5月26日，国家能源局发布首批51个“人工智能+”能源高价值场景，同步启动试点申报。25家能源企业签署开放高价值场景倡议书，标志着“人工智能+”能源从概念走向实践迈出关键一步。

以场景为牵引，八大领域全景布局

　　我国能源产业场景丰富、数据海量，但智能化水平参差不齐。传统能源效率偏低、运维成本高，风光新能源随机性强、消纳困难，电网调度、能源安全管控压力巨大，传统能源转型急需人工智能的数字化、智能化赋能。

　　此次发布的51个高价值场景覆盖电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域。电网8个场景聚焦规划评审、调度运行，提升运营效率；能源新业态7个场景围绕虚拟电厂、车网互动，支撑规模化发展；新能源6个场景通过多元数据融合助力功率预测与市场化运营；水电7个、火电5个、核电5个场景分别面向智能调度、设备运维与安全决策；煤炭6个、油气7个场景瞄准智能勘探、安全开采等长期痛点。

　　国家能源局局长王宏志表示，随着“人工智能+”能源从概念走向实践、从探索走向推广，将加快推动人工智能和能源双向赋能，促进能源领域新质生产力跃升和生产关系深层次变革。

赋能初显成效，石化加速入局

　　人工智能对能源行业的赋能已初显成效。据新华社报道，中国石油昆仑大模型已迭代六轮，新疆油田上千口抽油机井接入智能诊断，异常发现从按天缩短到按分钟，单人管井数翻两倍；中国石化长城大模型进入2.0阶段，推出行业首个数字专家“烽火智能体”，用户超10万，赋能200余个信息系统；中国海油海能大模型平台已运行1000多个智能体。中国电子技术标准化研究院报告指出，AI已在油气勘探、开发、炼油化工等全产业链关键环节实现积极渗透。

　　然而，痛点不容回避。中国工程院院士刘合直言，油气行业“有数据无质量”成为普遍现象，标准不统一、跨部门共享难。中国工程院院士钱锋指出，工业优化决策仍依赖人工经验，缺乏实时全局智能调度能力。南方电网数字化部总经理龙云亦指出，行业普遍存在资源、技术和信息“三大壁垒”，制约AI大规模落地。大模型“黑箱”特性更使其在核电安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。

双向赋能，系统推进

　　国家发改委能源研究所副所长康艳兵提出，能源转型有两条核心路径：一是节能提效，AI可赋能高效生产；二是清洁替代，可再生能源的不稳定性亟需AI优化储能调峰。他强调，能源供需智慧化是“AI+能源”融合发展的核心场景。

　　厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺认为，绿色电力将成为算力的关键竞争力，人工智能将从“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，智能电网、虚拟电厂等发展空间将进一步打开。《中国“人工智能+”能源发展报告2026》判断，面向“十五五”，人工智能与能源融合发展将进入由点位突破向体系化推进、由试点探索向规模化应用拓展的重要阶段。《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》已明确，到2027年融合创新体系初步构建，到2030年能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。

　　从51个场景发布到试点申报启动，一条以真实场景牵引技术突破、以规模化应用倒逼体系变革的路径已然清晰。人工智能与能源的“双向奔赴”，正从蓝图走向现实，为能源产业转型升级注入强劲动能。