9月8日，国家发改委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合。AI将全方位赋能电网、能源新业态、新能源等八大应用场景。
能源是创新创业高度活跃的领域，具有数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势。国家能源局科技司相关负责人介绍，能源央企积极布局，围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节，已成功研发应用电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型。总的看，我国能源领域已形成场景覆盖广泛的人工智能发展格局。
在此基础上，实施意见提出2027年、2030年两个阶段性目标。到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用。
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。能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破。
围绕煤、电、油、气各能源品种，实施意见系统部署人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，助力传统化石能源产业数字化智能化升级。
这位负责人介绍，聚焦智能化转型需求急迫、数据基础完备、应用价值明确、规模化应用潜力大的方向，实施意见明确37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务，涉及百余项场景。记者注意到，其中油气方向有6个，煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个，火电、新能源方向4个，核电方向3个。
加大关键共性技术供给，也将是未来的重点任务。在此方面，实施意见围绕数据、算力、算法，系统构建人工智能应用基础支撑体系，提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向。
具体而言，夯实数据基础，要加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠；强化算力支撑，要构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制；提升模型基础能力，要推动人工智能与能源领域软件深度融合，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。
记者：孙杰
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