乐红网 AI技术为全球能源产业变革注入强劲动能

在数字化与低碳化转型的背景下，AI技术正为全球能源产业变革注入强劲动能。智能机器人替代人工乐红网，承担井下掘进、瓦斯监测、应急救援等高危作业；AI技术分析气象数据和历史发电记录，为风光发电功率的精准预测提供科学依据；特种机器人在核能领域大显身手，承担起反应堆检测、核废料处理等高风险任务。这些场景，未来将会越来越普遍。据国际能源署近日预测，到2026年，全球能源领域人工智能需求将较2024年翻番。AI技术将助力构建更加安全、高效、清洁的现代能源体系。

AI技术赋能能源革命的三大核心路径

1.AI技术让能源生产更高效。

AI技术能够通过优化资源配置，大幅提升能源转换效率。以华为云为焦化企业开发的智能配煤系统为例，该系统运用机器学习算法分析煤质数据，动态优化配煤方案。企业采用后，焦炭质量预测精度超过98%，每吨生产成本降低30元，每年节省成本数千万元。

凭借在数据分析方面的优势，AI技术还能精准预测能源需求、天气变化对能源生产的影响，实现能源生产的智能调度。同时，它能提前识别能源生产设备的异常状态和劣化征兆，为管理者提供潜在风险预警，协助其优化调整。

对于新能源产业的发展，AI技术的应用尤为关键。风电和光伏项目的新能源场站通常位置偏远、分布零散且占地面积广阔。在传统管理模式下需运维人员耗费大量人力、物力和财力进行现场设备控制与巡检。而借助AI技术，工作人员可实时监控能源供应过程，有效提升生产效率与质量。

2.AI技术让能源分配更智慧。

AI技术能助力升级负荷预测系统，整合历史发电数据、实时气象信息及电网负荷等多源数据，使电网可制定更优的调度计划，有效应对“高温无风”“晚峰无光”等现象。同时，借助大数据分析，AI实现对电网运行策略的优化，达到对电网状态的实时监控与智能调度，提升电网的稳定性和安全性。

在解决能源供需不匹配的问题上，AI技术发挥着重要作用。AI技术可以根据对能源需求的预测，优化储能系统的充放电策略，进而提高储能效率。例如，在我们生活中常用的电动汽车充电站中，AI可依据电网负荷和电动汽车的充电需求，智能调度充电时间，避免电网过载。

3.AI技术让能源管理更精细乐红网。

AI技术使企业能源管理更加精细，其应用贯穿能源生产、分配、存储、消费环节，并逐渐向管理全链条延伸。行业级翻译大模型实现跨国技术文档的精准互译，计算机视觉技术完成能源设备缺陷的微米级识别，运筹优化算法优化能源备件库存管理模式，这些创新正在重塑能源企业的运营范式。

在家庭能源管理领域，AI技术的应用也日益普及。它能够通过智能设备收集家庭能源使用数据，深入分析能源消费习惯，助力用户在不同的供电方式之间选择最优方案并切换。进一步地，AI技术还能依据家庭用能模式构建精准用户画像，协助其降低能源消耗，同时又能显著提升用户满意度。

AI技术赋能能源革命的关键挑战

当前，AI技术在新能源领域的应用仍面临几大关键挑战。

一是数据质量难题。

能源行业数据具有高度碎片化特征，分散在发电、输电、配电、用电等全产业链环节，数据孤岛现象严重。这种“数据割裂”状态使行业监管机构难以构建全景式的数据资产视图，企业决策者也常常陷入“数据盲区”。同时，高质量训练数据匮乏，特别是中文能源专业语料不足，严重制约模型性能提升。当数据“量”的积累与“质”的提升实现同步突破时，AI技术才能真正释放其在能源领域的变革性价值。

二是核心技术瓶颈。

当前，AI技术训练所需的先进算力供给不足，特别是在高性能GPU和定制AI芯片领域。同时，像深度学习框架这样的核心技术仍依赖国外技术生态，自主创新能力亟待提升。此外，数据、算法、算力三要素协同机制缺失，导致创新效能不高，算法迭代效率低下，算力资源配置失衡，形成多维度的技术卡点。

三是治理滞后风险乐红网。

AI技术在提升生产效率的同时，也显著降低了网络攻击的技术门槛，导致能源关键信息基础设施面临的网络渗透风险指数级增长。同时，算法滥用、敏感数据泄露、数字知识产权侵权等问题呈现高发态势，既有治理框架在应对新型网络犯罪手段、跨境数据流动监管等方面存在明显短板，会形成系统性安全防护缺口。

四是能源消耗制约。

AI技术掀起的能源效率革命也催生出新的能源“黑洞”，随着AI模型在各种应用中的广泛使用，持续增加的能源消耗总量可能会对环境产生显著影响。举例来说，训练一个百亿参数级AI大模型的能耗，足够满足20万户家庭全年用电。因此必须正视AI技术在能源领域的双刃剑效应，在享受其带来的效率提升红利时，也需警惕并积极应对由此引发的能源消耗问题。

AI技术赋能能源革命的措施

其一是完善数据资源体系。

为应对能源数据质量难题，应加速破除能源产业链各环节的数据壁垒，着力消除能源产业链各环节的数据孤岛。同步强化数据精细化处理，推进能源领域数据的清洗、标准化与标注工作，构建适配AI训练的高质量能源数据集及专业语料库，保障数据的安全流通与高效利用。此外，鼓励设立数据共享激励机制，积极引导企业自愿披露能源使用信息，促进能源企业间、企业与科研机构间的数据共享，充分释放数据潜能。

其二是建立AI安全监管体系。

加速人工智能领域立法进程，出台适应AI技术特点和发展需求的法律法规，明确AI技术在能源领域应用的责任归属和追责机制，为AI技术的健康、有序发展提供坚实的法律保障。建立涵盖事前、事中、事后全链条的人工智能监管机制，加强内生安全防御技术研发和应用，确保AI技术在能源领域的安全、可靠和可控应用，有效防范潜在风险。

其三是加速能源转型进程。

为推动能源结构转型升级，应加强对清洁能源技术研发与应用的政策支持和资金投入，筑牢清洁能源根基，为AI技术持续发展注入绿色动力。鼓励AI数据中心及相关基础设施优先采用太阳能、风能等可再生能源供电，降低对传统化石能源的依赖。全力推动技术创新，提升硬件效率，优化AI模型架构，从源头上减少AI技术的能源消耗和碳足迹，实现AI技术与能源效率协同发展。

由AI技术驱动的能源革命，是技术进步与产业需求的深度融合，也是全球应对气候变化、实现碳中和目标的必由之路。未来发展将取决于技术创新、产业协同和政策支持的多重合力，具有重要的战略意义和广阔的应用前景。

（李磊系南开大学中国式现代化发展研究院、经济行为与政策模拟实验室教授，宋佳航系中国人民大学应用经济学院硕士研究生）

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