人工智能（AI）作為引領未來發(fā)展的戰(zhàn)略性技術，與能源產業(yè)的深度融合正催生“人工智能+”能源新范式，成為推動能源革命、保障國家能源安全、實現雙碳目標的重要驅動力。本文系統(tǒng)研究了“人工智能+”在電力、煤炭、油氣三大基礎能源行業(yè)的應用現狀和優(yōu)勢，深度剖析了其在數據、模型與場景、信息安全、人才、電力與算力五個關鍵維度上面臨的共性及行業(yè)特異性挑戰(zhàn)，并提出一套系統(tǒng)性的、分階段的發(fā)展建議，旨在為構建新型能源體系，實現能源行業(yè)與人工智能產業(yè)的雙向協(xié)同提供決策支持。

壁壘依然存在 亟待深度融合發(fā)展

為推動“人工智能+”能源從示范應用走向規(guī)?；栈荨妮o助決策走向核心賦能，必須清醒認識并系統(tǒng)應對當前面臨的一系列嚴峻挑戰(zhàn)。當前產業(yè)發(fā)展正處于從“可用”到“好用”的深化攻堅期，以下五大維度的瓶頸問題亟待破解。

數據面臨質量、共享與合規(guī)的“三重門檻”。一是數據質量基礎薄弱。能源工業(yè)現場環(huán)境復雜，傳感器監(jiān)測數據易受干擾，存在高噪聲、高缺失率與異常值頻發(fā)等問題。高質量標注數據成本高昂且專業(yè)性強，尤其在設備故障等稀缺樣本場景下，難以構建滿足AI訓練要求的高質量數據集；二是數據共享機制缺失。發(fā)電企業(yè)、電網公司、用戶等主體間數據權責邊界不清，缺乏安全可信的數據共享激勵機制與流通平臺。數據壁壘導致“數據孤島”現象嚴重，制約全產業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化與價值釋放；三是數據隱私合規(guī)風險突出。用戶用電數據等敏感信息涉及個人隱私保護，在《個人信息保護法》等法規(guī)框架下，如何在合規(guī)前提下實現數據價值利用，成為行業(yè)面臨的重大法律與倫理挑戰(zhàn)。

模型與場景存在可靠性、可解釋性與泛化能力的“黑箱困境”。一是模型可靠性驗證不足。能源系統(tǒng)屬于安全臨界系統(tǒng)，深度學習等模型的“黑箱”特性導致其在極端或對抗環(huán)境下的行為不可預測，難以滿足電網實時控制、井下自主作業(yè)等核心場景對可靠性的嚴苛要求；二是模型決策可解釋性缺失。能源領域專家需理解AI決策邏輯以建立信任并實現責任追溯?，F有模型缺乏可解釋性支撐，阻礙其在關鍵任務中的深度應用與專業(yè)人員接受度；三是模型泛化能力受限。針對特定場景訓練的AI模型（如鉆井優(yōu)化、負荷預測）難以適應不同地質條件、區(qū)域特征等新環(huán)境，自適應與遷移學習能力不足，嚴重制約技術規(guī)?；茝V。

信息安全面臨攻擊面擴大與防御滯后的“雙重壓力”。一是新型攻擊面持續(xù)擴大。AI技術引入將攻擊向量從傳統(tǒng)IT網絡擴展至數據供應鏈與模型本體，數據投毒、對抗樣本等新型攻擊手段可系統(tǒng)性破壞模型性能或誘發(fā)關鍵決策失誤；二是AI原生安全防御能力不足。傳統(tǒng)網絡安全手段難以有效應對模型竊取、成員推斷等AI特有威脅，缺乏專門防護技術與工具，存在災難性物理安全風險隱患；三是安全標準與認證體系缺失。能源AI系統(tǒng)安全測試標準、認證流程與審計規(guī)范尚屬空白，導致產品安全基線不明確，規(guī)?；瘧么嬖跇藴时趬尽?/p>

人才存在供需不足與培養(yǎng)脫節(jié)的“結構性斷層”。一是復合型人才短缺。市場缺乏既精通AI技術又精通能源業(yè)務的“能源AI架構師”，反映出現行高等教育學科設置過細、產教融合不足等深層次矛盾；二是現有員工轉型壓力巨大。行業(yè)存量從業(yè)人員規(guī)模龐大，知識結構老化與AI技能培訓體系不完善并存，轉型阻力較大；三是自主創(chuàng)新人才培養(yǎng)機制薄弱。能源企業(yè)在體制機制、薪酬結構、創(chuàng)新文化等方面對AI人才的競爭力較弱，面臨“引不來、留不住”的困境。

電力與算力面臨能耗增長與綠色發(fā)展的“可持續(xù)悖論”。一是算力能耗與節(jié)能目標存在沖突。AI算力能耗隨模型規(guī)模擴大呈指數級增長，與能源系統(tǒng)節(jié)能降碳目標形成內在張力，亟待破解“為節(jié)能而耗能”的發(fā)展悖論；二是算力資源可及性不均。高性能計算資源成本高昂，中小型能源企業(yè)與科研機構算力獲取門檻高，可能加劇行業(yè)數字鴻溝；三是算力設施與電網協(xié)同不足。大型算力中心集中布局對區(qū)域電網供電能力與穩(wěn)定性構成挑戰(zhàn)，算力負荷與電網智能化調度間缺乏協(xié)同機制。

夯實頂層設計 加快體系化推進

為推動“人工智能+”能源高質量發(fā)展，有效應對當前面臨的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，建議從頂層設計著手，構建政府引導、企業(yè)為主體、科研院所支撐、社會資本參與的協(xié)同創(chuàng)新體系，系統(tǒng)性、體系化推進以下五大維度重點工作，推動人工智能在能源行業(yè)的高質量創(chuàng)新發(fā)展，構建“人工智能+能源”創(chuàng)新方法論，并推動人工智能技術、方法論的創(chuàng)新發(fā)展。

構建安全可信的能源數據基礎設施。一是建立健全能源數據標準體系。由國家能源主管部門牽頭，聯(lián)合行業(yè)協(xié)會、龍頭企業(yè)及標準化組織，共同制定覆蓋電力、煤炭、油氣等關鍵領域的能源數據元、接口規(guī)范、質量評估等國家標準。設立專項支持計劃，推動人工智能技術在數據自動清洗、修復與增強方面的規(guī)?；瘧茫欢墙ㄔO國家級能源數據空間。借鑒國際先進經驗，構建安全可信、權責清晰的國家級能源數據共享平臺。積極應用隱私計算、聯(lián)邦學習、區(qū)塊鏈等關鍵技術，實現數據“可用不可見、可控可計量”。優(yōu)先在電力市場交易、油氣管道公平開放、區(qū)域綜合能源規(guī)劃等關鍵領域開展試點，建立數據價值共享機制；三是完善數據合規(guī)治理體系。加快出臺能源數據分類分級指南，明確數據權屬、使用邊界與安全責任。鼓勵探索數據信托、數據銀行等創(chuàng)新模式，在嚴格保障國家安全、商業(yè)秘密與個人隱私的前提下，推動能源數據依法有序流動與價值釋放。

突破“可信AI”技術并打造標桿場景。一是部署“能源大腦”科技攻關專項。設立國家級重大科技專項，重點突破可解釋AI、因果推斷、物理信息神經網絡、強化學習安全驗證等能源領域“可信AI”底層關鍵技術。支持開發(fā)面向電力、煤炭、油氣等行業(yè)特點的專用算法庫與模型框架；二是實施“揭榜掛帥”示范應用工程。圍繞新型電力系統(tǒng)建設、煤礦智能化升級、油氣增儲上產等國家戰(zhàn)略需求，公開發(fā)布技術攻關榜單，擇優(yōu)遴選創(chuàng)新主體，重點支持電網自律協(xié)同控制、煤礦重大災害智能預警、油氣勘探開發(fā)數字孿生等具有重大影響的場景應用，打造可復制推廣的標桿案例；三是建設國家級測試認證平臺。布局建設能源AI模型測試床與認證中心，模擬高保真運行環(huán)境，對AI模型的性能、可靠性、魯棒性與安全性進行全流程測試與權威認證，為AI技術規(guī)?；瘧糜谀茉春诵纳a環(huán)節(jié)提供準入依據。

構建內生安全的能源AI防護體系。一是強化法規(guī)標準建設。推動在《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法規(guī)中增補能源AI系統(tǒng)安全專門要求，建立能源AI產品與服務安全強制檢測認證制度；二是突破主動防護技術。在國家重點研發(fā)計劃中專項布局，支持對抗樣本防御、模型水印、數據投毒溯源等關鍵安全技術研發(fā)，推動能源AI系統(tǒng)形成自適應、自免疫的內生安全能力；三是完善協(xié)同應急機制。建立能源主管部門與網信、公安等部門的監(jiān)測預警、信息共享與應急響應聯(lián)動機制，定期組織跨行業(yè)、跨領域的“攻防演練”，全面提升能源關鍵基礎設施的網絡安全韌性。

創(chuàng)新產教融合的人才培養(yǎng)體系。一是深化高等教育改革。支持一流高校設立“智能能源”交叉學科，全面推行校企“雙導師制”，共同開發(fā)課程體系與教材。設立專項獎學金，吸引優(yōu)秀生源投身“人工智能+能源”領域；二是實施高端人才引進計劃。面向全球靶向引進戰(zhàn)略科學家與產業(yè)領軍人才，賦予其在技術路線決策、經費使用、團隊組建等方面的充分自主權，打造高水平創(chuàng)新團隊；三是健全在職培訓體系。依托龍頭企業(yè)、職業(yè)院校與在線教育平臺，對能源行業(yè)在職人員開展全覆蓋、系統(tǒng)化的AI技能培訓，并將培訓成果納入職稱評定與職業(yè)發(fā)展通道。

布局綠色集約的算力支撐體系。一是統(tǒng)籌算力基礎設施布局。將能源行業(yè)算力需求全面納入國家算力網絡體系，在“東數西算”工程中規(guī)劃建設面向能源領域的綠色集約化算力樞紐，優(yōu)先布局在可再生能源富集區(qū)域，配套保障綠色電力供應；二是推動算力電力協(xié)同調度。研發(fā)應用AI賦能的算力網絡協(xié)同調度系統(tǒng)，協(xié)同大型算力中心負荷、模型預訓練非實時計算等作為柔性可調節(jié)資源，積極參與電網需求側響應，實現算力基礎設施與電力系統(tǒng)的雙向優(yōu)化；三是支持綠色AI技術研發(fā)。通過稅收優(yōu)惠、專項補貼等政策工具，鼓勵企業(yè)研發(fā)面向能源場景的低功耗AI芯片，推廣應用模型剪枝、量化、知識蒸餾等綠色低碳算法，從源頭降低算力能耗。

（作者：侯瑞 趙云灝 楊佳軒 龔鋼軍 王妍 張棲國，單位：華北電力大學蘇州研究院，華北電力大學國家能源發(fā)展戰(zhàn)略研究院，華北電力大學電氣與電子工程學院，國網遼寧省電力有限公司沈陽供電公司，國網遼寧省電力有限公司大連供電公司）