人工智能推动能源变革的前景、风险分析及建议

近年来，人工智能（AI）技术日益展现出推动各行各业深刻变革的强大赋能效应，成为驱动新质生产力发展的重要引擎。例如我国杭州深度求索公司开发的DeepSeek系列大模型已成为继ChatGPT之后的又一现象级AI产品，通过强化学习与高效架构设计，将训练成本降至GPT-4的十分之一，能源消耗仅为美国AI技术的1/40到1/10。能源行业正在加速拥抱人工智能，不断探索新的应用场景。本文对AI技术推动能源变革的前景以及潜在的风险进行了分析，结合我国实际提出对策建议。

一、AI技术推动能源变革的发展前景

1 、在生产端，显著提高能源生产效率和安全性

通过AI数据分析、预测建模和智能控制系统等，实现能源生产过程优化和效率提升。比如，AI技术在油气、关键矿产资源开发等领域的应用，可精确识别潜在油气藏、提高开采效率、优化油气开采与加工过程，降低生产成本，提高产品质量。国际能源署预测，AI技术可使油气生产成本下降20%、采收率提高5% ^[1] ，如壳牌公司与 SparkCognition共同开发AI工具将勘探时间从9个月缩至9天以内 ^[2] 。在新能源领域，根据气象、电力供需大数据实时建模预测，可优化风机、光伏运行策略，提高发电效率，增强新能源消纳能力。中国华电、玖天气象、华为等联合开发的AI模型可将新能源功率预测误差降至10%以下 ^[3] 。此外，AI技术应用在新型电力系统中，可促进分布式能源的精准预测和调度优化，实现发输配储用各环节的协同与优化管理，保障电力系统的高效稳定运行。例如，南方电网通过强化学习技术解决分布式能源大规模实时决策问题，显著增强了源网荷储协同，突破了秒级实时调控的世界性难题 ^[4] 。

2 、在消费端，有效提升终端能源利用效率

通过智能传感器、物联网技术、大数据分析和智能运维管理，人工智能可以实现对用能部门能源消费的实时监测、精准预测与优化控制。如在工业领域，AI结合物联网传感器实时监控设备运行数据，并开展预测性维护，避免设备效率降低或故障导致的能源浪费，还可以实时分析工业流程能耗数据，优化设备运行参数，提高生产线整体效率，同时集成管理电力、热能和燃料等多能源系统，优化工厂能源供给和需求匹配。中国科学院大连化学物理研究所联合开发的智能化工大模型有望显著缩短化工工艺的研发周期，为实验室成果快速转化为工业生产提供了可能；浙大中控联合开发了基于时序数据的石化化工大模型，在炼化原料优化、废液处理等生产单元得到初步验证和应用，可助力能源化工企业智能化发展 ^[5] 。在建筑行业，AI技术通过智能楼宇管理系统，实时监控建筑能耗并预测未来能源需求，自动调节建筑照明、暖通、电器等用能设施运行策略，还可以优化建筑能源设计和用户个性化体验，实现绿色建筑标准。英国Converge公司利用传感器和人工智能技术优化混凝土的搅拌和养护过程，不仅提高建筑材料性能，还能减少高达10%的碳排放 ^[6] 。

3 、在研发设计端，加快推动能源技术创新

智能化科研（AI for Science）将在能源技术研发的数据处理和分析、实验设计、模型构建等环节中发挥重要作用。美国能源部报告指出 ^[7] ，数字孪生、自动化实验室、生成式AI等技术在能源领域技术创新中的应用，有助于实现复杂能源系统设计与模拟、自主化调度运行，并加速催化剂、电池和储能材料等能源新材料的识别、设计和开发，大幅降低从实验到投入实际生产的成本与周期。2024年，美国能源部西北太平洋国家实验室利用微软AI工具 ^{[8] [9]} ，仅用80小时就从3250万种材料中遴选出18种符合性能需求的新型固态电解质，而传统方法需要约20年。

二、AI技术在能源行业应用的风险挑战

1 、驱动能耗水耗快速增长

随着AI技术的广泛应用，数据中心等能耗及冷却水耗问题凸显。国际能源署估算，目前全球数据中心耗电量约占电力需求的1%，到2030年将达到8% ^[10] 。近五年我国算力规模平均增速约30%，2023年我国数据中心耗电量达1500亿度，约占全社会用电量的1.6% ^[11] 。据预测，到2030年我国数据中心耗电量将超过4000亿度 ^[12] 。

2 、数据质量与安全问题凸显

AI模型依赖于高质量数据，而我国能源设施分布广泛，数据采集存在误差、缺失、不兼容等问题，整合分析难度较大。目前相关行业AI应用的标准规范缺失，存在数据泄露或滥用等隐患，不仅涉及侵犯个人隐私，还可能危及能源系统安全，如区域负荷预测数据篡改导致小范围设备故障扩展为大范围停电事故。目前我国人工智能大模型以基础大模型为主，面向行业应用场景的模型训练不足，能源领域的优化决策涉及互相冲突的多目标、多约束和多尺度动态优化等科学难题，缺乏智能化模型的深度支撑，模型构建与优化的难度极大 ^[13] 。

3 、算法可靠性亟待解决

我国能源行业已开发各类AI算法模型，但存在样本量不足、场景单一等局限性，还不能对能源电力基础设施等提供长期稳定支持 ^[14] 。许多AI算法具有复杂结构和大量参数，如果训练出现偏差或受到网络攻击等均会导致预测结果不可靠，影响正确决策。AI算法的可靠性和自主性问题仍有待解决。据统计，我国能源领域关键模拟软件的自主化程度较低，以石油化工领域为例，20多个子专业涉及的100多种软件中，国内产品仅占10%，高端领域几乎完全被国外垄断 ^[15] 。

4 、复合型人才存在缺口

能源与 AI 技术融合创新需要多学科的知识和技术支持，涉及能源工程、电气工程、计算机科学、数学、物理、管理科学等领域，但目前复合型人才匮乏，不同专业技术人员的沟通与协作机制存在专业技术障碍，限制了 AI 的全面应用。

三、我国的对策建议

1 、统筹电力与算力新基建规划和布局

统筹智算发展需求和新能源、水资源禀赋，对算力、电力新基建进行协同规划布局。在新能源富集地区依据电力供应能力和成本等因素，合理规划建设数据中心、智算中心等 AI 基础设施，实现资源优化配置，开展“风光储算一体化”模式探索，并鼓励绿氢、地热能、核能等稳定供电技术的长期应用。充分融合算力网与电力网的区域特性和调度能力，跨省、跨区开展多时空尺度的电力与算力协同调度，使算力节点成为新型电力系统下保障电力系统稳定的“压舱石”。支持算电协同相关技术研发与应用，降低算力设施的能耗和碳排放水平。

2 、健全能源行业 AI 发展监管体系

建议由发改委、工信部等牵头制定统一的能源行业 AI 模型标准和规范，明确数据格式、接口标准、安全标准、伦理规范等。健全能源数据和算法的分类分级管理制度，建立统一的能源数据平台，整合各类能源数据以及卫星、气象、地质等相关数据，推动数据标准化与共建共享。通过数据脱敏、加密、访问控制和审计、合规审查等方式，多维度加强数据安全和隐私性保护。同步加强能源监管 AI 技术安全体系建设，定期实施信息网络等基础设施的风险评估，及时发现并消除潜在隐患。制定详尽的能源和电力智能化系统应急预案，构筑网络安全保护制度和责任体系。

3 、构建自主化的能源 AI 算力

分类布局能源算力建设，通算满足日常运营需求，智算侧重于深度学习、机器学习等算法执行，超算针对大规模科学计算和复杂模拟。加大能源领域 AI 算法相关研究投入力度，进一步明确模型的解释性，提高计算可扩展性和可信度。打造多模态专用大模型，支持在无人化、自动化新技术新材料识别等领域的应用。加强与油气、新能源等特定领域应用深度融合的各类垂域小模型开发，以解决实际问题、创造业务价值为核心，避免陷入通用基础模型的技术竞赛。

4 、加快 AI+ 能源跨学科复合型人才培养

从专业知识结构、课程教材体系、师资队伍、教学模式、校企协同机制等方面加强顶层设计、系统改革，形成“ AI+ 能源”复合型人才培养体系。加强高校、科研机构、企业之间的深度合作，支持能源领域从业人员系统学习和应用 AI 知识，以具体的应用场景为导向，培养工程设计、科技研发、生产运行与管理的复合型人才。