當(dāng)前人工智能（AI）賦能能源領(lǐng)域發(fā)展存在諸多挑戰(zhàn)與困難，包括AI性能的不確定性、數(shù)據(jù)孤島與高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足、濫用與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、先進(jìn)算力不足以及AI自身的能源消耗等問題。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，中國(guó)需要采取多維度的應(yīng)對(duì)策略，包括推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共建共享、完善AI研發(fā)應(yīng)用相關(guān)法律法規(guī)、保障數(shù)據(jù)安全和倫理規(guī)范、加大技術(shù)研發(fā)投入、優(yōu)化算法模型以降低算力需求，并探索利用可再生能源支持AI基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營(yíng)模式等。

AI、新質(zhì)生產(chǎn)力與能源轉(zhuǎn)型發(fā)展間的邏輯聯(lián)系

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的背景下，AI作為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分，以其技術(shù)含量高、創(chuàng)新性強(qiáng)、涉及領(lǐng)域廣的特點(diǎn)，正在深刻改變能源生產(chǎn)方式和能源產(chǎn)業(yè)形態(tài)，從而推動(dòng)生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的躍遷。新質(zhì)生產(chǎn)力的質(zhì)變要求經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式從傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素積累驅(qū)動(dòng)模式向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式轉(zhuǎn)型，這與能源轉(zhuǎn)型的提質(zhì)增效目標(biāo)相契合，而能源轉(zhuǎn)型發(fā)展也為AI技術(shù)提供了資源保障和潛在應(yīng)用場(chǎng)景。在能源領(lǐng)域，新質(zhì)生產(chǎn)力的特征屬性具體表現(xiàn)為能源產(chǎn)業(yè)的降碳減排、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等。AI在能源領(lǐng)域的應(yīng)用有助于提高能源系統(tǒng)的智能化水平，實(shí)現(xiàn)更高效、更清潔的能源供應(yīng)。這不僅體現(xiàn)在新能源技術(shù)研發(fā)和傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)改造上，如先進(jìn)核能、氫能、燃料電池等新興能源技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，而且滲透能源生產(chǎn)和消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)，如智能電網(wǎng)的建設(shè)和運(yùn)行優(yōu)化、能源設(shè)施的維護(hù)與故障預(yù)測(cè)、能源需求側(cè)管理和節(jié)能降耗等。

此外，AI技術(shù)的發(fā)展需要大量能源的支撐，特別是在構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜的大型AI模型時(shí)，往往需要消耗巨大的計(jì)算資源和能源。高性能計(jì)算機(jī)集群運(yùn)行數(shù)周甚至數(shù)月來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，這種訓(xùn)練過程不僅需要對(duì)數(shù)據(jù)中心設(shè)施進(jìn)行擴(kuò)容和優(yōu)化，也對(duì)清潔能源供應(yīng)及能效管理提出了更高要求。同時(shí)，能源轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，例如分布式能源系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、智能電網(wǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各類能源消費(fèi)行為記錄等，也為AI算法的訓(xùn)練和優(yōu)化提供了資源。

總體而言，AI、新質(zhì)生產(chǎn)力和能源轉(zhuǎn)型發(fā)展間存在相輔相成與互相促進(jìn)的邏輯關(guān)系。新質(zhì)生產(chǎn)力是源于技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)要素重組和產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)的現(xiàn)代先進(jìn)生產(chǎn)力形態(tài)，它的形成和壯大對(duì)于推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色可持續(xù)增長(zhǎng)目標(biāo)至關(guān)重要。而AI技術(shù)的不斷革新與應(yīng)用場(chǎng)景的開拓，正在以前所未有的方式重塑能源產(chǎn)業(yè)體系，催生出新的業(yè)態(tài)和模式。

AI賦能能源領(lǐng)域發(fā)展在應(yīng)用中存在的問題與挑戰(zhàn)

盡管AI在能源行業(yè)的應(yīng)用具有較大的潛力，比如預(yù)測(cè)性維護(hù)和電網(wǎng)智能管理、優(yōu)化能源生產(chǎn)和儲(chǔ)存、需求側(cè)管理與能源消費(fèi)分析、提高建筑與交通領(lǐng)域的能效等，但其發(fā)展依舊伴隨著許多不可忽視的問題和挑戰(zhàn)，如AI的能源消耗問題、數(shù)據(jù)孤島與高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源稀缺、濫用風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)，以及技術(shù)壁壘與先進(jìn)算力供給短缺等，具體如下：

一是能源消耗和環(huán)境影響，限制能源行業(yè)AI新質(zhì)生產(chǎn)力擴(kuò)容。盡管AI有助于提高能源效率，但其自身運(yùn)行，特別是大型深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，可能消耗大量能源，從而對(duì)環(huán)境造成影響。AI大模型，特別是深度學(xué)習(xí)模型，其訓(xùn)練階段尤為依賴于大規(guī)模的算力和電力投入。這個(gè)過程通常涉及使用高性能的GPU或其他專用硬件，這些硬件在運(yùn)行時(shí)消耗了大量電力。AI模型完成訓(xùn)練之后，模型進(jìn)行推理的過程中也會(huì)消耗可觀的能源。根據(jù)SemiAnalysis估計(jì)，人工智能企業(yè)OpenAI需要近29000個(gè)GPU來支持ChatGPT日常使用，這意味著每天需要消耗約600MWh的電力。隨著AI模型在各種應(yīng)用中的廣泛使用，持續(xù)增加的能源消耗總量可能會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生顯著影響。

二是能源行業(yè)數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，阻礙AI新質(zhì)生產(chǎn)力共建共享。能源行業(yè)數(shù)據(jù)通常分散在產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)位置，包括能源企業(yè)內(nèi)部、第三方提供商以及其他格式不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中。行業(yè)監(jiān)管者和不同的能源公司可能無(wú)法全面了解自己擁有或可以訪問的數(shù)據(jù)，也不清楚數(shù)據(jù)所存儲(chǔ)的具體位置。當(dāng)前相關(guān)數(shù)據(jù)法規(guī)的缺失，可能阻礙不同能源企業(yè)之間或跨行業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享與交換。高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源匱乏也是不容忽視的問題之一。AI大模型對(duì)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)依賴度極高，尤其是在能源領(lǐng)域，高質(zhì)量的能源生產(chǎn)、消費(fèi)、交易等數(shù)據(jù)是訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。目前中國(guó)在高質(zhì)量中文語(yǔ)料庫(kù)、能源行業(yè)特定數(shù)據(jù)等方面存在不足，制約了AI技術(shù)在能源領(lǐng)域的深度應(yīng)用。

三是能源行業(yè)AI治理滯后與濫用風(fēng)險(xiǎn)，抑制新質(zhì)生產(chǎn)力健康發(fā)展。更高效和功能更強(qiáng)大的AI有利于協(xié)助能源行業(yè)加快轉(zhuǎn)型進(jìn)程，但AI工具普及的同時(shí)也降低了開展黑客攻擊的技術(shù)門檻。AI被濫用是一個(gè)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)，一些本意良好的算法可能會(huì)被重新用于有害目的。而AI應(yīng)用和數(shù)字化在能源行業(yè)普及，也可能會(huì)提升黑客攻擊所波及的范圍和影響，這或?qū)?duì)能源安全構(gòu)成新的威脅。作為一種爆發(fā)式增長(zhǎng)的新興技術(shù)，AI領(lǐng)域的治理水平與技術(shù)水平相比相對(duì)滯后。AI大模型在賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的過程中可能會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)濫用、信息安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯等一系列治理問題，當(dāng)前針對(duì)AI技術(shù)的規(guī)制體系和行業(yè)自律機(jī)制仍有待完善。

四是技術(shù)門檻與先進(jìn)算力供給短缺風(fēng)險(xiǎn)，制約能源行業(yè)AI新質(zhì)生產(chǎn)力的突破。AI模型訓(xùn)練和后續(xù)應(yīng)用對(duì)算力的需求急劇攀升，而當(dāng)前國(guó)內(nèi)乃至全球在智能算力供給上存在瓶頸，特別是在大型AI模型訓(xùn)練所需的高性能GPU和定制化AI芯片等先進(jìn)算力設(shè)施方面，國(guó)內(nèi)產(chǎn)能不足和引進(jìn)受制于外部因素，造成算力供給不足。此外，目前很多AI核心技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)框架、預(yù)訓(xùn)練算法等，依賴于國(guó)外開源技術(shù)，技術(shù)生態(tài)受制于人。國(guó)內(nèi)在AI核心算法和關(guān)鍵軟件的自主研發(fā)上相對(duì)較弱，面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)和技術(shù)壁壘的限制。AI大模型技術(shù)落地過程中，數(shù)據(jù)、算法和算力這“三駕馬車”的協(xié)調(diào)配合機(jī)制尚未完全成熟，缺少自主可控的AI產(chǎn)業(yè)鏈，特別是在數(shù)據(jù)服務(wù)、智能計(jì)算芯片等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上存在短板。

AI賦能能源領(lǐng)域發(fā)展的政策建議與展望

一是加快能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程，優(yōu)化AI計(jì)算的能源效率，引導(dǎo)AI企業(yè)自愿披露能源使用信息。深入推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，加大對(duì)清潔能源技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的支持力度，為AI發(fā)展提供清潔能源基礎(chǔ)。鼓勵(lì)A(yù)I數(shù)據(jù)中心及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施采用太陽(yáng)能、風(fēng)能等可再生能源供電，減少對(duì)傳統(tǒng)化石能源需求的壓力。鼓勵(lì)A(yù)I公司自愿承諾并公開披露其AI模型的能源使用情況和碳排放數(shù)據(jù)。相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可能需要考慮引入特定的環(huán)境披露要求，以增強(qiáng)AI供應(yīng)鏈的能源使用和碳排放信息透明度，并更好地理解AI技術(shù)的環(huán)境成本。推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，包括硬件效率的提高和模型優(yōu)化，以減少AI的能源碳足跡。

二是建立健全能源行業(yè)AI安全監(jiān)管體系，強(qiáng)化發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的國(guó)家戰(zhàn)略引導(dǎo)。從立法層面推動(dòng)完善AI在能源行業(yè)應(yīng)用的監(jiān)管，通過行政手段規(guī)范能源行業(yè)AI算法構(gòu)建過程中的可解釋性、透明性和有效性，包括劃定有益和有害AI之間的界限，將安全性原則、公平性原則和可持續(xù)發(fā)展原則納入對(duì)能源行業(yè)AI系統(tǒng)的投資、研發(fā)設(shè)計(jì)和運(yùn)作決策中，促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力形成。完善法律法規(guī)，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域立法進(jìn)程，出臺(tái)適應(yīng)AI技術(shù)特點(diǎn)和發(fā)展需求的法律法規(guī)，明確AI在能源領(lǐng)域應(yīng)用的責(zé)任歸屬和追責(zé)機(jī)制。建立涵蓋事前、事中、事后全鏈條的人工智能監(jiān)管機(jī)制，加強(qiáng)內(nèi)生安全防御技術(shù)研發(fā)，保障AI技術(shù)在能源領(lǐng)域的安全、可靠和可控應(yīng)用。

三是完善數(shù)據(jù)資源體系，統(tǒng)一能源行業(yè)AI數(shù)據(jù)管理。消除能源產(chǎn)業(yè)鏈上的數(shù)據(jù)孤島，打通不同環(huán)節(jié)的能源數(shù)據(jù)通道，將有助于為能源行業(yè)AI快速發(fā)展提供有效的基礎(chǔ)，進(jìn)而加快能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程。建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源庫(kù)，特別是在能源領(lǐng)域內(nèi)，構(gòu)建適合AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的安全流通和高效利用。加強(qiáng)算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，適度超前布局全國(guó)一體化算力體系，建立高效、安全的智算中心，為AI技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施保障。

四是在能源行業(yè)AI推廣應(yīng)用過程中提供必要社會(huì)保障，提升新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展包容性。構(gòu)建支持AI科技公司、能源企業(yè)和研究人員管理算法中可能存在的系統(tǒng)性偏見的政策框架，并確保AI的應(yīng)用符合社會(huì)安全和穩(wěn)定的前提。此外，出臺(tái)前瞻性政策以消除AI在利用公共數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的不公平和歧視行為，以及監(jiān)測(cè)和審查數(shù)據(jù)利用過程中潛在的技術(shù)和倫理挑戰(zhàn)。支持各地根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)和需求，積極探索AI在能源領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，創(chuàng)建AI與能源產(chǎn)業(yè)深度融合的示范區(qū)。通過試點(diǎn)建設(shè)，探索AI推廣過程中可能產(chǎn)生的社會(huì)問題以及相應(yīng)的解決方案，積累AI賦能新質(zhì)生產(chǎn)力促進(jìn)能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的有益經(jīng)驗(yàn)。

展望未來，隨著AI技術(shù)在能源領(lǐng)域的深度滲透，將有望通過技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)融合持續(xù)賦能新質(zhì)生產(chǎn)力，提升能源系統(tǒng)的運(yùn)行效率、降低成本、減少污染，并催生更多的新興產(chǎn)業(yè)和業(yè)態(tài)，為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和保障能源安全提供強(qiáng)大支撐。同時(shí)，需持續(xù)密切關(guān)注AI技術(shù)帶來的倫理、安全、法律以及大量能源消耗等問題，持續(xù)優(yōu)化AI在能源領(lǐng)域的治理體系，確保其健康發(fā)展。

（作者系廈門大學(xué)管理學(xué)院講席教授、中國(guó)能源政策研究院院長(zhǎng)）