夜雨聆风2026 年 5 月 8 日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、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，以下简称《方案》）。文件以能源支撑 AI 发展、AI 赋能能源转型为主线，明确 2027 年、2030 年两阶段核心目标，部署 29 项重点任务，推动能源与算力、场景、数据、模型高效协同，构建双向赋能、深度融合的产业新生态。
一、核心目标：分两步走，2030 年跻身世界领先
《方案》立足我国能源产业体系完备、数据资源富集、应用场景广阔的优势，设定清晰的阶段性发展目标，形成 “打基础 — 冲顶尖” 的推进路径。
到 2027 年（基础夯实期）：初步构建支撑 AI 创新发展的安全、绿色、经济能源保障体系；清洁能源与算力设施互动能力显著提升；能源领域高价值 AI 场景逐步落地，高质量数据集共建共享机制初步建立；能源企业算力利用效率稳步提升。
到 2030 年（全面领先期）：AI 算力设施清洁能源供给保障能力、能源领域 AI 专用技术研发与应用达到世界领先水平；形成 AI 与能源双向赋能、深度融合的发展新格局；能源系统智能化、绿色化转型全面提速，支撑能源强国与 AI 产业高质量发展。
二、六大核心任务：29 项举措破解双向融合痛点
《方案》聚焦 “能源保算力、AI 强能源” 双向逻辑，从算力能源保障、绿电低碳转型、算电协同、场景开放、数据价值、模型创新六大维度部署重点任务，直击产业融合关键瓶颈。
（一）统筹算力与能源布局，筑牢 AI 能源供给底座
核心解决大型算力中心 “接得上、供得稳” 的问题，打破算力与能源规划脱节壁垒。
空间协同布局：统筹大型新能源基地与国家算力枢纽规划，推动算力设施、互联网骨干直联点向新能源富集地区有序集聚，促进风电、光伏就近消纳，减少跨区域输电损耗。
百万千瓦级试点：结合地区能源、水资源承载力，在具备条件地区开展百万千瓦级 AI 算力设施与配套能源系统协同建设试点，探索 “新能源 + 储能 + 算力” 一体化模式。
多元能源直连：推进核电、氢能、新型储能与大型算力中心直连，构建 “多能互补、构网型储能支撑” 的稳定供电体系，保障 AI 训练 / 推理的7×24 小时不间断电力供应。
（二）推动算力设施绿色低碳，提升绿电消费占比
紧扣 “双碳” 目标，让高耗能算力成为绿色低碳的 “示范者”，关键词 “绿电” 在文件中出现 13 次。
绿电直连与交易：加强绿电直连政策指引，支持算力设施参与绿证交易、绿电现货交易，建立算力设施绿电消费占比统计与碳排放核算机制。
浸没式液冷普及：推广超云浸没液冷服务器等绿色算力技术，降低算力设施 PUE（能源使用效率）至1.1 以下，大幅减少制冷能耗。
低碳算力标准：制定算力设施绿色低碳水平测评标准，将绿电占比、PUE 值纳入算力项目审批核心指标，倒逼算力产业低碳转型。
（三）促进算电高效协同，释放算力灵活调节价值
打破算力 “被动用电” 思维，推动算力设施成为电力系统柔性调节资源，关键词 “协同” 出现 24 次。
电价联动调度：建立算力任务与电力市场价格信号联动机制，引导 AI 训练 / 推理任务向低价时段、新能源大发时段转移，降低用电成本，平抑电网负荷波动。
参与辅助服务：支持大型算力中心聚合为虚拟电厂，参与电网需求响应、调峰调频、备用服务，获取辅助服务收益，提升算力资产综合价值。
算电协同平台：搭建全国统一的算电协同调度平台，实时对接新能源出力、电网负荷、算力需求数据，实现 “新能源发电 — 电网输电 — 算力用电” 全链路智能匹配。
（四）开放能源高价值场景，AI 赋能能源全链条升级
围绕能源 “产、供、储、销” 全链条，推动 AI 从辅助环节向智能决策、协同控制、自主优化深度渗透。
发电端智能升级：在火电领域，推广 AI 燃烧优化、智能脱硝、故障预警系统，提升发电效率、降低碳排放；在新能源领域，构建风电 / 光伏功率超短期预测模型，提升新能源消纳能力与并网稳定性。
电网端智能调控：研发电网智能调度大模型，实现跨区域电网潮流优化、故障自愈、安全稳定控制；推进智能变电站、配电网自动化改造，降低电网运维成本，提升供电可靠性。
油气与煤炭智能化：在油气领域，应用 AI 地质勘探、钻井轨迹优化、管道泄漏检测技术；在煤炭领域，推广智能矿山、无人开采、安全风险智能预警系统，提升能源开采效率与安全性。
用户端智慧用能：面向工业、建筑、交通等领域，推广 AI 智慧能源管理系统，优化用能策略，降低能耗；发展虚拟电厂、综合能源服务，提升终端用能效率。
（五）挖掘能源数据价值，筑牢 AI 能源数据底座
明确能源数据是能源 AI 的核心资产，构建 “数据汇聚 — 治理 — 共享 — 安全” 全链路体系。
高质量数据集建设：建设覆盖发电、电网、油气、煤炭、用户用能的能源领域高质量标注数据集，重点突破设备运行、负荷预测、故障样本等核心数据瓶颈。
可信数据空间共享：依托国家数据交易所，搭建能源 AI 可信数据共享平台，采用隐私计算、密态计算、区块链技术，实现数据 “可用不可见”，破解数据流通安全难题。
数据分类分级保护：建立能源数据分类分级管理体系，明确核心敏感数据边界，强化数据安全审核、访问权限管控，筑牢能源数据安全屏障。
（六）强化能源模型创新，突破核心技术自主可控
拒绝 “通用大模型简单套用”，构建能源专用大模型体系，推动自主可控技术深度应用。
五大领域专用模型：推动电网调度、发电优化、油气勘探、煤炭安全、综合能源五大领域专业大模型深度落地，攻克多智能体协同、多模态理解、长序列推理等关键技术。
自主软硬件适配：加快国产智算芯片（如昆仑芯）、深度学习框架与能源大模型的适配优化，推动多框架协同运行，提升能源 AI 系统自主可控水平。
前沿技术融合应用：推动具身智能、科学智能、数字孪生等前沿技术在能源场景落地，研发能源专用机器人、智能巡检装备、数字孪生电站，提升能源系统智能化水平。
三、四大保障措施：打通政策落地 “最后一公里”
1. 标准体系建设
开展 “AI + 能源” 标准化提升行动，建立健全技术标准、安全标准、测评标准体系，推进标准国际化，抢占产业话语权。
2. 安全治理体系
构建能源 AI 安全治理闭环，制定安全责任划分标准、风险隔离措施、应急处置预案，强化模型安全、数据安全、应用安全管控。
3. 多元资金支持
统筹科技重大专项、绿色债券、REITs 等资金渠道，支持 AI 能源技术研发、示范项目建设、成果转化；鼓励金融机构创新 “AI + 能源” 金融产品。
4. 协同推进机制
由国家能源局牵头，建立部门、地方、企业三级协调机制，细化任务分工，开展常态化监测评估；发挥企业创新主体作用，培育一批 “AI + 能源” 龙头企业与专精特新中小企业。
四、产业价值与影响：开启 AI 与能源融合新时代
1. 破解双重痛点
AI 产业：解决高耗能算力 “供电不稳、绿电不足” 的瓶颈，降低算力成本，为 AI 技术规模化落地提供稳定、绿色、经济的能源支撑。
能源产业：借助 AI 技术实现能源系统智能化转型、效率提升、安全保障、低碳发展，加速能源强国建设进程。
2. 重塑产业格局
《方案》推动形成 “能源 — 算力 —AI— 能源” 的正向循环：新能源基地支撑算力枢纽，算力枢纽孵化 AI 技术，AI 技术赋能能源转型，能源转型反哺新能源发展，构建自主可控、安全高效、绿色低碳的产业新生态。
3. 抢占全球制高点
通过 2030 年目标牵引，我国将在能源 AI 专用技术、算电协同模式、绿色算力标准等领域实现全球领跑，为全球 AI 与能源融合发展提供 “中国方案”。
五、未来展望：双向赋能，共创能源 AI 新未来
随着《方案》落地，AI 与能源将从 “简单叠加” 走向 “深度融合”：
短期（2027 年前）：算电协同试点落地，绿电算力占比大幅提升，能源 AI 示范场景规模化复制，产业融合基础全面夯实。
长期（2030 年前）：能源 AI 专用技术全面突破，自主可控体系成熟，AI 深度渗透能源全链条，形成全球领先的 “AI + 能源” 产业集群，支撑我国从能源大国向能源强国、从 AI 应用大国向 AI 创新强国跨越。
