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          阿里云全力支持能源企業,加速“人工智能+能源”創新落地

          電力網
          2025-10-16
           來源:電力網
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          近日,以“綠色引領數智創新:人工智能賦能能源行業可持續發展”為主題的第十三期“現代新國企”研討會在杭州成功舉辦。本次研討會由國務院國資委新聞中心、浙江省國資委指導,《國資報告》雜志社、阿里云智能集團聯合主辦,中國能源研究會、中國石油學會、中國煤炭學會、中國電力發展促進會協辦。人工智能和能源領域權威專家學者、國資央企及地方國企代表、人工智能領軍企業代表等280余人共同參會。大會系統探討了人工智能技術在能源領域的創新應用和落地路徑,推動國有企業在數字化轉型中把握先機、勇當主力軍,為實現能源行業高質量發展和高水平安全注入新動能。研討會同期召開了四場平行論壇,分別圍繞“能源發展與數智創新”“AI+新能源”“礦業AI高質量建設”“央國企數智化出海”等主題展開深入研討。

          錨定“AI + 能源”融合發展新方位

          作為我國國民經濟的基礎性行業,能源行業的數字化轉型是技術革新的必然選擇。國資央企既是能源安全的“壓艙石”,也是數智化轉型的“國家隊”,當前正推動人工智能與能源產業加速融合,成為驅動行業高質量發展的關鍵動力。
          “人工智能迎來了新的熱潮,與以往不同,這次不單單是概念探索、科技探索,而是切切實實走到了垂直領域。”中國社會科學院學部委員、能源經濟研究中心主任、國家能源委員會專家咨詢委員會委員史丹在主旨演講中指出,全球能源轉型總體放緩,但出現區域分化,北歐小型先進經濟體轉型步伐放緩,歐美國家受能源短缺影響調整棄核棄煤計劃,而中國、巴西等新興經濟體轉型提升較快。“十五五”期間,化石能源仍是我國的主體能源,低碳化改造至關重要,需通過AI技術提升化石能源利用效率,推動能源結構優化。
          中國社會科學院學部委員、能源經濟研究中心主任、國家能源委員會專家咨詢委員會委員史丹

          在傳統能源轉型這一關鍵領域,國資央企積極響應國家戰略部署,系統推進AI與能源產業的融合創新。

          “當前,中央企業在人工智能技術應用方面正快速推進,已取得初步成效,但整體仍處于早期階段。” 中國船舶、中國?化、招商局集團外部董事吳獻東表示,現階段,雖然能源行業的AI應用仍落后于軍工領域,但憑借產業鏈完整、應用場景豐富的優勢,能源化工行業與人工智能的融合發展有望迅速迎頭趕上。

          “煤炭在相當長的時間內,還是主體能源。面對‘雙碳’目標和能源安全戰略,必須依靠人工智能實現高端化、綠色化、智能化轉型。”中國煤炭科工黨委常委、副總經理劉見中表示,煤炭行業已制定明確的技術路線圖,“計劃到2035年實現半自主化,2050年達到高自主化水平”。

          要實現能源行業轉型目標,需要深刻理解人工智能與能源融合的核心價值。

          “‘AI+’的核心價值有三層:一是算法模型與應用場景深度耦合,二是充分釋放數據要素價值,三是打破傳統認知邊界,推動能源全鏈路的系統性變革。”國家電投首席信息官、財務與資本部主任徐立紅在分享中指出,只有當AI完成從技術應用到模式重構的深層革命,才能成為支撐能源戰略的核心力量。
           
          中國船舶、中國石化、招商局集團外部董事吳獻東

          近年來,電網行業正在積極探索切實可行的規劃和路徑。“我們梳理的核心業務,涉及電力調度領域的優化決策、風險預警等復雜場景,AI必須嵌入業務流程實現閉環運行,才能實現真正的高價值應用。”南方電網戰略高級技術專家、南方電網數字集團人工智能研究中心總經理梁壽愚表示。

          在浙江,相關國有企業已經進行實質性布局。浙江省能源集團黨委委員、總工程師滕衛明介紹,集團發布了《浙能集團“人工智能+”三年行動方案》,也正在編制《“十五五”科技創新規劃人工智能專項》,聚焦“生產運維、能源服務、經營管理、科技研發”四大賽道,全面覆蓋生產、經營、管理各業務條線和火電、新能源、煤炭、油氣等重點領域及沙戈荒大基地、深遠海風電等特色場景,到2027年,形成“1+2+4+N”的人工智能總體布局。

          深耕“AI + 能源”高價值場景

          在AI與能源融合的實踐戰場上,國資央企發揮“主力軍”作用,圍繞石油石化、核電、煤炭、電力、航運等領域,打造一批可復制、高價值的應用場景,推動AI從 “單點試點” 走向 “規模化落地”。

          在油氣勘探領域,AI的應用已從地質預測延伸至裝備智能化。據吳獻東介紹,中石化長城大模型已經通過權威評測,達到行業引領級水平。在江漢油田鉆井卡鉆分析中,AI判斷結果與專家判定高度一致。再如,中國石油GeoEast系統應用人工智能后,在國際招標中中標率高達70%-80%。招商局與中船合作研發的智能風帆系統,通過人工智能識別風向,可實現340度風向利用,在固定航線上節油達到15%。
           
          中國煤炭科工黨委常委、副總經理劉見中

          在電力系統的智能化轉型中,AI是復雜調度與安全管控中的“大腦”。“2024 年,南方電網研發的AI負荷預測系統的預測準確率從人工的97.7%提升至98.4%,春節期間預測準確率98.06%,相比人工提升0.59%。基于強化學習的電力調度智能體,實現實時斷面越限的調控策略生成,斷面調控的決策時間從分鐘級提升到秒級,策略有效性大于90%。廣州調度故障預案生成智能體累計生成不同場景的故障預案4700余個,有效提升電網安全穩定運行水平。”梁壽愚表示。

          在核電領域,AI成為高質量建設運營與安全管控的關鍵支撐。“華龍一號”總設計師、中廣核首席專家王鑫表示,“通過AI算法構建的覆蓋文檔到圖紙的全維度生產體系,其智能識別技術能夠自動捕捉文件中的技術疏漏。在單體項目的40萬張圖紙中,AI能自動篩查一致性偏差”。“放眼施工現場,AI監測系統已成為全天候的安全衛士,通過視覺算法實時監控操作規范,主動識別高危區違規行為。”王鑫說。
           
          國家電投首席信息官、財務與資本部主任徐立紅

          煤炭行業的AI應用成效明顯。劉見中指出,智能化代表著煤炭新質生產力,對于減人、增安、提效、保供都具有重大意義。例如,中國煤科研發的 “太陽石礦山大模型”,覆蓋行業7大模態數據(文本、圖像、視頻、音頻、設計、點云、時序),構建感知智能、認知智能、決策智能的礦山智能生態體系,已賦能礦山中控、視巡、知行等應用。

          在新能源領域,AI在提質增效與精細管理方面創造了多重價值。

          徐立紅分享了國家電投的多項應用成效。“通過AI氣象預報+雙驅動模型,風光預測準確率提升10%,光儲協同系統提升并網應用小時15%,無人機巡檢使運維成本降低40%,電力現貨輔助決策系統已在24個省份應用。”徐立紅說。

          在經營管理方面,徐立紅特別介紹道,國家電投集團2017年啟動央企首個全球司庫建設,2021年系統投運萬億資金在線管控。從司庫起步,2024年7月升級啟動了“大司庫”項目。通過數字化技術,整合全域資源,將“大司庫”打造成AI賦能時代的“價值管理平臺”。

          在浙江能源,AI智能化已滲透至財務、招標、作業等企業運營全鏈條。“比如在財務管理方面,通過多模態技術融合,實現業務自動化流程超過99%;在招投標監管方面,AI智能監控累計監管標段超過5600個,事件追溯時間從4小時壓縮到幾分鐘;在作業安全方面,開發人員異常行為檢測模型,結合5G和北斗定位,實現海上人員軌跡跟蹤。我們還研制了7款能源生產服務機器人,在多個電廠應用,并推廣到外部單位。”滕衛明介紹道。
           
          “華龍一號”總設計師、中廣核首席專家王鑫

          所有這些智能化應用,都離不開強大、自主、高效的算力基礎設施作為支撐。

          “在電力企業智能中心建設中,浪潮集團提供人工智能服務器+本地AI加速卡,滿足電力密集計算要求,體驗效率提升15%以上。在石油行業,浪潮集團部署了100%國產化算力平臺,保證十余項應用穩定部署,通過內核調優提升計算效率1倍,能耗降低近40%。”浪潮集團首席研究員、浪潮計算機科技公司總經理貢維表示。

          共筑“AI+能源”發展新未來

          近年來,盡管人工智能在能源行業的應用已取得顯著成效,卻仍面臨數據安全、成本壓力、技術可靠性及算力瓶頸等多重難題。國有企業正通過跨領域協同合作主動破局,助力能源行業智能化轉型邁向新階段。

          “任何能源行業的改革轉型,都要避免能源成本大幅上升,否則就會引發損失而物極必反。”面對成本效益壓力日益凸顯的現狀,史丹強調,企業必須找到能源轉型最低成本的路徑,通過政策組合確保平衡發展。在“十五五”期間,要穩定能源供應,堅守能源安全,避免能源成本大幅上升,保證綠色增長,并建設新型能源體系。
           
          南方電網戰略高級技術專家、南方電網數字集團人工智能研究中心總經理梁壽愚

          提升數據使用質量、確保數據安全,是業界的共同關切。

          劉見中表示,行業面臨原始數據量大但有效數據不足的困境。煤礦井下環境復雜,如何實現數據可信、精準、可靠是最大挑戰。此外,數據孤島化問題,裝備物理實體與智慧大腦如何實現具身智能等仍是待解難題。展望傳統能源轉型,劉見中認為,應推動行業大模型與專業機理模型深度融合,實現業務場景的精準解決方案;同時,推進人工智能智慧大腦與具身智能的研發應用,并在多場景推動智能體可靠交付與AI協同合作。

          “AI必須通過三把尺子考驗:能否提升安全質量?能否實現降本增效?能否沉淀經驗?現在部分場景還存在應用淺層化問題,數據價值未能充分釋放。”王鑫表示,中廣核正著力構建自主可控的智能化技術生態,繼續秉持穩妥有序、安全可控原則,在確保核安全的前提下,計劃用3–5年時間基本建成覆蓋設計、施工、運維等核心環節的智能輔助體系,推動核能事業向更高效、更智能方向發展。
           
          浙江省能源集團黨委委員、總工程師滕衛明

          另外,在多位與會嘉賓看來,當前能源生產領域大模型仍處于探索階段,技術融合深度仍有待提升,技術可靠性有待進一步提高,標準體系也亟待完善。

          “電力系統容錯率極低,必須解決可解釋性問題,南方電網正在研究將大模型與知識圖譜相結合進行確定性推理的技術路徑。當前,AI模型參數量巨大,如何確保其在垂直領域安全可靠運行,仍是重大挑戰。”在電力系統應用方面,梁壽愚介紹道,未來,南方電網將重點推進兩方面工作:提升機器人的自主性,以及深耕電力應用場景,如站端漏電檢測、巡檢等業務,預期實現主站、廠站側協同的機器人任務管理和下發。

          “能源領域面臨模型復雜性高、交叉學科團隊組建難等挑戰,需建立統一的標準規范與評測體系。”滕衛明認為,尤其在核電等高危行業,應構建覆蓋AI技術全生命周期的風險管理系統。到2027年,浙江能源將形成“1+2+4+N”人工智能整體布局,提升管理效率,降低運營成本,提高決策質量,保障安全生產,推動科技創新,形成一批人工智能賦能發展與融合創新的新范式。

          同時,算力瓶頸制約技術突破。“萬億參數模型需要更大顯存、更高互聯帶寬。國產算力面臨工藝代差帶來的性能挑戰,需通過系統架構創新彌補單卡算力不足。”貢維表示,當前MoE架構雖提升性能,但預訓練消耗巨大,推理階段又涉及復雜技術路線,這些均需盡快突破、下一步,浪潮將持續加大在基礎算力設施上的創新,以提供更優質產品和服務。
           
          浪潮集團首席研究員、浪潮計算機科技公司總經理貢維

          “境外監管合規差異、數據應用與安全的平衡,都是必須面對的難題。在跨業態協同調度、經營全鏈路智能預測精準度上,與行業先進水平還有差距。”徐立紅坦言,下一步,國家電投將以AI拓展能源可持續發展空間。具體來看,國家電投計劃從三個方向深化布局:一是發布垂域大模型搶占技術制高點。二是實現物理與數據聯動。三是打造央企責任載體,將AI融入ESG、融入生態、融入監管,服務能源戰略大局。

          突破上述瓶頸需要政、產、學、研、用多方協同,國資央企將與科技企業共創數字生態,共同推動能源行業智能化轉型。

          會上,由國資報告智庫、中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所和阿里云智能集團聯合發起的“AI+能源”高價值場景發展研究課題正式啟動。該課題聚焦能源領域科學發現、智能調度、安全生產、設備運維、綠色低碳等關鍵場景,將構建國內首個覆蓋能源全產業鏈的“AI+能源”高價值場景體系。

          據了解,課題研究將通過“標準引領-案例示范-路徑落地”一體化推進機制,系統總結能源領域AI應用的實踐經驗、挑戰與策略,形成覆蓋場景體系、評價標準、典型案例與落地指引的智庫成果。重點研究5個核心場景,每個場景選取3—5個典型案例,為能源行業提供“場景庫+方法論+工具箱”組合支撐。相關成果將助力能源革命與數字中國建設同頻共振,降低AI應用試錯成本,加速智能化升級,提升能源保供與綠色發展能力,推動AI技術規模化應用,促進產業鏈上下游協同創新。

          阿里云智能集團資深副總裁,政企事業部總裁李津作為主辦方代表參會并發表致辭,他表示,當前全球正處在新一輪科技革命與能源變革的歷史交匯點。實現“雙碳”目標已成為國家戰略,綠色低碳轉型不僅是時代命題,更是高質量發展的內在要求。在這一進程中,人工智能、云計算為代表的數字技術正成為推動能源體系智能化、清潔化、高效化升級的關鍵引擎。很榮幸,阿里云自成立以來,已與國家電網、南方電網、國家能源集團、國家電投、中國華電、中石油、中石化、國家管網集團、京能集團、山東能源、陜煤集團等多家央國企建立了深度合作,成為云和AI的長期技術服務商。

          面向未來,阿里云將繼續秉持開放、合作、共贏的理念,充分發揮全棧AI云的技術優勢,全力支持央國企在能源勘探、生產、傳輸、消費全鏈條的智能化升級,共同構建清潔低碳、安全高效的新型能源體系。期待攜手各方,共同推動AI與能源深度融合,為構建新型能源體系、實現“雙碳”目標貢獻科技力量。
           
          作者: 電力數字化轉型案例征集
          電力數字化智能化網站
          中國電力年鑒

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