2026年5月26日，深圳。
一场由国家能源局主办的全国性现场推进会，国家能源局党组书记、局长王宏志出席会议并讲话，广东省委常委、常务副省长张虎、深圳市委副书记、市长覃伟中分别致辞，副局长宋宏坤主持会议。
当人工智能与能源系统站在一起，“如何落地”是现在的必答题。
而这场会议给出的答案：51个场景，一份清单，一个申报网址，一张截至7月30日的时间表。
会上，国家能源局集中解读部署了两份文件：
一份是《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34号），另一份是《全面提升供电质量服务新质生产力发展专项行动方案（2026—2028年）》。
与此同时，国家能源局组织编制的《中国“人工智能+”能源发展报告2026》正式亮相，这是我国能源领域首份聚焦AI与能源融合发展的年度报告。
报告透露了一个关键数字：2025年，我国已建成42个万卡级智算集群，全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时。
但最受关注的还是那份清单。
国家能源局发布了首批共51个“人工智能+”能源高价值场景清单。
会上，25家能源企业签署了《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》。
二、政策底座：从34号到73号，两份文件框定了五年路线
追溯到两年前：
2025年9月8日，国家发展改革委、国家能源局联合发布了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（国能发科技〔2025〕73号），为整个框架确立了阶段性目标：
到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径；
到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。
这份文件还画出了八个重点方向的“施工图”——“人工智能+电网”“人工智能+能源新业态”“人工智能+新能源”等八大领域，每个方向都列出了明确的典型应用场景。
在此基础上，2025年12月，国家能源局综合司印发了《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》（国能综通科技〔2025〕168号），启动了高价值应用场景的申报组织工作。
随后，2026年4月8日，力度明显加码。
国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（国能发科技〔2026〕34号）
将政策层级从“两部门实施意见”提升到“四部门行动方案”，并将时间目标进一步细化和硬化：
到2027年，安全、绿色、经济的能源保障体系初步构建；到2030年，双向赋能取得明显成效。
换句话说，政策制定者已经意识到，AI和能源之间的关系正在从单向支撑走向深度融合——算力需要电力来运转，但电力系统也需要AI来管理。
从2025年9月的“实施意见”，到2026年4月的“行动方案”，再到5月深圳推进会的“场景清单”：先定目标，再明确路径，最后落实到具体场景和申报流程。
三、51个场景意味着什么：一份“可申报”的落地清单
“人工智能+”电网（8个场景） ：从电网规划方案智能生成与评估，到大电网智能仿真与调度运行控制辅助决策，再到变电主设备检修智能决策、特高压直流设备状态感知等。这些场景对应的是电网运行中最核心的安全与效率问题。例如，“重要输电通道强对流灾害智能应急处置”针对的是极端天气下电网面临的最大风险，“电力市场规则评估与交易仿真模拟”则瞄准了市场化改革的智能化需求。
“人工智能+”能源新业态（7个场景） ：包括虚拟电厂多时空尺度智能协同运营、大规模车网互动智能运营优化、绿电直连算电协同智能调度运营等。其中，“绿电直连算电协同智能调度运营”直接呼应了四部门行动方案中“加强绿电直连政策指引”的要求。
“人工智能+”新能源（6个场景） ：涵盖新能源多场景功率预测、清洁能源基地多能互补智慧运行、海上风电场智能辅助规划设计、新能源大基地少人化智能运维等。这些场景解决的是新能源大规模并网后的功率预测和运维效率问题。
“人工智能+”水电（7个场景） ：涉及流域水电智慧调度与智能决策、高原大型水电工程建设安全穿透式可视化智能管控、水电设备智慧运营等。
“人工智能+”火电（5个场景） ：包括电站锅炉燃烧智能优化控制、火电机组灵活性调节优化、全域态势感知与预测性维护等。
“人工智能+”核电（5个场景） ：包括核电运行智能监测与辅助决策、核电机组自动启停与人机协同，以及一项值得注意的研究方向——“磁约束聚变等离子体的智能化感知、仿真与控制研究”。
“人工智能+”煤炭（6个场景） ：从煤矿透明地质生产保障与灾害智能超前预警，到露天煤矿自主采装与运输无人化、煤炭生产利用过程煤质快速精准检测等。
“人工智能+”油气（7个场景） ：聚焦智能勘探开发、油气管网智慧调度等领域。
这些场景选择标准有三个维度：
一是聚焦长期制约行业发展的痛点问题；
二是人工智能技术赋能空间大但行业应用处于早期阶段；
三是具备全行业推广潜力，大规模应用后能助推产业转型升级。
但这51个场景最大的意义，不在于“公布”了什么，而在于它们是“可申报”的。
如果你有清单上的高价值场景且愿意开放，就可以与人工智能技术供给方组建创新联合体，细化建设路径，形成试点建设方案，报给国家能源局申请成为试点项目。
申报流程也已确定。试点项目依托国家能源局“人工智能+”能源试点申报系统（https://www.ny-ai.cn/）开展线上申报，由省级能源主管部门或能源央企总部作为推荐单位，每个推荐单位名额不超过10个。
申报单位须在2026年7月30日前完成推荐上报。
也就是说，从5月26日清单发布到7月30日截止申报，留给企业的时间窗口只有两个月出头。
51个场景清单中，“绿电直连算电协同智能调度运营”是一个被重点标注的方向“算电协同”。
它不仅是技术问题，也是关乎电价竞争力和能源消费结构的深层调整。
算电协同的紧迫性，源于三组结构性矛盾的集中爆发。
第一组是空间错配：东部算力需求旺盛但绿电资源有限，西部绿电富集但算力设施不足，两地之间存在明显的供需分离。
第二组是时间错配：风电光伏具有间歇性和波动性，而算力中心需要7×24小时稳定供电。
第三组是消纳矛盾：截至2025年底，全国风电、光伏总装机容量分别达到640GW和1200GW，合计占全国总装机比重47.3%，但发电量占比仅为22%，弃风弃光率有所抬头，亟需大规模稳定负荷来消纳绿电。而数据中心作为年运行超8000小时的稳定基荷，正是理想的增量负荷。
在政策层面，2026年《政府工作报告》首次明确提出实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程。
鼓励新建算力设施与可再生能源发电企业签订多年期绿色电力交易合同，提升绿电消费比例与供应稳定性。
国家数据局局长刘烈宏此前已表示，将确保枢纽节点新建算力设施绿电应用占比达到80%以上。
成本因素也为算电协同提供了商业上的合理性。
中国工业电价平均约0.6至0.7元/千瓦时，内蒙古、贵州等西部绿电富集区域可低至0.3至0.4元/千瓦时；
相比之下，美国北弗吉尼亚、硅谷等数据中心聚集区电价约0.5至0.8元/千瓦时，德国、爱尔兰等地则普遍在1.2至2.0元/千瓦时。
在部分西部案例中，当绿电直连比例达到60%时，仅输配电成本一项即可节省约每千瓦时0.05元。
会议当天，与会代表参观了四个项目：南方电网深圳供电局、中国海油深圳公司、华为公司、大鹏LNG接收站、大亚湾核电基地和华润集团。
在南方电网深圳供电局，119名“数字员工”覆盖了营销、生产、办公各条战线。这些“数字员工”既有大模型智能体，也有智能装备和具身智能，形成了覆盖电脑端、移动端和装备端的完整技术栈。
深圳供电局进一步构建了覆盖18个业务域的362个标准化岗位谱系，形成了以岗位为中心、与员工形成伙伴关系的“人机协同群体智能体系”。
在华为公司的案例中，华为数字能源聚焦新型电力系统、电动出行、AI数据中心三大领域，深度融合数字技术、人工智能、电力电子和储能技术，以AI营维把“用电曲线”变成可预测、可调度对象。
这些分散在全国不同区域、不同场景下的案例，本质上在验证同一件事——不是单纯鼓励在能源行业里“用AI”，而是要用AI去解决能源系统中那些长期存在、人工手段难以彻底解决的痛点和难点。
政策给了明确时间表，场景给出了具体方向，但落地过程中的挑战同样真实存在。
首先，数据壁垒是最大的门槛之一。如何在保障安全的前提下实现数据共享和模型训练，是企业需要面对的首个课题。
其次，算力供给与需求的匹配仍存在瓶颈。能源企业自有算力资源有限，而外部算力调度又涉及成本和安全考量。
第三，场景的规模化复制需要时间。51个场景清单中的不少场景目前仍处于试点阶段，从单一项目验证到全行业推广，中间的适配、标准制定和商业模式验证需要持续投入。
但是，申报窗口已经打开。根据国家能源局综合司国能综通科技〔2026〕50号通知，试点项目须在2026年7月30日前完成推荐上报。
申报单位可通过系统（https://www.ny-ai.cn/）在线填报，试点项目建设方案经盖章确认后由推荐单位确认上报。
企业可以单独或联合作为场景需求方，与人工智能技术供给方组队成功后，由场景需求方牵头单位申报。
现在的问题是：你的企业，站在哪一条线上？
END
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