来源：中国能源网

近日，国家能源局会同国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《方案》），标志着国家层面对人工智能与能源两大关键领域关系的系统性重塑。

业内人士表示，《方案》的发布，不仅是一份产业政策，更是中国面向未来的战略选择。它将人工智能与能源这两个决定人类未来的关键领域紧密结合，开启了一场深刻的产业革命。在这场革命中，能源将不再是人工智能发展的瓶颈，而是其腾飞的翅膀；人工智能也将不再是能源系统的点缀，而是其变革的核心动力。两者的双向赋能，将推动中国实现能源安全和科技自立自强双重目标，为全球能源转型和数字经济发展贡献“中国智慧”和“中国方案”。

从“单向供能”到“双向奔赴”：

算电协同上升为国家战略

“算电协同的核心是绿色。”中国电子学会正高级工程师郭丰对《中国能源报》记者说，“十五五”规划纲要明确提出，推动绿色电力与算力协同布局。协同布局之外，如何协同建设，乃至协同运行，从而让算力和电力的绿色含量同步增长，都是需要解决的课题。《方案》给出了更全面的指引，提供了更清晰的路线图。

在工业和信息化部电子第五研究所高级工程师刘夏青看来，《方案》的最大亮点是首次从国家层面确立了“算电双向赋能”的融合发展范式，打破了AI产业与能源行业单向供需的传统格局。

广东省前沿科技研究院院长、北京大学深圳研究院人工智能课题组组长胡国庆也表达了类似看法。“不单纯是AI用电或者‘能源+AI’的工具，而是电算协同，要以电强算、以算促电，形成一种高效的协同关系。”胡国庆说，《方案》将把能源优势更好地转换成AI的算力优势。

刘夏青分析称，不同于以往AI政策侧重技术产业化、能源政策侧重供给侧扩容的单一逻辑，《方案》将数据中心从“被动用能主体”系统重构为“主动电网协同单元”，明确提出搭建全国统一的算电协同调度平台，实现“新能源发电—电网输电—算力用电”全链路智能匹配，构建“能源支撑算力扩张、算力反哺能源升级”的闭环生态。

据国网能源研究院数字所人工智能室副主任贾跃龙判断，未来，二者的相互赋能将更加深入。他具体分析称，在电力赋能算力方面，算力中心的快速发展对供电充足性、可靠性、绿色性等方面提出更高要求。通过进一步发挥我国大电网优化配置优势，加强跨区域输电和深化源网荷储协同，为算力设施提供稳定、安全、绿色的能源保障。同时，围绕“东数西算”等重大布局，推动大型算力中心与新能源基地协同规划建设，也有利于实现电力供给与算力用电需求的良性匹配。

在算力赋能电力方面，新型电力系统对人工智能加快融入电力生产、调度、运维等各业务提出更高要求。发挥人工智能在新能源功率预测、电网优化调度、设备智能运维、负荷精准预测等方面的质效提升作用，增强电力系统韧性和安全水平。同时，通过虚拟电厂等方式，算力设施未来也能更加智能地参与电力系统互动，实现“以电促算、以算优电”的协同发展。

场景驱动创新：

人工智能在能源全链条加速落地

值得注意的是，《方案》明确，开放能源领域人工智能高价值应用场景。组织开展能源领域人工智能应用融合试点，持续遴选人工智能和能源产业需求深度融合的高价值场景应用标杆，加速推动人工智能在能源规划设计、勘探开发、生产运行、设备运维、运营和安全管理等全链条场景的落地应用。具体场景包括：清洁能源可靠灵活供给、电网安全稳定运行、煤炭智能高效开发、油气高效勘探开发与智慧管网、能源新业态多元融合创新等方面。

以上场景该如何挖掘？胡国庆向记者分析，在发电侧，可以用AI做一些风光预测及智能运维。比如，深圳能源集团已与华为合作开发气象大模型，该模型可帮助深圳能源集团预测光伏电站的变化，对外实时输出功率。未来也可以借助AI，在发电侧更好地实现各种清洁能源消纳。

在电网侧，国网“光明”大模型以及南网“大瓦特”大模型，也可以实现对电网侧的智能化调度，以及对电力故障做智能排查、构建AI智能电网应用。

在配电侧，各地电网公司已采用“5G+AI+无人机”自动化巡检，巡检效率大幅提升。在储能以及综合能源方面，也可用AI做优化，管理充放电，整体提高相关效益。在能源交易方面，AI也可以提高电碳交易水平，更好地提升电碳交易能力。

■实现更深度融合：

设施布局、市场机制等仍需发力

客观来看，当前算电协同仍处于起步阶段，要真正落地，还面临不少挑战。

胡国庆坦言，目前算力和电力存在时空错位，如西部绿电多、负荷少，而东部算力较密集，但缺绿电；二者的建设周期也是错位的，算力基本上几个月就能建成，电力更新一般得5—10年；此外，在机制方面，两者是相互隔离的，很难实现跨部门协同。

《方案》提出，力争到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力和能源领域人工智能应用水平大幅提升，构建人工智能与能源双向赋能、深度融合的发展新格局。

那么，实现上述目标，还需在哪些环节发力？

贾跃龙建议，首先，在设施布局上，推动算力设施与能源设施协同规划运行。引导大型算力中心向新能源富集区集聚，优先就近消纳绿色电力，充分发挥电网大范围资源配置能力，向东部算力设施输送绿电，实现“以电强算”；同时利用算力负荷的柔性调节能力促进新能源消纳，在基础设施层面夯实“算电双向赋能”的物理底座。

其次，在技术标准上，实现人工智能与能源系统的深度耦合。例如，算力赋能电力需要将AI算法深度嵌入电网调度与运维的物理约束中，通过构建数字孪生体系实现“以算优电”。需加快制定适配能源安全要求的技术规范，确保算法在满足电力系统运行准则的前提下，有效转化为巨大生产力。

再次，在市场机制上，聚焦“算电互动”典型场景进行积极创新探索。利用辅助服务等市场化互动模式，推动算力中心智能参与电力系统调节，在提升算力设施绿色用能水平的同时，引导算力负荷成为电网友好型资源。通过高价值场景的探索验证，形成合理的价格信号和激励机制，驱动能源系统与算力系统协同发展。

最后，在人才培养方面，要形成跨越能源与算力领域的复合智力引擎。针对能源系统与算力系统深度融合带来的挑战，培养一批既懂电力物理运行又精通AI算法逻辑的领军人才。通过跨学科的人才队伍打破行业壁垒，确保双向赋能机制在安全可控的前提下，为能源数智化转型提供持久的创新动力，为算力产业的高质量发展提供重要助力。