在數字化與低碳化轉型的背景下，AI技術正為全球能源產業變革注入強勁動能。智能機器人替代人工，承擔井下掘進、瓦斯監測、應急救援等高危作業；AI技術分析氣象數據和歷史發電記錄，為風光發電功率的精準預測提供科學依據；特種機器人在核能領域大顯身手，承擔起反應堆檢測、核廢料處理等高風險任務。這些場景，未來將會越來越普遍。據國際能源署近日預測，到2026年，全球能源領域人工智能需求將較2024年翻番。AI技術將助力構建更加安全、高效、清潔的現代能源體系。

AI技術賦能能源革命的三大核心路徑

1.AI技術讓能源生產更高效。

AI技術能夠通過優化資源配置，大幅提升能源轉換效率。以華為云為焦化企業開發的智能配煤系統為例，該系統運用機器學習算法分析煤質數據，動態優化配煤方案。企業采用后，焦炭質量預測精度超過98%，每噸生產成本降低30元，每年節省成本數千萬元。

憑借在數據分析方面的優勢，AI技術還能精準預測能源需求、天氣變化對能源生產的影響，實現能源生產的智能調度。同時，它能提前識別能源生產設備的異常狀態和劣化征兆，為管理者提供潛在風險預警，協助其優化調整。

對于新能源產業的發展，AI技術的應用尤為關鍵。風電和光伏項目的新能源場站通常位置偏遠、分布零散且占地面積廣闊。在傳統管理模式下需運維人員耗費大量人力、物力和財力進行現場設備控制與巡檢。而借助AI技術，工作人員可實時監控能源供應過程，有效提升生產效率與質量。

2.AI技術讓能源分配更智慧。

AI技術能助力升級負荷預測系統，整合歷史發電數據、實時氣象信息及電網負荷等多源數據，使電網可制定更優的調度計劃，有效應對“高溫無風”“晚峰無光”等現象。同時，借助大數據分析，AI實現對電網運行策略的優化，達到對電網狀態的實時監控與智能調度，提升電網的穩定性和安全性。

在解決能源供需不匹配的問題上，AI技術發揮著重要作用。AI技術可以根據對能源需求的預測，優化儲能系統的充放電策略，進而提高儲能效率。例如，在我們生活中常用的電動汽車充電站中，AI可依據電網負荷和電動汽車的充電需求，智能調度充電時間，避免電網過載。

3.AI技術讓能源管理更精細。

AI技術使企業能源管理更加精細，其應用貫穿能源生產、分配、存儲、消費環節，并逐漸向管理全鏈條延伸。行業級翻譯大模型實現跨國技術文檔的精準互譯，計算機視覺技術完成能源設備缺陷的微米級識別，運籌優化算法優化能源備件庫存管理模式，這些創新正在重塑能源企業的運營范式。

在家庭能源管理領域，AI技術的應用也日益普及。它能夠通過智能設備收集家庭能源使用數據，深入分析能源消費習慣，助力用戶在不同的供電方式之間選擇最優方案并切換。進一步地，AI技術還能依據家庭用能模式構建精準用戶畫像，協助其降低能源消耗，同時又能顯著提升用戶滿意度。

AI技術賦能能源革命的關鍵挑戰

當前，AI技術在新能源領域的應用仍面臨幾大關鍵挑戰。

一是數據質量難題。

能源行業數據具有高度碎片化特征，分散在發電、輸電、配電、用電等全產業鏈環節，數據孤島現象嚴重。這種“數據割裂”狀態使行業監管機構難以構建全景式的數據資產視圖，企業決策者也常常陷入“數據盲區”。同時，高質量訓練數據匱乏，特別是中文能源專業語料不足，嚴重制約模型性能提升。當數據“量”的積累與“質”的提升實現同步突破時，AI技術才能真正釋放其在能源領域的變革性價值。

二是核心技術瓶頸。

當前，AI技術訓練所需的先進算力供給不足，特別是在高性能GPU和定制AI芯片領域。同時，像深度學習框架這樣的核心技術仍依賴國外技術生態，自主創新能力亟待提升。此外，數據、算法、算力三要素協同機制缺失，導致創新效能不高，算法迭代效率低下，算力資源配置失衡，形成多維度的技術卡點。

三是治理滯后風險。

AI技術在提升生產效率的同時，也顯著降低了網絡攻擊的技術門檻，導致能源關鍵信息基礎設施面臨的網絡滲透風險指數級增長。同時，算法濫用、敏感數據泄露、數字知識產權侵權等問題呈現高發態勢，既有治理框架在應對新型網絡犯罪手段、跨境數據流動監管等方面存在明顯短板，會形成系統性安全防護缺口。

四是能源消耗制約。

AI技術掀起的能源效率革命也催生出新的能源“黑洞”，隨著AI模型在各種應用中的廣泛使用，持續增加的能源消耗總量可能會對環境產生顯著影響。舉例來說，訓練一個百億參數級AI大模型的能耗，足夠滿足20萬戶家庭全年用電。因此必須正視AI技術在能源領域的雙刃劍效應，在享受其帶來的效率提升紅利時，也需警惕并積極應對由此引發的能源消耗問題。

AI技術賦能能源革命的措施

其一是完善數據資源體系。

為應對能源數據質量難題，應加速破除能源產業鏈各環節的數據壁壘，著力消除能源產業鏈各環節的數據孤島。同步強化數據精細化處理，推進能源領域數據的清洗、標準化與標注工作，構建適配AI訓練的高質量能源數據集及專業語料庫，保障數據的安全流通與高效利用。此外，鼓勵設立數據共享激勵機制，積極引導企業自愿披露能源使用信息，促進能源企業間、企業與科研機構間的數據共享，充分釋放數據潛能。

其二是建立AI安全監管體系。

加速人工智能領域立法進程，出臺適應AI技術特點和發展需求的法律法規，明確AI技術在能源領域應用的責任歸屬和追責機制，為AI技術的健康、有序發展提供堅實的法律保障。建立涵蓋事前、事中、事后全鏈條的人工智能監管機制，加強內生安全防御技術研發和應用，確保AI技術在能源領域的安全、可靠和可控應用，有效防范潛在風險。

其三是加速能源轉型進程。

為推動能源結構轉型升級，應加強對清潔能源技術研發與應用的政策支持和資金投入，筑牢清潔能源根基，為AI技術持續發展注入綠色動力。鼓勵AI數據中心及相關基礎設施優先采用太陽能、風能等可再生能源供電，降低對傳統化石能源的依賴。全力推動技術創新，提升硬件效率，優化AI模型架構，從源頭上減少AI技術的能源消耗和碳足跡，實現AI技術與能源效率協同發展。

由AI技術驅動的能源革命，是技術進步與產業需求的深度融合，也是全球應對氣候變化、實現碳中和目標的必由之路。未來發展將取決于技術創新、產業協同和政策支持的多重合力，具有重要的戰略意義和廣闊的應用前景。

（李磊系南開大學中國式現代化發展研究院、經濟行為與政策模擬實驗室教授，宋佳航系中國人民大學應用經濟學院碩士研究生）

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