今年以来，我国大力推进“人工智能+能源”融合发展，目前已有数十个能源行业专用大模型正式落地应用，覆盖电网、油气、煤炭、新能源等全产业链，能源行业智能化转型进入快速推进阶段。
智能化转型加速
能源行业大模型密集落地
中国能源化工行业首个通过国家备案的大模型，中国石油昆仑大模型日前发布。模型已迈入主动智能的阶段，具备六大人工智能高阶能力，模型全面覆盖油气勘探开发、炼化生产、技术服务、资本金融等全产业链152个应用场景，日均词元调用量达485亿次，是国内能源化工行业首个实现全产业链体系化、规模化落地的大模型平台。
中国石油天然气集团有限公司总经理助理 乔辉：昆仑大模型正在深入嵌入产业链的每个关键环节，在数据集、模型、应用、具身智能、人工智能治理等领域规划27项人工智能标准，将昆仑大模型的实践经验转化为行业共识。
此外，国家能源集团推出“擎源”发电大模型，已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域应用，破解发电行业安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等难点，建立覆盖发电全生命周期的智能决策验证闭环。
而在电网领域，南方电网推出“大瓦特”模型，目前以生产应用类模型为主，提供专业的电力知识检索、为输配电缺陷检测、电力调度、电网规划、安监、全电网业务场景提供专业服务。其中，电力专用多模态大模型底座，用于全网多模态场景调用。
国家能源局局长 王宏志：我们正在形成“能源行业出场景、人工智能解难题，人工智能提需求、能源行业优供给”良性的循环格局。
日前，国家能源局公布了51个“人工智能+”能源高价值场景，聚焦“人工智能+”油气等八大类应用场景，探索形成综合解决方案可规模复制、商业模式可参考借鉴的“人工智能+”能源融合发展新范式，推动提升能源行业智能化发展水平。
“最强大脑”能源大模型能干什么？
从油气田的智能开发到水电站的智慧运行，从电力系统的精准调度到管线的无人巡检，能源大模型正在深刻改变传统能源行业的生产方式。这些“最强大脑”究竟能为能源行业带来哪些实实在在的变化？
在我国最大的油田——长庆油田，通过将4000多口井上万条的生产数据与专家经验深度融合，依托昆仑大模型开发的柱塞体智能调参和智能诊断两个应用场景，让人工管理工作量降低了67%，规模应用气藏采收率可提高3~5个百分点，有效解决了气田开发井多人少、管理精细度不足的难题。
在金沙江上游的水电站，即将上线的雅砻江水风光一体化智慧运行大模型正在进行最后的调试。作为国家首个水风光一体化基地全国产化、自主可控的智能中枢，打造全流域、全要素、多尺度预报预测体系，径流预报预见期延至60天，风光功率预测精度与一体化运营能力显著提升，全面提升新能源消纳、电网安全与经营效益。
在中原油田生产一线，搭载“云翼巡线”模型系统的智能无人机全天候作业。不同于传统人工巡检的被动排查模式，这套智能系统实现了从“看得见”到“看得准、判得快、管得全”的跨越。系统贯通预警、研判、处置全流程，建立起智能预警与现场指挥联动机制。一旦巡查识别出管线渗漏、违规施工、外力占压等安全隐患，设备即刻触发预警、精准定位推送。
数据壁垒、安全风险等需多方协同破解
尽管我国能源行业人工智能融合发展取得了显著成效，但业内专家表示，当前仍面临数据标准不统一、安全风险防控难度大、专业人才短缺等多重挑战，需要多方协同破解。
数据是人工智能发展的基础。目前，能源行业不同企业、不同环节之间的数据标准不统一，数据壁垒依然存在，导致数据资源难以有效共享和利用，制约了大模型的训练效果和应用范围。
中国工程院院士 刘合：我们的标准还不是很统一，因为它的非结构化也比较强。虽然有海量数据，“有数据无质量”的问题也比较突出，这些海量数据的准确程度特别是开发数据的准确程度还是有待探索的，高质量的标注数据也比较稀缺。
同时，能源行业作为国家关键基础设施，其安全稳定运行至关重要。人工智能技术的广泛应用带来了新的安全风险，包括数据泄露、算法漏洞、网络攻击等，如何构建完善的人工智能安全防护体系，成为行业发展亟待解决的问题。
中国工程院院士 刘合：在组织层面上，我们的复合型人才还短缺，组织协同机制欠缺，既懂油气又懂AI的复合型人才还是比较匮乏的。
针对这些挑战，专家建议，应加快制定能源行业人工智能统一标准，建立健全数据共享机制；加强人工智能安全技术研发和监管，构建多层次的安全防护体系；加大人才培养力度，建立产学研用相结合的人才培养模式，为我国能源行业人工智能融合发展提供坚实保障。
