两部门发文：推进人工智能与八大能源领域深度融合

（上接1版）

在加大关键共性技术供给方面，《实施意见》围绕数据、算力、算法，系统构建人工智能应用基础支撑体系，提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向，包括夯实数据基础，加快形成能源领域高质量数据集，确保能源数据全流程安全可靠；强化算力支撑，统筹规划资源，构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制；提升模型基础能力，推动人工智能与能源领域软件深度融合，加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。

在林伯强看来，对行业而言，人工智能将普遍带来运营效率提升、决策优化与成本降低。以油气行业为例，人工智能可通过算法与模型更精准地预测地下资源储量，优化运输调度，并实现下游需求侧的供需匹配。

此外，林伯强认为，与数字化相比，人工智能技术的落地与应用层面仍存在一定差距。除了政策层面常提到的标准缺失等问题外，最关键的挑战在于人才短缺。人工智能不仅要求技术底层能力，还需要跨学科、跨行业的复合型人才支撑，这是当前从数字化迈向人工智能化进程的核心瓶颈。

谈及如何推动《实施意见》的落实，上述负责人表示，能源领域智能化转型，需要上下协同发力，部门协调配合，国家能源局将紧紧围绕能源领域智能化转型下一阶段目标任务，进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调，定期开展分析研究和总结评估，研究解决工作推进中的重大问题，确保《实施意见》各项任务顺利推进。

其中，加速科技成果转化方面，要探索建设行业级人工智能应用测试平台，有效协同企业自主研发的大模型，解决大模型“重复造轮子”问题，避免先进算力和能源资源被过度消耗。遴选一批可复制、易推广的标杆场景与案例，鼓励体制机制与商业模式创新，推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。