從“技術疊加”向“價值共生”躍升

人工智能正以前所未有的深度、廣度與速度重塑現代產業格局。國資企業作為國民經濟“壓艙石”“頂梁柱”，既是新技術革命的參與者，也是智能化轉型的先鋒隊。能源行業國資國企在數字化轉型中積累了哪些優勢？應當在推動人工智能賦能實體產業中注意規避哪些問題？對此，本刊記者專訪了國家能源集團科技信息部數據資源處經理閆計棟。

承擔多項國家級行業試點建設任務

《中國經濟周刊》：國家能源集團在AI領域的總體戰略是什么？

閆計棟：國家能源集團作為骨干能源央企，積極貫徹中央有關決策。集團黨組高度重視人工智能建設，明確將人工智能建設列入《國家能源集團數字化轉型行動計劃（2024—2025年）》十大重點轉型工程。2024年5月，國家能源集團印發“AI+”行動計劃，確立“應用牽引、重點突破、統籌架構、敏捷行動、動態優化、有序有力”總體思路，建立了包含全局算力網、統一工具鏈、通用服務集的技術架構，規劃了國家能源集團產業譜系下的AI應用域，部署了基礎設施、重點攻關、行業引領三類50余項關鍵任務。

《中國經濟周刊》：主要圍繞哪些方面展開，取得了哪些成績？

閆計棟：國家能源集團承擔了多項國家級行業試點建設任務，攻關云邊協同基礎設施、行業大模型訓練研發、可信數據空間及高質量數據集建設等前沿技術。

發布全球首個千億級發電行業大模型——“擎源”發電大模型，構建了覆蓋安全環保、電力交易、產調中樞、設備檢修全鏈條的智能決策體系，實現電力全場景智慧化升級、模型自主優化能力升級和電力系統智能化變革升級。

研發煤炭工業設備綜合診斷運維大模型，在集團公司下屬10余個廠礦落地應用，覆蓋萬余臺生產設備，實現煤炭行業設備檢維修模式從被動計劃檢修向主動狀態維護轉變，為煤炭生產提供故障診斷、維修指導等專業支撐，設備綜合壽命提升20%，檢修費用降低15%，為煤炭行業增安提效的高質量發展提供保障。

同時，建成煤炭行業云，對外開放人工智能服務，輸出高價值應用成果，充分發揮國資央企“科技創新、產業控制、安全支撐”重要作用。

能源行業怎么用AI

《中國經濟周刊》：近年來在推動人工智能發展方面積累了哪些優勢？

閆計棟：國家能源集團主要有四點核心優勢：一是全產業布局優勢，即擁有“煤電路港航、煤電油氣化、產運銷儲用”一體化產業鏈的獨特優勢，可為人工智能技術應用提供豐富的場景和數據基礎，有利于形成規模效應和競爭優勢。

二是技術創新優勢，積極承擔多項國家級行業試點建設任務，實現多項關鍵技術突破創新，掌握了一批自主可控的核心技術。

三是專業人才隊伍優勢，依托“三支隊伍”人才梯隊建設和科技創新體系，建立了完善的人才培養機制，打造了一支高素質、專業化、創新型人才隊伍，為科技創新和數字化轉型提供了人才保障。

四是信息化系統集中統一建設，集團公司始終堅持信息系統“六統一，大集中”的建設原則，構建了相應業務條線統一的數據標準，沉淀了規范數據，推動了“同題共答”的新技術應用范式。

《中國經濟周刊》：AI技術在能源領域的典型應用場景主要有哪些？可以解決哪些傳統業務痛點？

閆計棟：目前我國煤炭、火電、新能源、電網、石油、化工等能源產業已經在眾多場景開展AI技術應用與探索。

在能源一體化調度方面，AI技術賦能產業鏈智能協同，支撐能源安全保供的周期性和即時性調控，實現了運營決策由“經驗主導”向“模型驅動”轉變。

在能源生產可靠性保障方面，通過人工智能技術挖掘海量生產數據和知識，生產全過程監視實現全景三維穿透、態勢全方位感知、設備預測性維護檢修。

在產業精益化運營方面，深耕“最小單元”，細化經營分析，實現生產物資經營全鏈條“聯動核算”。結合相關經營、物資消耗、能耗等數據，推動最小生產單元生產、物資消費、效率、經營等聯動核算，實現產業運營管理方式的精益化變革。

AI的應用主要解決了傳統業務在效率、成本、穩定性和安全性方面的痛點：一是生產效能提升，傳統能源工業依賴人工經驗與固定流程，響應慢、效率低。AI能實時收集與分析大量數據，實現智能預測與動態調整。

二是運營成本壓降，傳統設備維護基于定期檢修或故障后維修，成本高；AI助力預測性維護，通過分析設備數據提前預知故障，合理安排檢修，降低維護成本與設備損耗。

三是系統安全加固，傳統能源安全管理在網絡安全和自然災害應對上略顯滯后，基于AI的安全監測系統可實時識別網絡攻擊并阻斷，分析氣象數據預測自然災害對發電影響，提前制定預案，保障能源基礎設施安全。

圍繞“AI+”進行全方位規劃

《中國經濟周刊》：在人工智能發展方面，國家能源集團有哪些重點工作和規劃？

閆計棟：企業打造方面，圍繞“AI+”專項行動，建立以集團黨組為核心的工作領導小組，及時跟蹤掌握人工智能前沿技術。打造集團公司人工智能技術生態，以各產業人工智能應用場景為牽引，在算力芯片、基礎平臺、通用算法等基礎技術方向，積極開展與行業頭部企業協作；在場景落地、應用開發方向，重點培塑集團公司內部專業化單位能力，以實踐為基礎，建立產學研一體化的人才培養機制，深化能源人工智能領域產教融合，支持企業與院校共建產業學院、聯合實驗室、實習基地等。

資金方面，集團公司統籌資源，依托智能產業基金推動前沿和關鍵共性技術研發，各子分公司建立與企業營業收入、經營成本、員工數量、行業特點、數字化水平等相匹配的專項資金投入機制，同時密切跟蹤國家關于人工智能創新的支持政策，積極申報試點示范工程，爭取中央預算內投資補助和貼息項目，保障人工智能技術應用研發和運營的專項資金投入。

人才方面，加強人工智能領域高層次人才引進力度，探索高效、靈活的引才機制。加大人才的自主培養力度，結合集團“三支隊伍”行動計劃，在項目中使用培養人才。緊抓工程碩博士培養改革試點工程，在人工智能領域加大高校、科研院所的合作力度，吸收優秀的工程碩士博士人才。建立健全人工智能崗位體系，高標準配置專職人員。加快研究對于專業化人才及科技創新項目的激勵機制，釋放企業創新活力，充分激發職工積極性。著力打造一支規模適宜、結構合理、素質優良的人工智能領域高水平科技人才隊伍。

在數據安全方面，集團從兩方面雙管齊下：傳輸層面，嚴格實施橫向隔離和縱向加密原則，工控網到管理網的單向傳輸，數據按標準流轉至集團數據底座，嚴禁逆向流動；數據自身安全層面，通過分級分類管控數據、建立可信數據空間，搭建數據采、存、管、取、用的技術支撐與體制機制，確保全集團數據在統一的平臺流通，使用者“用數不見數”。

《中國經濟周刊》：作為行業專家，您對國家能源集團加快推動“智慧國家能源”有哪些建議？

閆計棟：一是加大研發力度，強化科技創新，聚焦關鍵領域“根技術”攻關，加大AI領域科技項目布局，聯合業內先進企業、研究機構、重點實驗室等共建能源領域AI創新聯合體，開展協同攻關。

積極參與開放生態建設，推動形成更多“從0到1”的原始創新，加速推進成果轉化和產業化發展。

二是強化技術賦能，瞄準戰略意義強、經濟收益高、民生關聯緊的高價值場景，強化行業協同、擴大開放合作，加大布局突破力度。要夯實算力基座，為技術突破、應用落地提供有力支撐；突破數據難題，分批構建重點行業數據集，建設好通用基礎數據集，做強做優數據產業。

三是推動生態構筑，立足行業大模型建設推廣，先“培土”統一技術基座和工具鏈，再“育苗”做到第一批場景發布即試點上線，后“造林”打造更多典型場景，最終目的是構建行業生態，統一標準化數據集，融合實時數據流與專家經驗，驅動模型實現定期迭代升級。聯合高校、研究所和兄弟企業一起，攻關多模態融合、科學計算、小樣本學習等關鍵技術，既給行業賦能，又與行業共建，構建開放的發電行業大模型生態體系。

責編：姚坤 yaokun@ceweekly.cn

美編：孟凡婷