1、总体愿景：推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全，培育新质生产力，为新型能源体系建设提供支撑。

2、阶段目标：

到2027年：初步建成能源与人工智能融合创新体系。实现5个以上专业大模型深度应用、10个以上重点示范项目、100个典型应用场景路径探索、100项技术标准制定等具体目标。

到2030年：能源人工智能技术及应用达到世界领先水平。算力电力协同机制完善，形成绿色高效的算力用能模式，理论与技术创新取得明显成效。

1. 人工智能+电网：智能规划设计与生产建设、智能调度运行、设备状态评价与智能运维、配电网智能管理、电力应急抢修。

2. 人工智能+能源新业态：虚拟电厂精准控制与智能运营、绿氢生产工艺智能寻优、园区智能降碳、新型储能智能化运行、智能营销服务。

3. 人工智能+新能源：气象预报与新能源功率精准预测、偏远场站智能运维、新能源规划设计、智慧工地建设。

4. 人工智能+水电：智能水电工程建设、气象水文联合预测、流域综合调度、设备智能运检、大坝高质量运行。

5. 人工智能+火电：燃料智能管控、生产运行优化、设备全生命周期管理、智能技术监督及评价。

6. 人工智能+核电：核电智能安全管控、核电智能运维、可控核聚变智能控制。

7. 人工智能+煤炭：煤炭地质勘探数智赋能、井工煤矿采掘工艺优化与智能控制、露天煤矿自主采装与运输无人化、煤炭质量快速检测与智能洗选、煤矿重大设备状态监测和智能运维。

8. 人工智能+油气：油气勘探智能评价、油气开发生产智能管控、海洋油气生产环境预测维护、工程技术智能优化、管网仿真及智能调控、炼厂生产营运一体化优化。

聚焦能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技术瓶颈，推动开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关。

1. 夯实数据基础。推动数据智能标注、智能增强、数据合成等技术应用，推进能源数据分类分级技术、隐私计算技术以及智能数据动态加密和跨域可信溯源等技术研发，优化数据分享机制，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。

2.强化算力支撑。针对能源领域租建结合模式下的多元异构算力融合利用需求，开展多元异构算力统一调度、任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等关键技术攻关，构建算电协同发展机制。

3. 提升模型基础能力。提升模型安全性、可解释性；研发多智能体协同、轻量化推理等技术；突破人工智能绿色低碳技术、降低计算耗能。

1.强化组织实施：各地方能源主管部门和相关中央企业建立健全工作机制，落实要素保障和安全治理。

2.推动协同创新：建设行业研发创新平台和“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。

3.加强标准规范建设：加快编制能源数据治理、多元异构算力融合、典型场景设计等一批技术标准规范，建设标准测试平台，鼓励制定国际标准。

4.开展试点示范：遴选并推广标杆应用和场景，鼓励跨领域示范，优先纳入首台（套）装备支持范围。

5.加大支持力度：发挥中央财政资金带动作用，引导社会资本参与。

6.完善人才培育生态：鼓励共建人才培养基地，培养具备能源系统知识、人工智能算法应用能力的复合型人才。