国家能源局相关负责同志就《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》答记者问|精品人妻少妇嫩草AV无码专区
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近日,国家发展改革委、国家能源局印发了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)。国家能源局科技司相关负责同志就《实施意见》接受采访,回答了记者提问。
问:《实施意见》出台的背景是什么?
答:党中央、国务院高度重视人工智能发展,近日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。能源是创新创业高度活跃的领域,具有数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势,应走在人工智能应用前列。特别是能源央企积极布局,围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节,已经成功研发应用了电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型。总的看,我国能源领域已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。
与此同时,相比于能源行业的高安全性与强专业性,以及对决策容错率和知识体系完备性的严苛要求,人工智能技术在能源领域应用仍然存在着技术可靠性不足、数据基础较为薄弱、电算供需逆向分布等不容忽视的问题与挑战。大模型“黑箱”特性导致的可解释性缺陷和潜在幻觉风险,使得人工智能技术在涉及核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。随着越来越多场景融入人工智能应用,亟需加强顶层设计和系统谋划,加快推动人工智能技术在能源领域的深度应用,带动能源整体性变革,助力加快构建新型能源体系。
问:《实施意见》提出2027、2030两个阶段性目标的主要考虑是什么?
答:统筹考虑能源领域人工智能应用实际,立足能源行业发展基础,放眼行业发展近中期目标,《实施意见》以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托,以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向,以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑,以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障,提出能源领域人工智能发展的分阶段目标:
到2027年,着眼于打牢基础、树好标杆、健全体系。聚焦能源领域智能化水平不均衡、共性技术支撑不足、规模化应用尚未形成,重点推动“五十百”工程,即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,挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目,探索百个典型应用场景赋能路径,制定完善百项技术标准,培育一批行业级研发创新平台,形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式。
到2030年,聚焦自主可控、深度赋能、国际领先,在前期技术积累和场景验证的基础上,着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地。这一阶段更注重核心技术的自主创新与深度融合应用,通过人工智能技术增强能源系统的安全性、绿色化和效率,支撑我国新型能源体系建设。
问:在《实施意见》提出了哪些重点任务?
答:《实施意见》围绕行业应用需求和基础能力供给协同推进,从应用场景赋能、关键技术供给等方面部署了一系列重点任务,并以专栏形式细化明确了研发应用重点方向。
一是面向能源各场景全方位赋能。《实施意见》围绕煤、电、油、气各能源品种,系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景,推动能源领域共享人工智能发展红利,助力传统化石能源产业数字化智能化升级,加快新能源、能源新业态及能源交叉领域与人工智能的深度融合,培育壮大能源新产业新模式。在纵向上,围绕能源装备制造、能源生产、输运、调度、消费等环节,强化人工智能对能源产供储销的提质增效作用,提升能源系统整体效率。
二是专栏明确典型场景建设路径。坚持战略引领与精准落地并重的原则,聚焦智能化转型需求急迫、数据基础完备、应用价值明确、规模化应用潜力大的方向,以专栏形式明确了37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务,涉及百余项场景,其中,油气方向有6个,煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个,火电、新能源方向4个,核电方向3个,同时,提出了各任务的建设路径与目标。
三是加大关键共性技术供给。围绕数据、算力、算法,系统构建人工智能应用基础支撑体系,提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向:夯实数据基础,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;强化算力支撑,统筹规划资源,构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制;提升模型基础能力,推动人工智能与能源领域软件深度融合,加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。
问:下一步将如何推动《实施意见》的落实?
答:能源领域智能化转型,需要上下协同发力,部门协调配合,国家能源局将紧紧围绕能源领域智能化转型下一阶段目标任务,进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调,定期开展分析研究和总结评估,研究解决工作推进中的重大问题,确保《实施意见》各项任务顺利推进。
一是强化组织实施。加强统筹协调,形成上下联动的工作格局,推动各地方、各企业因地制宜细化落实举措,建立健全长效工作机制并强化过程督导,确保《实施意见》各项任务落到实处、取得实效。
二是加强产学研协同。综合考虑煤电油气各行业应用潜力、成熟度、带动作用等因素,遴选一批能源领域人工智能应用高价值场景,鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟,促进产学研用深度融合。
三是加速科技成果转化。探索建设行业级人工智能应用测试平台,有效协同企业自主研发的大模型,解决大模型“重复造轮子”问题,避免先进算力和能源资源被过度消耗。遴选一批可复制、易推广的标杆场景与案例,鼓励体制机制与商业模式创新,推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。
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