25家能源企业签署倡议推动AI与能源双向融合
国家能源局于5月26日组织召开了一场聚焦“人工智能+”能源的全国现场推进会。会上不仅正式发布了首批51个“人工智能+”能源高价值场景,更有25家能源企业联合签署了《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》。这标志着AI与能源产业的融合,正从理论探讨加速迈入实际落地阶段。

会上同步发布的《中国“人工智能+”能源发展报告2026》明确指出,面向2026年乃至整个“十五五”周期,我国人工智能与能源的融合发展将进入关键转折期。这一转变呈现两大显著特征:一是从零散的点位突破转向体系化推进;二是从小范围的试点探索拓展为真正的规模化应用。换句话说,AI和能源正在加速“双向奔赴”,这场化学反应注定会催生出一系列全新的产业机遇。
举一个最近的实例。就在前几天,全国首批电碳算协同撮合交易在南方电网陆续落地。贵州大学、山东金现代、法狗狗科技等机构与企业,成功采购到来自贵州联通的闲置算力资源。操作极为简便:轻点鼠标即可“一键下单”获取算力。法狗狗科技总经理庞雨秾评价道,这种“按任务、按量灵活取用”的模式,让企业能够用更少、更清洁的电力完成更多算力任务。
这一创新交易背后,折射出的是整个产业融合变革的浪潮。毫无疑问,“人工智能+”能源已成为全球主要国家抢占未来竞争制高点的重要战略方向。
就在此前不久,国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合印发了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。方案明确提出一个硬目标:到2030年,人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力以及能源领域人工智能应用水平都要实现大幅提升,最终构建起AI与能源深度融合、双向赋能的新格局。
《报告》提供的数据也极具说服力。人工智能的快速发展正在带动全球算力设施用电需求迅猛增长。国际能源署预测,到2030年全球数据中心用电量将比2025年接近翻番。仅看国内,2025年我国已建成42个万卡级智算集群,全国算力中心总用电量达到1700亿千瓦时。
“随着人工智能规模化应用加快推进,算力设施正由十万千瓦级向百万千瓦级跃升,对稳定、绿色、经济的能源供给提出了更高要求。”国家能源局能源节约和科技装备司副司长边广琦在会上点出了核心矛盾。
那么,如何化解这一矛盾?《行动方案》给出了一整套路线图:统筹大型新能源基地与国家算力枢纽的规划布局,探索百万千瓦级算力设施与配套能源系统协同建设;探索核电、氢能等与算力设施直连;加强绿电直连的政策指引,完善绿电消费、能效提升、节能审查、碳排放评价等政策工具;引导算力任务在时间和空间上优化配置,推动算力调度与电力调度协同运行。这一系列举措勾勒出了能源赋能人工智能的清晰路径。
厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺的判断非常直接:“算电协同是核心。”在他看来,绿色电力正在成为算力的关键竞争力。政策鼓励提升绿电比例,意味着未来谁拥有稳定、低成本的绿电供给,谁就能在人工智能产业竞争中占据先机。
财通证券分析师严家源也表达了类似观点。他认为,绿电和算力双向协同定位的强化,一方面对具备火储、水储、电储能力的绿电公司构成利好,另一方面也让相关的电力交易公司具备了先发优势。当然,核电、氢能直连作为新的技术亮点,也值得高度关注。
需要注意的是,能源不仅仅是支撑AI发展的基础保障,它本身也是一个让AI技术深度落地、创造价值的关键应用场景。
《报告》指出,我国能源行业的人工智能应用正在从“探索起步”向“系统推进”转变,从“单点示范”向“规模应用”拓展。目前,已有数十个能源行业专用大模型落地,覆盖了电网、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气等多个领域。
接下来,关键问题在于:如何将能源领域丰富的应用场景、海量的数据资源和完备的产业体系,真正转化为人工智能的创新优势?答案很明确——持续深化能源领域应用场景的开放,是重中之重。
本次发布的51个高价值场景,聚焦八大类典型应用方向。例如在电网领域,聚焦规划评审、调度运行等场景,利用AI提升运营管理效率;在能源新业态领域,围绕虚拟电厂、车网互动等场景,AI为新业态的孵化培育和规模化发展提供支撑;在新能源领域,通过多元数据融合,AI助力功率预测、市场化运营,进而提升新能源的市场参与度和基地化运营能力。
“人工智能与能源融合发展不是单一技术应用,也不是单个企业、单个场景的局部探索,而是一项系统工程。”边广琦的这句话很有分量。他强调,必须着力构建多主体参与、多要素协同、多场景联动的融合发展生态。
据了解,拥有这些高价值应用场景且有开放意愿的能源企业,可以自行与人工智能技术供给方组建产学研用创新联合体,细化场景建设路径和技术方案,形成试点建设方案,报送国家能源局申请试点项目。
孙传旺最后总结道,从单点应用走向多场景规模化融合,从“辅助工具”升级为深度融入能源系统调度、交易、运维的核心赋能者,人工智能正在能源全链条上加速落地。可以预见的是,智能电网、虚拟电厂等新兴领域的发展空间将进一步被打开。
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
修Bug被Gemini追删代码致宕机修复报告现编
最近,一起堪称“教科书级别”的AI Agent IDE翻车事件在开发者社区引发热议。这起事故值得所有依赖AI编程工具的开发者,尤其是那些已经在生产环境中对AI Agent 授予较高权限的团队,进行深刻反思。 简单回顾:5月26日,一位开发者要求Gemini 3 5(运行在Agent IDE环境中)修
Notion AI运营指南:自动归纳用户反馈
其实,想在 Notion 中高效搞定用户反馈的自动归纳,并不复杂。下面这四种 AI 方法,基本覆盖了从单条处理到全局分析的常见场景。 如果你也在用 Notion 收集用户反馈——无论是问卷、邮件、客服记录,还是社群发言——但总觉得信息碎片化严重,难以提炼共性问题和核心诉求,那很可能是因为缺少一套结构
AI给出的答案为何总不符期望?原因解析
大模型能力强大,但提问方式不当会导致结果不理想。核心在于精准提问,通过角色设定、背景介绍、明确任务、实现路径和输出要求这五个关键步骤逐步细化问题,才能大幅提升AI回答的质量和精准度。
Anthropic新AI聊天机器人模型声称在多项测试中击败OpenAI GPT-4
2024年3月5日,人工智能领域迎来了一位重要参与者——由OpenAI前员工创立的Anthropic公司正式推出了Claude 3系列模型。这次发布极具分量:新模型不仅在性能上与Google和OpenAI的顶级产品并驾齐驱,部分指标甚至实现超越。要理解此次升级的真正价值,先关注几个关键变化。首先是多
Trae对Deno与Bun运行时的AI代码补全支持程度全面详解
如果你在使用 Trae 进行 AI 代码补全时发现,它对 Deno 或 Bun 运行时的提示不够精准——例如类型定义缺失、API 无法正确识别——那很可能不是代码本身有误,而是 Trae 的底层配置尚未适配。简而言之,Trae 对于非 Node js 运行时的标准库支持尚未实现“开箱即用”。下面我们
- 日榜
- 周榜
- 月榜
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
相关攻略
2015-03-10 11:25
2015-03-10 11:05
2021-08-04 13:30
2015-03-10 11:22
2015-03-10 12:39
2022-05-16 18:57
2025-05-23 13:43
2025-05-23 14:01
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

