當前,全球科技革命與能源轉型正處于歷史性的交匯期。自去年下半年以來,中美歐等經濟體相繼出臺相關
政策文件、發展規劃,集中精力發展能源領域的人工智能技術,實現能源與人工智能前沿創新的深度融合。這意味著,能源人工智能的國際博弈,已經從產業、企業界的自發探索,全面上升為國家戰略層面的系統性角力,成為今后國際能源地緣政治博弈的“無盡前沿”。能源領域的人工智能競爭,并非單純的技術賽跑,而是事關國家能源安全底座、產業國際競爭力以及未來大國競爭地緣優勢的綜合博弈。在全球能源版圖深刻重塑之際,我國需保持戰略定力,揚長避短,精準突破,在時代大變局中爭取戰略主動。
國際能源權勢的競爭邏輯加速重構
回顧人類社會的歷次能源革命,本質上都是以新興技術的突破和普及,重構人類利用能源的方式和經濟社會運行的動力模式,進而引發國家間實力的消長。當前,人工智能與能源的深度融合,從兩個維度加速顛覆傳統的“化石能源政治經濟邏輯”。
一方面,算力與
電力的深度綁定,正在確立大國競爭的“硬約束”。人工智能不再是“虛無縹緲”的代碼,而是建立在龐大算力和驚人能耗之上的關鍵物理基礎設施。近年來,全球數據中心用電量呈指數級增長,給各國能源充分供應和電網安全穩定運行帶來巨大挑戰。充足、穩定且低碳的電力供應,成為參與全球人工智能競賽不可或缺的“入場券”。這意味著,一國在新能源裝機、電網韌性上的稟賦能力,將直接鑄就數字時代的國家戰略底座。
另一方面,人工智能技術加速全面重構能源產業的“價值鏈”。從上游的油氣勘探選址,到中游的電網毫秒級智能調度,再到下游
市場交易中的“算法交易員”,人工智能不再局限于某些孤立環節的“提效工具”,而成為驅動能源系統更加智慧運轉的“底層控制中樞”。全球能源權勢的競爭焦點,加速從單純的資源要素爭奪,轉向數據要素、核心算法、商業模式和行業標準等全方位競賽。掌握了能源人工智能的主導權,不啻為控制了新一輪產業革命的“制高點”。
中美歐發展能源人工智能的戰略異同
在“同題共答”的時代考卷前,中美歐三大主要經濟體既有搶占技術前沿的相似目標,又在實施路徑與制度邏輯上呈現出顯著的“三足鼎立”之勢。
美國的戰略邏輯,更側重于“基礎驅動與國家安全先導”,具有顯著的霸權護持特點。依托在算法、超級算力、高端芯片等領域的先發優勢,以及龐大的國家實驗室科研體系,美國的戰略藍圖重點在于將人工智能深入應用于核威懾、先進材料發現、關鍵基礎設施防護等“硬核”安全領域。根本目的是借助人工智能強化其在能源前沿技術創新的絕對領先地位,維持戰略威懾與能源自主能力。但美國能源行業高度市場化,政府直接調動大型能源企業推進全行業智能化落地的手段相對有限。
歐盟的發展路徑,比較鮮明地體現了“規則引領與雙軌轉型”的規制邏輯。歐盟把能源人工智能視為驅動歐洲“綠色與數字化雙轉型”的核心引擎。面對本土底層算力與科技巨頭相對缺乏的劣勢,歐盟巧妙發揮自身的“規制性力量”,試圖通過《人工智能法案》等框架確立“可信人工智能”的全球標準。同時,歐盟密集調配資金推進“人工智能超級工廠”建設,著力打造統一的歐洲能源數據共享空間。意圖通過搶占數字治理的“規則制高點”,打造高度互聯、清潔低碳且“價值觀合規”的泛歐智慧能源網絡,以“標準與規制優勢”彌補其在底層技術迭代上的短板。
中國則走出了一條“應用牽引與場景驅動”的發展之路。國家政策以推動人工智能在能源行業的規?;涞貫榉较?,以骨干能源企業為直接執行主體,通過“政府主導+場景推進+示范推廣”的模式,加快發展“人工智能+能源”。這種方式,有利于最大程度地發揮中國超大規模市場優勢和集中力量辦大事的制度優勢,促使相關能源央企積極研發各垂直細分領域的專業“大模型”,在復雜電網管理、油氣開采等具體場景中實現快速規?;渴稹?/div>
美、歐、中能源人工智能的發展路徑差異,根源在于各自在技術積累、政府角色與產業結構等方面的諸多不同。這種差異也在一定程度上決定著中國在今后全球能源人工智能博弈中的基本突破方略。
直面中國能源人工智能發展的優勢與短板
與其他先進經濟體相比,中國能源人工智能的發展既有加快實現“換道超車”的底氣,也面臨無法回避的短板與挑戰。
一方面,中國最大的底氣,在于龐大且復雜的“應用場景紅利”。中國已經建成世界規模最大的電力電網系統,擁有領先全球的新能源裝機容量,這不僅為人工智能產業提供了堅實的能源后盾,更為“人工智能+能源”的深度融合提供了無可比擬的實踐沃土。在新能源發電調度、智能電網韌性建設等領域,中國完全具備率先實現規模化突破的客觀條件。同時,能源骨干企業強大的執行力和日漸成型的專業大模型生態,也展現出迅猛的追趕勢頭。
另一方面,掣肘發展的短板亦不容忽視。首當其沖的是算力基礎設施的“代差”隱患。相比于美國能源部掌握的全球頂尖超算與核心硬件技術,中國能源領域尚缺乏自主可控的專用高性能超算系統,底層算力設備在性能與生態上仍有差距。這是我們必須跨越的“硬門檻”。
其次是能源數據治理的“孤島困境”。盡管中國能源數據規模龐大,但長期以來,煤、電、油、氣、核等細分領域數據口徑不一,系統間壁壘森嚴。這種“數據煙囪”現象,導致海量數據難以轉化為高質量的“數據要素”,嚴重制約了人工智能大模型的深度訓練與性能躍升。
最后是核心場景應用的“安全信任危機”。能源系統關乎國計民生,具有典型的物理屬性和極低的容錯率。當前人工智能技術固有的“黑箱”特性和“幻覺風險”,使其在直接介入電網實時調度、核電站控制等核心決策時,仍面臨巨大的安全挑戰。如何建立科學的評估與測試體系,平衡創新與安全,是橫亙在各國面前的共同
難題。
加快中國能源人工智能突破的基本方略
面對復雜的大國競爭與一日千里的技術變革,亟需統籌全局,以更大的魄力和更務實的舉措,加快推動能源人工智能從“場景應用者”向“規則制定者和技術引領者”拓展升級。
一是要破除數據壁壘,構筑國家級高質量能源數字底座。數據是人工智能的“燃料”。必須以更大力度推進能源數據治理的體制機制改革,打破各細分領域和企業間的利益藩籬。盡快統籌建設內容完整、標準統一的國家級能源高質量數據集,探索建立能源數據確權、流通與安全保護機制,激活龐大數據資源的真正潛能。
二是要堅持底線思維,加快確立能源人工智能的行業標準體系。標準即“話語權”。應盡快組織政、產、學、研力量,針對大模型在能源核心場景的應用,制定嚴苛的可靠性評估標準、安全測試體系和準入規范。同時,依托“一帶一路”能源合作伙伴關系等國際多邊平臺,積極參與、主導全球能源人工智能技術標準的制定,為中國相關技術標準和產業方案順利“走出去”鋪平道路。
三是要打破創新孤島,培育深度融通的大能源數智生態。技術突圍不能靠單打獨斗。要著力解決基礎研究與產業應用脫節的
問題,推動科研機構、科技企業與能源骨干企業深度融合,建立跨學科的協同創新平臺。要以“大能源”觀審視智能化發展,推動各能源門類大模型間的互聯互通、兼容協同,徹底消除細分領域的“智能孤島”。同時,大力培養兼具能源專業知識與人工智能技術能力的復合型領軍人才,夯實持續創新發展的智力基礎。
察勢者智,馭勢者贏。在能源與人工智能交織激蕩的大變革時代,掌握其發展主動權就是掌握國家命運的主動權。面對深刻演變的全球能源地緣格局,必須以更加系統、前瞻的布局,推動龐大的應用場景優勢轉化為核心技術創新與規則標準制定的顯著優勢,奮力書寫建設能源強國的新篇章。(作者供職于
山東大學國際問題研究院)