能源领域人工智能专用技术与应用总体将达到世界领先水平。

这一系列政策背后，是AI赋能能源行业的巨大潜力。能源领域数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富，具备走在人工智能应用前列的显著优势。截至2024年底，仅能源央企就发布了25个垂直行业大模型，落地应用产品超28款。

能源业人工智能应用全景图

02 应用场景全景：八大领域全面赋能

人工智能在能源行业的应用已呈现全方位布局态势。相关政策系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，明确37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涉及百余项具体场景。

发电领域：从“人力坚守”到“智能运维”

在传统火电行业，AI正带来革命性变化。以国家能源集团国神公司为例，其下属电厂通过部署AI智能巡检系统，实现了输煤皮带全天候无人巡检，系统可对跑偏、堵煤、撕裂等问题进行毫秒级响应和自动化处理。

“判断险情，大多依靠经验与直觉。”在电厂工作多年的燃料部专工程波描述了过去的人工巡检方式。如今，AI摄像头自动识别仪表读数，精度达小数点后两位；红外热成像仪实时捕捉泄漏风险；物联网传感器直连中央系统，设备状态一目了然。

智慧电厂不仅解放了人力，更带来了实实在在的效益。在府谷电厂，集控中心大屏上，“锅炉污染率”曲线实时波动。系统自动提示“屏过区域污染值升高，建议启动吹灰”，值班员一键确认，吹灰装置随即运行。仅此一项，年节约燃煤近万吨。

电网管理：从“被动响应”到“主动预测”

在电网领域，AI的应用同样深刻。电网企业利用人工智能算法可提前预测线路故障，大幅缩短停电时间；智能算法综合考虑风光发电波动、用户用电规律、电网承载能力，提升能源配置效率。

特别是在新能源接入方面，AI解决了电网的一大难题。风能、太阳能的间歇性和波动性曾让电网“望而生畏”，如今AI风光功率预测模型可精准预判新能源出力，为电网接纳新能源提供技术支撑。

油气煤炭：从“危险作业”到“智能开采”

在油气行业，中国石油建成的3000亿参数昆仑大模型，从勘探开发、炼油化工到装备制造，应用场景赋能油气全产业链。在油气勘探开发领域，昆仑大模型构建智能化全波形反演应用场景，提高了地震波波动方程求解效率，实现了正反演全流程10倍以上的效率提升。

煤炭领域，北露天煤矿的无人驾驶矿用宽体车在煤海中穿梭，井然有序地进行土岩运输工作，采、运、排全流程实现了无人运输作业。

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03 技术支撑：数字员工融入能源企业

随着AI技术的发展，“数字员工”正成为能源企业的新生力量。以浙江实在智能科技有限公司推出的“实在Agent”为例，这款数字员工产品已服务超4000家企业，包括国家电网、中核集团等能源央企。

实在Agent融合了大语言模型（TARS）、屏幕语义理解（ISSUT）和机器人流程自动化（RPA）等核心技术。创始人孙林君形象地解释：“TARS相当于‘大脑’，负责理解与决策；ISSUT是‘眼睛’，能识别屏幕信息；RPA则是‘手脚’，负责执行具体操作。”

在能源领域，这类数字员工可应用于多种场景：在人力资源管理岗位上协助筛选简历、在制造业车间自动采集生产数据、在银行系统里精准核对账目。实在智能发布的升级产品“实在Agent+企业大脑”，更标志着数字员工从单兵作战迈入协同办公新阶段。

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04 实践成效：数据驱动能源效率革命

能源企业的AI实践已产生显著效益。在花园电厂，国神公司部署“DeepSeek”大模型作为AI智慧中枢，接入数百个传感器与影像设备，实现设备异常识别准确率超95%，非计划停机时间减少40%，年节约标煤数万吨。

在河曲电厂，智能监盘系统通过人工智能技术，从海量数据中构建预警模型，实现设备健康实时诊断与故障预测，极大缓解了传统模式下人员负担重、响应慢的难题。

数据正成为新型“煤炭”——越使用越活跃，越挖掘越有价值。国神公司电力管理部主管马驰表示，公司通过统一数据中台实现数据“一次录入、全域共享、多次复用”，从根源上打破信息壁垒。

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05 挑战与未来：AI与能源深度融合之路

尽管前景广阔，“AI+能源”的深度融合仍面临多个挑战。能源数据分散在不同企业、不同部门，标准不一、共享不畅；部分AI技术在能源场景的可靠性尚需验证；既懂能源生产运行规律，又精通AI算法开发的复合型人才稀缺。

特别是大模型的“黑箱”特性和潜在幻觉风险，使其在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚难以完全满足行业级可靠性要求。

未来，AI与能源的融合将呈现三大趋势：一是从单点应用向全链条赋能拓展；从技术探索向规模化落地推进；从效率提升向绿色发展深化。

生成式AI在能源行业的应用已从技术探索转向规模化落地，成为推动能源转型、提升运营效率和实现“双碳”目标的核心驱动力。

站在北露天煤矿的观景台上，无人驾驶矿用宽体车井然有序地穿梭工作；千里之外的花园电厂，AI大模型正实时优化着发电策略；而在无数能源企业的办公室内，数字员工正在处理着繁琐的报表和数据。

能源局科技司相关负责人指出，随着政策红利持续释放、技术创新不断突破、生态体系逐步完善，一个更加安全、高效、绿色、智能的现代能源体系将加速形成。到2030年，AI将像电力一样，成为能源行业的基础能力，渗透生产、传输、消费的每个角落。