人工智能是建设能源强国、发展能源新质生产力的重要引擎。当前，如何深化能源应用场景开放，强化能源领域人工智能模型创新，推动人工智能与能源融合发展成为业内关注的话题。

国家能源局日前公布了51个“人工智能+”能源高价值场景，聚焦“人工智能+”油气等八大类典型应用场景，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。

国家能源局相关部门负责人表示，公布51个“人工智能+”能源高价值场景，旨在为人工智能与能源的深度融合提供清晰、可落地的实践指引。聚焦能源企业最迫切的发展需求、行业共性难题和实践应用短板，通过精准凝练场景，避免技术空转；覆盖电网、新能源、能源新业态、油气等关键领域，形成首批示范样本，加速人工智能技术在能源行业的规模化应用。

“高价值应用场景的发布，为市场注入了政策确定性，标志着‘人工智能+’能源正式进入工程化落地阶段。若缺少真实场景，人工智能技术很难与产业深度融合，能源数据也找不到着力点。”厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺在接受记者采访时表示，推动高价值场景规模化应用需要打通数据链路、商业链路、组织链路和标准链路，让场景从补贴驱动向价值驱动转换，让产学研用真正绑在一起。

业内人士表示，要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，加快提升能源系统清洁低碳、安全高效和灵活智能水平。

当前，在政策引导下，越来越多的能源企业加大人工智能大模型的开发，推动人工智能与能源融合发展。

能源化工领域，中国石油推出的昆仑大模型已迈入主动智能的阶段，具备六大人工智能高阶能力，全产业链152个应用场景实现了规模化落地应用，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核心环节。其中，在油气勘探领域，智能化声波全波形应用场景由二维向三维跨越升级，处理周期由20天压缩至3天，综合成本降低30%以上。  

发电领域，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。

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、全电网业务域场景提供专业服务。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。

对于“人工智能+”能源未来发展的方向，《中国“人工智能+”能源发展报告2026》显示，面向2026年及“十五五”时期，我国人工智能与能源融合发展将进入由点位突破向体系化推进、由试点探索向规模化应用拓展的重要阶段。

“人工智能模型撬动人工智能与能源领域双向赋能的关键在于数据是否安全流通、责任边界是否清晰划清、商业模式是否高效运转。”孙传旺表示，要依靠能源新业态，吸引资本入场；结合算电协同，创造交易模式；迭代能源智能装备，加速产业链共振。

中国企业改革研究会研究员周丽莎在接受记者采访时表示，要探索大模型在能源生产、销售、服务等方面的应用场景，推动大模型与现有业务的深度融合，实现业务价值的最大化；加强与高校、科研机构以及产业链上下游企业的合作与交流，形成合力，共同推动大模型在能源行业的技术进步和应用推广，推动能源行业数字化发展的整体水平提升。