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各省ღ◈★、自治区ღ◈★、直辖市及计划单列市ღ◈★、新疆生产建设兵团发展改革委ღ◈★、能源局ღ◈★，有关中央企业ღ◈★，有关行业协会ღ◈★：
为深入贯彻党中央ღ◈★、国务院关于发展人工智能的决策部署ღ◈★，落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）有关工作要求ღ◈★，抢抓人工智能发展重大战略机遇ღ◈★，突出应用导向ღ◈★，加快推动人工智能与能源产业深度融合ღ◈★，支撑能源高质量发展和高水平安全ღ◈★，现提出如下意见ღ◈★。
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导ღ◈★，深入贯彻党的二十大和二十届二中ღ◈★、三中全会精神ღ◈★，全面贯彻习近平总书记关于推动人工智能与实体经济深度融合ღ◈★、培育壮大智能产业的重要指示精神ღ◈★，以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托ღ◈★，以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向ღ◈★，以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑ღ◈★，以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障ღ◈★，着力提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力ღ◈★，保障能源安全稳定供应和绿色低碳转型ღ◈★，加快培育新质生产力ღ◈★，为新型能源体系建设提供有力支撑ღ◈★。
到2027年ღ◈★，能源与人工智能融合创新体系初步构建ღ◈★，算力与电力协同发展根基不断夯实ღ◈★，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破ღ◈★，应用更加广泛深入ღ◈★。推动五个以上专业大模型在电网ღ◈★、发电ღ◈★、煤炭ღ◈★、油气等行业深度应用ღ◈★，挖掘十个以上可复制ღ◈★、易推广ღ◈★、有竞争力的重点示范项目ღ◈★，探索百个典型应用场景赋能路径ღ◈★，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台ღ◈★，制定完善百项技术标准ღ◈★，培养一批能源与人工智能复合型人才ღ◈★，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系ღ◈★，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式ღ◈★，能源领域智能化成效初显ღ◈★。
到2030年ღ◈★，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ღ◈★。算力电力协同机制进一步完善ღ◈★，建立绿色pg电子游戏ღ◈★、经济ღ◈★、安全ღ◈★、高效的算力用能模式ღ◈★。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效ღ◈★，能源领域人工智能技术实现跨领域ღ◈★、跨行业ღ◈★、跨业务场景赋能ღ◈★，在电力智能调控ღ◈★、能源资源智能勘探ღ◈★、新能源智能预测等方向取得突破ღ◈★，具身智能ღ◈★、科学智能等在关键场景实现落地应用ღ◈★。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地ღ◈★，建成更加完善的政策体系ღ◈★，持续引导“人工智能+”能源高效ღ◈★、健康ღ◈★、有序创新ღ◈★，为能源高质量发展奠定坚实基础ღ◈★。
（一）人工智能+电网ღ◈★。围绕新型电力系统下的电网安全ღ◈★、新能源消纳ღ◈★、运行效率等要求pg电子游戏官方平台ღ◈★，开展电力供需预测ღ◈★、电网智能诊断分析ღ◈★、规划方案智能生成等电网规划设计应用ღ◈★，加强电网工程智慧建设管理ღ◈★；推进电网多尺度智能仿真分析ღ◈★，探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用ღ◈★，提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平ღ◈★；稳步提高输变电等关键装备研制智能化水平ღ◈★；推动电力设备故障预测性维护ღ◈★，打造具备自主感知ღ◈★、决策ღ◈★、执行能力的电力设备健康管理智能体ღ◈★，提升设备精益化管理水平ღ◈★；推动营配调智能一体化应用ღ◈★，构建电网运营服务智能支撑体系ღ◈★，提升电力客户全过程智能服务水平ღ◈★；促进人工智能技术融入电力应急体系和能力建设ღ◈★，提升电力系统防灾减灾救灾智能化水平ღ◈★。
电网智能规划设计与生产建设ღ◈★。构建电力供需智能预测ღ◈★、电网运行智能诊断分析ღ◈★、电网规划智能辅助决策pg电子首页ღ◈★！ღ◈★、输变电设施智能设计等应用ღ◈★，应用人工智能技术开展规划设计和技术经济分析ღ◈★，推动电网规划设计作业模式向智能化转变ღ◈★。聚焦建设阶段的作业感知与业务监测ღ◈★，构建电网建设的人工智能违章识别ღ◈★、进度仿真ღ◈★、在线监测ღ◈★、管控指标实时分析ღ◈★、作业流程智能管理等应用ღ◈★，促进电网工程建造智能升级ღ◈★。
电网调度运行ღ◈★。在全国统一电力市场建设背景下ღ◈★，构建新能源功率预测ღ◈★、负荷预测ღ◈★、离线仿真分析ღ◈★、在线安全分析ღ◈★、极端应急处置中兴n760驱动ღ◈★、调度辅助决策ღ◈★、市场出清运筹优化ღ◈★、电力市场智慧决策等方面的智能化应用ღ◈★，持续完善新一代智能调控技术支持体系ღ◈★，支撑新型电力系统安全稳定运行ღ◈★。
电力设备状态评价与智能运维ღ◈★。构建设备状态智能感知与预警ღ◈★、设备故障智能定位与诊断ღ◈★、设备状态检修智能决策pg电子游戏官方平台ღ◈★、设备灾害风险智能预测ღ◈★、检修工作票智能生成等应用ღ◈★，提升设备精益化管理水平ღ◈★。
配电网智能运行管理中兴n760驱动ღ◈★。构建配电网实时感知ღ◈★、风险分析ღ◈★、智能决策等技术应用ღ◈★，全面提升配电网智慧控制能力和供电可靠性ღ◈★，加强配电网层面源网荷储协同调控ღ◈★。
电力应急抢修ღ◈★。构建电力系统灾害风险智能预警ღ◈★、损毁情况智能分析ღ◈★、应急方案智能决策等辅助决策系统ღ◈★，推进电力应急抢修技术装备智能化应用ღ◈★，提升电力系统防灾减灾救灾能力ღ◈★。
（二）人工智能+能源新业态ღ◈★。围绕能源保供和绿色低碳转型需求ღ◈★，推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）ღ◈★、分布式储能ღ◈★、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用ღ◈★，提升负荷侧群控优化和动态响应能力ღ◈★；加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用ღ◈★，推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优ღ◈★。强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理ღ◈★，提升多能互补综合能源系统电ღ◈★、热ღ◈★、冷ღ◈★、气联供的综合能效和降碳水平ღ◈★。推动人工智能在零碳园区中兴n760驱动ღ◈★、智能微电网ღ◈★、算电协同中的应用ღ◈★，提升源网荷储一体化智能运行水平ღ◈★，促进新能源就地消纳ღ◈★。
虚拟电厂精准控制与智能运营ღ◈★。虚拟电厂运营商平台根据电网调节指令ღ◈★、市场信息ღ◈★，结合资源特性的动态变化ღ◈★，进行控制策略的智能优化和控制指令的智能生成ღ◈★，实现大规模灵活性资源聚合优化调控ღ◈★、实现虚拟电厂参与电力市场的智慧交易决策ღ◈★。
绿氢生产工艺智能寻优ღ◈★。融合风光功率波动预测ღ◈★、储氢罐容量ღ◈★、电解槽温度ღ◈★、催化剂状态等多维数据ღ◈★，基于人工智能算法中兴n760驱动ღ◈★，智能驱动电解槽电流密度动态寻优ღ◈★，构建电解制氢-储氢-用氢全链条智能调控系统ღ◈★，实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配ღ◈★。
园区智能降碳ღ◈★。基于光伏ღ◈★、储能等设备运行数据ღ◈★，园区智能降碳协同控制系统实时动态优化能源调度策略ღ◈★，结合电价与碳排放因子自动调节空调温度ღ◈★、充电桩功率及设备启停时序ღ◈★，通过增强现实可视化界面和语音助手向用户推送个性化节能建议ღ◈★，形成“碳-能-费”智能协同模式ღ◈★。
新型储能智能化运行ღ◈★。针对新型储能动态适配电力系统调度ღ◈★、广域协同互动ღ◈★、弱电网支撑ღ◈★、电池装备安全监测ღ◈★、设备本体评估与运维ღ◈★，通过人工智能技术ღ◈★，提升面向弱电网的多类型储能协调控制能力ღ◈★，构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制ღ◈★、储能电站智能评估ღ◈★、智慧运维决策支持ღ◈★、全生命周期安全等应用体系ღ◈★，提升系统友好型新能源电站的电力供应保障能力ღ◈★。
智能营销服务ღ◈★。针对油ღ◈★、气ღ◈★、电等直接面向客户服务场景ღ◈★，构建座席业务受理智能辅助ღ◈★、智能客户服务ღ◈★、供电方案智能生成ღ◈★、综合用能方案智能生成ღ◈★、运维工单智能派发ღ◈★、用户用能异常诊断等智能化应用ღ◈★，打造交互式ღ◈★、伴随式的客服新模式ღ◈★，提升客户全过程智能化服务水平ღ◈★。
（三）人工智能+新能源ღ◈★。针对新能源出力波动性与间歇性的问题ღ◈★，加快在高精度功率预测ღ◈★、电力市场ღ◈★、场站智慧运营ღ◈★、新能源规划ღ◈★、项目后评价等方向的人工智能应用ღ◈★，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新ღ◈★，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度ღ◈★、更高精准度方向发展ღ◈★，支撑广域新能源资源协同优化ღ◈★，促进偏远地区新能源场站智能运维发展ღ◈★，打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式ღ◈★，全力支撑新能源稳定供给ღ◈★。
气象预报与新能源功率精准预测ღ◈★。构建以多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系ღ◈★，建立气象-功率非线性关系精准挖掘与解析的多场景多周期算法大模型ღ◈★，实现新能源功率精准预测ღ◈★。
偏远地区场站智能运维ღ◈★。利用大模型ღ◈★、声纹检测ღ◈★、遥感ღ◈★、机器人ღ◈★、智能穿戴设备等技术装备ღ◈★，实时监测周边环境及设备运行状态ღ◈★，实现无人机ღ◈★、无人车ღ◈★、无人船ღ◈★、智能控制等多系统智能联动ღ◈★，提升设备巡检效率ღ◈★，提高场站的综合运营效率ღ◈★。
新能源规划设计ღ◈★。综合考虑发电效率pg电子游戏官方平台ღ◈★、投资回报率等因素ღ◈★，构建智能化推荐引擎ღ◈★，提供最优机型匹配方案ღ◈★。融合大模型与设计软件ღ◈★，快速生成多版本设计方案并评估关键参数ღ◈★，提升设计效率与质量ღ◈★。
智慧工地建设ღ◈★。推动人工智能技术深度融入工程建设方案选择ღ◈★、人员管理ღ◈★、风险预警ღ◈★、工期管控等电力建设工程管理全流程ღ◈★，研发无人机巡检系统ღ◈★、风险自动研判预警系统等ღ◈★，实时捕捉施工人员违章行为ღ◈★，构建贯穿施工全过程的“智慧工地”管理平台ღ◈★，助力提升电力建设工程安全质量总体水平ღ◈★。
（四）人工智能+水电ღ◈★。聚焦高海拔高寒地区水电工程智能化建设与流域水电站群智慧调度运营ღ◈★，推进人工智能技术在水电工程建设中的应用ღ◈★，提升水电工程智能化设计施工管理水平ღ◈★；推进人工智能技术与传统水文模型ღ◈★、气象模型ღ◈★、大规模水库调度技术融合ღ◈★，提升气象ღ◈★、水文双向耦合预测精度ღ◈★，开展调度决策优化智能应用建设ღ◈★；推动知识图谱ღ◈★、大模型ღ◈★、智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑ღ◈★，在水电站智慧运维与精益检修ღ◈★、智能大坝态势感知与智慧管理等重点领域形成智能化解决方案ღ◈★。
智能水电工程建设ღ◈★。基于多源遥感数据融合和智能机器人等人工智能技术ღ◈★，建立水电工程地质智能化勘测设计体系ღ◈★，实现机组设备数字化智能化安装调试ღ◈★，提升水电工程智能化施工管理水平ღ◈★。
气象水文联合预测ღ◈★。基于流域气象水文双向耦合预测大模型ღ◈★，构建洪旱极端事件风险量化工具ღ◈★，充分融合气象知识ღ◈★、水文知识和流域地理信息ღ◈★，提升气象水文预报精度和预见期ღ◈★。
流域综合调度ღ◈★。基于流域站群联合智慧优化调度ღ◈★、风险控制和模拟仿真等关键技术ღ◈★，建设精准调度决策优化智能应用ღ◈★，实现对水资源调度方案执行情况的实时监测ღ◈★、分析和评估ღ◈★，在时间和空间上对水资源分配进行优化ღ◈★，提高水能利用率ღ◈★，增加发电效益ღ◈★。
设备智能运检ღ◈★。基于物理场ღ◈★、声学ღ◈★、视觉ღ◈★、智能传感器等多源数据以及知识图谱ღ◈★、大模型等技术ღ◈★，推动水电关键设备实现状态全息监测ღ◈★、全生命周期健康管理ღ◈★、智能运维和状态检修等业务领域全流程智能化升级ღ◈★，实现运维知识结构化管理与基于大模型-智能体的智能辅助决策系统ღ◈★。
大坝高质量运行ღ◈★。构建大坝典型病害特征数据库与知识图谱ღ◈★，结合大坝智能感知-融合-诊断-防控理论方法ღ◈★，实现多元驱动的大坝安全状态早期识别-自诊断-自适应预警-智能馈控ღ◈★，确保水电站大坝运行安全ღ◈★，支撑水库大坝高质量运行管理ღ◈★。
（五）人工智能+火电ღ◈★。围绕火电清洁降碳ღ◈★、安全可靠ღ◈★、高效调节ღ◈★、智能运行的发展方向pg电子登录ღ◈★。ღ◈★，在燃料管控ღ◈★、生产运行优化与智能控制ღ◈★、设备全生命周期管理等业务场景ღ◈★，协同开展人工智能赋能及技术创新ღ◈★。加快火电数字化设计建造和智能化升级ღ◈★，推动火电运行控制系统智能化发展和应用ღ◈★，提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力ღ◈★，助力火电支撑保障能力进一步提升ღ◈★。
燃料智能管控ღ◈★。基于燃料市场价格波动ღ◈★、库存量ღ◈★、耗煤量以及煤堆三维结构ღ◈★、煤质分析等多维度多类型数据ღ◈★，采用先进传感ღ◈★、图像识别ღ◈★、规则理解以及智能体等技术ღ◈★，实现燃料数量ღ◈★、质量等智能检测和智能管控ღ◈★。
生产运行优化ღ◈★。基于大模型和生产运营相关系统数据ღ◈★，实现生产运营过程中燃料掺配ღ◈★、运行优化ღ◈★、智能灵活调峰ღ◈★、安全智能管控等核心业务场景智能化升级ღ◈★，提升生产运营的智能化水平和效率ღ◈★。
设备全生命周期管理ღ◈★。基于大模型和机器人等人工智能技术ღ◈★，通过对汽轮机（含燃气轮机）ღ◈★、发电机ღ◈★、锅炉受热面等关键设备多类型数据进行实时状态监测ღ◈★，实现设备状态全景监测ღ◈★、健康量化评估ღ◈★、隐患识别与故障预警ღ◈★、剩余寿命预测中兴n760驱动ღ◈★、运行方案调整ღ◈★、异常分析判断和隐患闭环管理ღ◈★。
智能技术监督及评价ღ◈★。依托锅炉ღ◈★、汽轮机（含燃气轮机）ღ◈★、发电机等关键设备的海量运行数据与火电技术监督工作相关资料ღ◈★，基于火电大模型多模态分析能力ღ◈★，深度融合火电特色场景ღ◈★，提升技术监督的智能化和人员专业能力ღ◈★。
（六）人工智能+核电ღ◈★。围绕核电安全发展ღ◈★，构建核电安全预警ღ◈★、电站运行事件智能溯源分析ღ◈★、应急响应的智能辅助支持系统ღ◈★，开展核工业特种运维机器人技术攻关ღ◈★，持续推动核电系统的自动启停等技术升级演进ღ◈★，探索人工智能技术助力离子体预测控制ღ◈★、可控核聚变等技术路径ღ◈★，推动核电行业向数据驱动ღ◈★、模型牵引ღ◈★、智能管控的新模式稳步转型ღ◈★。
核电智能安全管控ღ◈★。借助数据治理及人工智能技术ღ◈★，聚焦运行事件溯源ღ◈★、技术规格书及运行参数边界条件ღ◈★，智能识别人员ღ◈★、设备ღ◈★、环境的不安全状态ღ◈★，推进安全预警ღ◈★、智能应急响应等场景技术攻关与应用ღ◈★。
核电智能运维ღ◈★。利用各阶段的构筑物ღ◈★、系统及设备/部件的数据ღ◈★，建立数据驱动的核电厂模型ღ◈★，推动核电人工智能小模型及专业大模型研发ღ◈★，推进人工智能技术在核电系统智能监测ღ◈★、预警ღ◈★、诊断和预测中的应用ღ◈★，提升机组性能智能诊断和优化能力ღ◈★，提升关键设备ღ◈★、系统及机组的一键启停等能力ღ◈★，拓展高放射性ღ◈★、水下及密闭空间等高危场景机器人作业的范围与深度ღ◈★。
可控核聚变智能控制ღ◈★。结合可控核聚变装置多物理场耦合特征ღ◈★，基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究ღ◈★，研发等离子体位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型ღ◈★，实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制ღ◈★。
（七）人工智能+煤炭ღ◈★。聚焦地质勘探ღ◈★、煤矿采掘（剥）ღ◈★、煤炭洗选ღ◈★、生产调度ღ◈★、安全管控ღ◈★、设备管理等典型场景ღ◈★，稳定获取复杂地质ღ◈★、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据ღ◈★，融合应用智能模型ღ◈★，实现生产过程智能控制与自主决策ღ◈★，助力少人无人化作业常态化运行ღ◈★，稳步推进减人ღ◈★、增安ღ◈★、提效ღ◈★，进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用ღ◈★。
煤矿地质勘探数智赋能ღ◈★。基于煤矿专业大模型ღ◈★，融合地面高精度勘探与井下动态智能探测的新技术ღ◈★，构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库ღ◈★，实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警ღ◈★，保障矿井高效ღ◈★、快速ღ◈★、绿色ღ◈★、智能生产ღ◈★。
井工煤矿采掘工艺优化与智能控制ღ◈★。通过多模态感知ღ◈★、大小模型融合ღ◈★、设备群协同控制和工艺动态优化ღ◈★，挖掘煤岩特征信息ღ◈★，驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割ღ◈★、自主决策与协同控制ღ◈★，实现采煤工作面生产系统自主运行ღ◈★、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同以及少人无人化常态化作业pg电子Apgღ◈★，ღ◈★，大幅提升采掘效率和安全水平ღ◈★。
露天煤矿自主采装与运输无人化ღ◈★。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合ღ◈★，应用人工智能技术快速解析采剥进度ღ◈★，实现采-运-排生产系统内挖掘机ღ◈★、排土推土机以及其他辅助作业设备常态化远控或自主作业ღ◈★，以及矿用卡车无人驾驶规模化运行ღ◈★，提升穿爆智能化程度和精准度ღ◈★，大幅减少坑下作业人员数量ღ◈★，提升露天煤矿生产效率与安全水平ღ◈★。
煤炭质量快速检测与智能洗选ღ◈★。采集与构建煤质特征数据库ღ◈★，实时动态预测煤炭灰分ღ◈★、硫分ღ◈★、挥发分ღ◈★、水分及元素含量等关键指标ღ◈★，实现煤质特征智能识别ღ◈★，大幅提高煤质在线检测精度ღ◈★，实时反馈煤质在线检测数据ღ◈★，优化调节选煤生产工艺参数ღ◈★，提高煤炭产品质量合格率和稳定率ღ◈★。开发煤炭洗选专业模型ღ◈★，建立工业数字孪生体ღ◈★，实现煤炭洗选全过程的信息动态监测ღ◈★、趋势预测及协同管理ღ◈★。
煤矿重大设备状态监测和智能运维ღ◈★。建立重大设备实时运行状态和润滑ღ◈★、温震等检测数据融合大模型ღ◈★，实现故障诊断和智能预警ღ◈★，推动煤矿设备预防性检修ღ◈★，大幅降低故障影响生产时间ღ◈★，有效降低维护成本ღ◈★。
（八）人工智能+油气ღ◈★。聚焦跨专业协同研究ღ◈★、现场作业操控ღ◈★、生产运行管控等方向ღ◈★，推动勘探地质目标智能评价ღ◈★、开发方案智能优化ღ◈★、钻井压裂等作业参数智能调整ღ◈★、炼化装置智能运行ღ◈★、管网运行实时仿真ღ◈★，加快智能钻机ღ◈★、机器人ღ◈★、无人机ღ◈★、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用ღ◈★，推动生产现场等全过程智能联动与自动优化ღ◈★，推动油气产业链智能化升级建设ღ◈★。
油气勘探智能赋能ღ◈★。提升面向地震ღ◈★、测井ღ◈★、岩心露头等勘探专业领域的软件智能化水平ღ◈★，构建面向地震测井处理解释的专业大模型ღ◈★，打造面向有利地质目标综合评价的智能应用系统ღ◈★，实现可控震源智能辅助驾驶ღ◈★、地震检波器埋置等机器人示范应用ღ◈★。
油气藏开发与生产智能管控ღ◈★。研发油气开发数据与知识智能化技术ღ◈★、智能开发优化软件和专业大模型ღ◈★，打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台ღ◈★，构建面向智慧油气田开发生产管控的新模式ღ◈★。
海洋油气生产环境预测维护ღ◈★。聚焦海洋油气生产过程环境保护和重大风险防范ღ◈★、治理等需求ღ◈★，通过生产环境智能监测与异常预警ღ◈★、固废处理智能管控ღ◈★、溢油智能识别与应急预测等手段ღ◈★，形成覆盖油气田全域生态环境状况的风险预知ღ◈★、态势感知ღ◈★、事故早知和认知决策一体化能力ღ◈★。
工程技术智能优化ღ◈★。推进地面工程智能设计ღ◈★、钻井参数智能优化ღ◈★、录井实时智能判层ღ◈★、储层改造及智能故障诊断与风险评估ღ◈★，实现井控机器人示范应用ღ◈★，保障复杂地质环境下施工安全高效ღ◈★。
管网仿真及智能调控ღ◈★。推进市场洞察预测ღ◈★、管网实时仿真及动态优化ღ◈★、高效智能站库运行ღ◈★、空天地一体线路管理及关键设备监测预警ღ◈★，实现“黑屏”智能调控ღ◈★，提升油气管网安全生产ღ◈★、油气保供与公平服务能力ღ◈★。
炼厂生产营运一体化优化ღ◈★。面向全流程计划优化ღ◈★、安全生产智能识别ღ◈★、设备预防性维修等环节ღ◈★，攻关新材料研发科学计算大模型ღ◈★，通过大小模型协同ღ◈★、混合建模等技术手段ღ◈★，减少工艺波动ღ◈★，降低安全事故发生概率ღ◈★，提升生产运营智能化水平ღ◈★。
聚焦能源领域数据孤岛化ღ◈★、算力碎片化ღ◈★、算法黑盒化ღ◈★、算力高耗能等技术瓶颈ღ◈★，推动开展适用能源领域的数据ღ◈★、算力ღ◈★、算法等共性关键技术攻关ღ◈★。
（一）夯实数据基础ღ◈★。针对能源领域高质量数据集构建和数据安全需求ღ◈★，推动数据智能标注ღ◈★、智能增强ღ◈★、数据合成等技术应用ღ◈★，推进能源数据分类分级技术ღ◈★、隐私计算技术以及智能数据动态加密和跨域可信溯源等技术研发ღ◈★，优化数据分享机制ღ◈★，加快形成能源领域高质量数据集ღ◈★，确保能源数据全流程安全可靠ღ◈★。
（二）强化算力支撑ღ◈★。针对能源领域租建结合模式下的多元异构算力融合利用需求ღ◈★，开展多元异构算力统一调度ღ◈★、任务智能编排ღ◈★、存算网一体化融合ღ◈★、算力池化等关键技术攻关ღ◈★，提升智算服务水平ღ◈★。持续开展能源算力需求监测ღ◈★，统筹规划算力ღ◈★、电力和通信网络资源ღ◈★，构建算力ღ◈★、电力深度融合的算电协同发展机制ღ◈★，不断提高算力中心绿电比例ღ◈★。
（三）提升模型基础能力ღ◈★。针对能源领域对于模型安全性和可解释性的需求ღ◈★，推动模型算法ღ◈★、应用系统等安全能力建设ღ◈★，加大多智能体协同ღ◈★、可解释性ღ◈★、模型轻量化推理等技术的研究PG·电子(中国)官方网站ღ◈★，持续深化机器视觉ღ◈★、多模态ღ◈★、时序预测等人工智能关键技术在能源领域的应用研究ღ◈★，推动人工智能与能源领域软件深度融合ღ◈★。针对人工智能计算耗能问题ღ◈★，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈ღ◈★，研究柔性直流供电ღ◈★、模块化小型堆等能源供给技术ღ◈★，鼓励数据中心液冷技术ღ◈★、废热回收ღ◈★、备电集约化等高效能源综合利用技术的应用ღ◈★。
（一）强化组织实施ღ◈★。各地方能源主管部门和相关中央企业要根据意见要求pg电子游戏官方平台ღ◈★，建立健全工作机制ღ◈★，统筹衔接好相关规划ღ◈★，结合实际加快推动本地区ღ◈★、本单位“人工智能+”能源的发展ღ◈★，做好各项要素保障ღ◈★，探索构建安全治理体系ღ◈★，形成上下联动ღ◈★、层层落实ღ◈★、安全发展的工作格局ღ◈★，加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发ღ◈★、示范试验ღ◈★、推广应用等工作ღ◈★。
（二）推动协同创新ღ◈★。围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术ღ◈★，推动建设一批行业研发创新平台ღ◈★。鼓励企业牵头联合科研机构ღ◈★、高校ღ◈★、社会服务机构等单位ღ◈★，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域ღ◈★、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟ღ◈★，深化产学研用合作ღ◈★，构建开放协同ღ◈★、共创共享的能源智能化创新生态体系ღ◈★。
（三）加强标准规范建设ღ◈★。在深入总结应用示范实践的基础上ღ◈★，加快编制能源数据治理ღ◈★、多元异构算力融合ღ◈★、典型场景设计等一批技术标准规范ღ◈★，推动能源领域人工智能标准体系建设ღ◈★，探索建立人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台ღ◈★，提升能源领域人工智能技术安全应用水平ღ◈★。鼓励能源企业主导制定国际标准ღ◈★，以技术标准“走出去”带动人工智能技术和产品在海外能源市场推广应用ღ◈★。
（四）开展试点示范ღ◈★。组织开展能源领域人工智能应用试点示范ღ◈★，遴选一批可复制ღ◈★、易推广的场景和企业标杆应用ღ◈★。鼓励开展能源和交通融合ღ◈★、油气和新能源融合等跨领域ღ◈★、跨行业典型场景示范ღ◈★。能源领域人工智能应用相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围ღ◈★。支持具备条件的地区和企业ღ◈★，因地制宜开展能源领域各类人工智能应用试点示范ღ◈★，在技术创新ღ◈★、商业模式ღ◈★、发展业态ღ◈★、体制机制等方面深入探索ღ◈★、先行先试ღ◈★。
（五）加大支持力度pg电子游戏官方平台ღ◈★。充分发挥中央财政资金带动作用ღ◈★，依托能源领域ღ◈★、人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项ღ◈★，有序推动能源领域人工智能技术应用创新ღ◈★。发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用ღ◈★，引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用ღ◈★。
（六）完善人才培育生态ღ◈★。鼓励能源企业与高等院校ღ◈★、科研院所共建“人工智能+”能源人才培养基地ღ◈★，以行业需求为导向设计跨学科课程体系ღ◈★，重点培养具备能源系统知识ღ◈★、人工智能算法应用能力的复合型人才ღ◈★，通过产教协同增加复合型人才供给ღ◈★。
