［摘要］人工智能在能源领域的应用越来越深入，给全球能源行业带来巨大变革。在推动能源技术创新、提高能源生产效率、优化能源消费业态的同时，人工智能赋能能源领域发展也面临关键技术受限、能源“数据孤岛”、专业人员不足以及自身能源消耗等风险与挑战。文章提出要多管齐下，推动“人工智能+能源”建设驶入快车道，具体举措包括产学研深度融合，创新人工智能前沿技术；完善数据资源体系，建设能源行业数据管理平台；推动学科交叉融合，培养“人工智能+能源”高端人才；加强人工智能应用规划管理，提高能源使用效率。

　　［关键词］人工智能；能源领域；变革

　　0引言

　　人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学［1］。2024年诺贝尔化学奖和物理学奖双双授予了人工智能领域的专家，这不仅是对过去人工智能发展成就的肯定，还是对未来科学发展趋势的引领。目前，新一代人工智能的相关领域，包括学科建设、理论建模、技术创新以及软硬件的迭代升级，均呈现出全面发展的态势。

　　2023年，《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确提出，能源是经济社会发展的基础支撑，能源产业与数字技术融合发展是新时代推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎。2024年政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”

　　当前，人工智能以其技术含量高、创新性强、涉及领域广的特点，正在深刻改变能源生产方式和能源产业形态，进而推动生产力实现质的跃升［2］。2024年，甘肃省庆阳市“东数西算”源网荷储一体化智慧零碳大数据产业园已建成并投入运营，成功搭建起“算力网+能源网”通道，推动“瓦特”产业向“比特”产业高效转化。2025年，大庆油田采油三厂迎来首台联合站室内外“智能巡检机器人”的启用，兰州石化常减压区域智能车间建设完成。在油气勘探开发、炼化销售、装备制造等众多领域，“三桶油”等油气企业积极构建独具特色的应用场景，开展创新实践。针对2011—2021年我国省级面板数据的实证分析表明，人工智能的发展显著降低了工业碳排放强度，同时显著提升了工业绿色全要素生产率［3］。尽管人工智能在推动能源领域变革方面的应用前景广阔，但其发展也伴随着关键技术受限、能源“数据孤岛”、专业人员不足以及自身能源消耗等风险与挑战，需要采取多维度的应对举措。

　　1人工智能推动能源领域变革的前景

　　人工智能将推动能源领域发生历史性变革，推动能源行业跨越式发展。

　　1.1推动能源技术创新

　　一是创新科研范式。传统的科研模式依赖实验和理论推导，在人工智能的推动下科学研究迎来“第五范式”［4］，其通过深度神经网络计算、机器学习等先进手段，能够快速掌握数据的规律和趋势，从而加快科研进程，推动能源装备智能感知与智能终端技术、能源系统智能调控技术、能源系统网络安全技术等突破。二是强化交叉融合。在能源领域，人工智能可用于智能生产调度、质量控制、设备运维、安全风险评估预警、供应链管理等，其中涉及与化学、化工、材料、机械、信息、管理等多学科的交叉融合，为能源系统的智能化、高效化提供了有力支撑［5］。三是催生新兴产业。人工智能在能源领域的应用不仅推动了传统能源产业的升级，还催生了大量新兴产业［6］。比如，基于人工智能的能源管理系统、能源交易平台等不断涌现，为能源产业的多元化发展注入了新的活力。

　　1.2提高能源生产效率

　　一是监测生产设备。人工智能可以为设备维护提供技术支持，降低维护成本，提高设备的可靠性和稳定性，进而提高能源生产效率［7］，通过安装在设备上的传感器和先进的监控系统，可以对能源生产设备的运行状态进行实时监控，预测设备的维护需求和寿命周期。二是优化生产流程。能源产业利用人工智能能够实现智能生产调度，自动调整生产计划，减少生产过程中的等待时间和能耗，并根据生产订单、设备状态、生产能力等信息提高资源利用率［8］。三是提高物流水平。人工智能能够自动调整库存水平和采购计划，避免库存积压和缺货，提高库存周转率，降低库存成本，通过对物流数据的分析，优化物流路线和调度［9］。

　　1.3优化能源消费业态

　　一是预测消费需求。人工智能可以精准预测能源消费需求，通过大数据分析，帮助调整生产计划、减少资源浪费，为能源供应商提供具有前瞻性的市场洞察。同时，它还可以为消费者提供个性化的能源使用建议，并对家用能源配置进行优化［10］。二是优化能源调度。人工智能能够实时监测能源供求变化，对能源资源进行智能调度，确保稳定可靠的能源供给。在智能电网中，人工智能技术可以自动调节电力资源分配，提高可再生能源的利用率，实现能源的高效互补［11］。三是促进节能提效。智能恒温器、照明系统等人工智能驱动的智能节能设备能够自动调节工作方式，并根据环境变化和使用需求，显著减少能源消耗。人工智能还可以对能源使用效率进行持续监测，并为实现节能减排目标提出改进措施［12］。

　　2人工智能推动能源领域变革面临的挑战

　　人工智能在推动能源领域变革发展上前景广阔，但仍面临不可忽视的挑战。

　　2.1关键技术应用受限

　　当前，众多人工智能核心技术，诸如深度学习架构与预训练模型等，高度依赖国际的开源资源，导致技术生态系统处于外部控制之下。国内在人工智能核心算法与关键软件的研发能力上尚显不足，受到知识产权壁垒和技术封锁的制约。在推进人工智能大型模型技术实用化的过程中，数据、算法与计算能力的协同机制尚未完善，缺乏独立自主的人工智能产业链条，特别是在数据供给、智能计算芯片等核心环节存在明显短板。高校作为教育、科技、人才一体化发展的枢纽，人工智能数据资源获取受限，图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）等硬件资源不足，高端技术引领作用未充分发挥。

　　2.2存在能源“数据孤岛”

　　能源数据广泛分布于产业链的各个环节，从能源生产、传输到消费，涉及众多主体。这些数据不仅存在于能源企业内部，还分散在外部如第三方服务商及其他相关机构。数据格式也极为复杂多样，包括文本、表格、图像等多种形式，难以实现统一管理和整合。数据的分散性导致信息流通不畅，企业间以及跨行业的数据共享与交流面临诸多困难。更为关键的是，当前缺乏针对性的数据法规，这不仅无法为数据共享提供明确的法律依据，还可能成为制约能源数据流通与协同发展的重大障碍，严重影响能源行业的数字化转型和创新发展。

　　2.3专业人员不足

　　人工智能与能源领域的深度融合，要求从业者具备计算机科学、数据科学和能源工程等多领域知识。然而，当前市场上此类跨领域复合型人才极为短缺，难以满足行业快速发展的需求。2024年中国人工智能专业的在校生总数约4万人，而整个行业的人才缺口高达500万人。到2030年，人工智能人才缺口预计达到400万人。教育和培训体系尚未充分适应这一趋势，专业人才不足，已成为人工智能在能源转型中深度应用的重要瓶颈。

　　2.4自身能源消耗

　　深度学习大模型的训练主要依赖庞大的计算能力和电力资源，通常依赖高性能GPU或其他专业设备，单个GPU设备的功率可达数千瓦时，长时间运行会耗费大量电力。即使模型训练完成，在推理阶段,系统仍然会持续消耗能源，进一步加剧能源负担。抱抱脸（Hugging Face）报告称，其大型科研协作开放多语言模型（BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model,BLOOM）在训练过程中消耗了433兆瓦时电力，而GPT-3和Gopher仅仅用于训练就消耗了超过1 000兆瓦时的电力［13］。

　　3人工智能推动能源领域变革的建议

　　3.1产学研深度融合，创新人工智能前沿技术

　　习*平总*记指出，抓科技创新和产业创新融合，要搭建平台、健全体制机制，强化企业创新主体地位，让创新链和产业链无缝对接［14］。在人工智能快速发展的背景下，“企业出题、校企共答”的产学研深度融合模式成为推动技术创新和产业升级的有效途径。企业能够准确了解行业痛点和发展趋势，提出具体的技术问题和创新需求，是市场需求和技术应用的主体。而高校和科研单位学术积累与科研实力深厚，对企业提出的问题能够进行前沿技术的研发和应用。企业、高校、科研机构通过“企业出题、校企共答”的产学研深度融合模式，形成资源联合投入、创新成果共享的紧密合作关系，不仅有利于企业快速获得技术突破，增强市场竞争力，而且可以促进高校、科研单位科研成果的转化和产业化发展。

　　3.2完善数据资源体系，建设能源行业数据管理平台

　　数据已成为驱动变革的关键要素。完善资料资源体系，构建统一高效的资料管理平台，可以优化资源配置，提高能源使用效率。要坚持系统观念，通过整合能源生产、传输、消费等各个环节的数据，从而实现数据跨领域、跨区域共享和协同。能源企业可以通过数据管理平台实时监督运行状态，准确预测需求变化，并对调度策略进行优化。同时，平台还可以为能源产业实现绿色低碳转型提供科学的策略制定依据。此外，构建数据管理平台必不可少的一环是加强数据安全和隐私保护，确保数据资源合法合规使用。

　　3.3推动学科交叉融合，培养“人工智能+能源”高端人才

　　深化人工智能与能源领域产教融合，支持企业与院校围绕人工智能核心技术、能源数字化重点发展方向和关键技术共建产业学院、联合实验室、实习基地等，形成“产学研用”一体化平台。依托重大能源工程、能源创新平台，通过校企联合培养、定向委培等方式，加速能源数字化、智能化中青年骨干人才培养，培育一批具备能源技术与数字技术融合知识技能的复合型人才。高校要鼓励和支持师生参与能源行业科研项目，促进学术研究与产业应用的紧密结合。通过推动电子信息、物联网、能源工程、计算机科学、数据分析等学科的交叉融合，构建全新的知识图谱，重塑复合型人才培养体系，为能源智能化转型提供人才支撑。

　　3.4强化人工智能应用规划管理，提高能源使用效率

　　应针对算法架构和模型参数进行系统优化，借助剪枝、量化等创新技术手段，去除冗余计算，从而降低硬件功耗。在硬件设备方面，推广定制化的人工智能加速芯片和液冷服务器等低能耗设备，并结合相变冷却、热管散热等先进技术，实现计算效率和散热性能的同步提升。在能源供给端，构建以可再生能源为主体的新型电力系统，加大太阳能光伏、陆上及海上风电等清洁能源的开发力度，突破长时储能技术瓶颈。政策层面，要健全能效标准体系，建立覆盖全生命周期的能耗监测机制，通过税收优惠、绿色信贷等市场化手段，引导企业优先采用低功耗计算方案，形成节能降耗的长效激励机制。

　主要参考文献

　　［1］魏雨虹.逐浪人工智能［J］.瞭望,2021(9):78-80.

　　［2］林伯强.林伯强：AI与能源系统深度融合发展的机遇与挑战︱能源思考［EB/OL］.(2024-08-14)［2025-05-24］.

　　［3］许潇丹,惠宁.人工智能对工业绿色低碳发展的影响研究［J］.陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2024(6):74-86.

　　［4］彭德倩.人工智能，推动科研范式“第五变”［N］.解放日报,2024-10-28(10).

　　［5］林存腾.基于人工智能的智慧微电网能效管理研究［J］.互联网周刊,2024(21):34-36.

　　［6］刘刚,李依菲,刘捷.人工智能是我国新质生产力发展的核心引擎［J］.河北经贸大学学报,2024(6):61-71.

　　［7］程智鹏,袁润宁,刘一琛,等.基于人工智能技术的智能电网接触器故障自动化检测系统研究［J］.自动化与仪表,2024(11):111-114,123.

　　［8］任惠霞.人工智能技术在电池自动化生产线中的应用分析［J］.储能科学与技术,2024(11):4056-4058.

　　［9］施曼.人工智能、新质生产力与产业链供应链安全［J］.新疆社会科学,2024(6):54-64,183.

　　［10］LIKY.人工智能助力能源转型，促进新质生产力发展［J］.大数据时代,2024(9):50-53.

　　［11］郑巧,汪靖.电力系统中综合应用人工智能技术的智能配电网络优化研究［J］.现代工业经济和信息化,2024(10):71-73.

　　［12］李勇.智能建筑工程中基于人工智能的节能优化控制策略研究［J］.建筑技术开发,2024(11):141-143.

　　［13］澎湃新闻.AI化身“能耗巨兽”，科技大佬警告：新的能源危机来了［EB/OL］.(2024-03-11)［2025-05-24］.

　　［14］习*平在参加江苏代表团审议时强调经济大省要挑大梁为全国发展大局作贡献［N］.人民日报,2025-03-06(1).