“AI+能源”促进价值重塑

作为国民经济的命脉，能源领域正迎来与人工智能（AI）深度融合的关键进程。确保安全可靠的供应、加速脱碳、保持成本可控——这是能源行业当前面临的三大核心挑战，也是AI作为关键角色能大放异彩的领域。

今年9月，毕马威发布《智能能源——人工智能驱动转型与价值重塑》报告（以下简称《报告》），通过对来自8个国家（澳大利亚、加拿大、中国、法国、德国、日本、英国和美国）的163位大中型能源企业高管的调研，揭示当前能源行业在AI应用方面的最新进展。

AI在能源行业应用显著增长

“能源行业的AI应用已从试点扩大到规模应用，助力企业在运营效率、资产优化、安全性、可持续性和预测性维护等领域取得显著成效。引入AI技术需在硬件升级、软件采购、数据基础设施转型及专业人才招募等多方面进行大量投资，这对企业来说是一笔不小的投入，需谨慎规划。许多企业通过推行成本削减计划，利用AI优化运营流程，实现效率提升和较高投资回报，进而将节省下来的资金用于再投资，形成了一个自给自足的资金支持模式，推动了AI转型和数字化创新。”毕马威亚太区及中国能源及天然资源行业主管合伙人、毕马威中国董事蔡忠铨如是说。

毕马威调研数据显示，当前AI在能源行业的应用呈显著增长态势：56%的企业正在扩大AI项目的规模，44%的企业已将AI融入运营核心环节。受访者普遍认为，AI是推动运营流程优化的关键因素。具体而言，79%的企业已利用AI实现了可衡量的效率提升，其中60%的企业因此获得超过10%的投资回报。展望未来，92%的受访企业表示将继续加大对AI项目的投资，尽管他们并不期望在短期内获得回报。76%的企业计划增加AI支出，其中63%的企业预计增幅将超10%。

智能体促进行业可持续运行

《报告》认为，能源行业的AI项目大致可分为两类：一类是价值型项目，另一类是驱动型项目。

价值项目旨在追求效率与投资回报的最大化。许多由AI驱动的项目通过自动化或消除冗余流程，显著提升效率，从而帮助企业实现绩效大幅提升。

驱动型项目则以增强安全性、推动可持续发展和贯彻企业宗旨为目的。通过节约成本、提升运营效率和改进风险管理，AI为企业创造了可观的经济价值。同时，它还帮助能源企业满足监管要求，减少环境影响，并符合社会责任标准。

值得关注的是，智能体在能源行业可持续运行中展现出强大的适应能力。它们能适应不断变化的条件，并自主做出原本需人工干预的决策，从而大幅提高响应速度和效率。这主要体现在：通过为客户开辟新的价值流，AI显著提升客户参与能源市场的便利程度；加速脱碳和创新，因此或成为能源行业迈向净零未来的核心要素。

毕马威同时认为，能源企业在应用AI时，需将其与相关技术（如数字孪生、高性能计算、客户关系管理以及增强现实/虚拟现实技术等）进行有效整合，从而更好满足企业目标。

生成式AI助力实现“双碳”

生成式AI在中国能源行业的应用仍处于早期阶段，但潜力巨大。截至2024年底，13家能源央企发布25个垂直行业大模型，落地应用产品超28款。

目前，生成式AI在能源行业的应用场景有四方面。一是能源生产优化。通过学习和分析大量的能源生产和消耗数据，为能源生产提供优化策略。二是能源消费预测与管理。利用生成式AI对历史能源消费数据进行分析，生成准确的能源消费模型，帮助能源供应商制定更有效的能源管理策略，降低能源浪费和排放。三是能源系统智能调控。生成式AI可优化能源储存系统的运行，实现能源的合理调度和利用，优化供应、储存和分配等环节。四是能源设备预测性维护。通过收集设备运行数据，生成式AI可以分析设备运行状态，提前发现潜在故障，优化维护计划，减少停机时间，延长设备寿命。

从近6年投融资动态看，2020年至2021年为中国AI能源行业的快速增长期。目前，能源企业对生成式AI的投资已从技术探索转向规模化落地，将其视为推动能源转型、提升运营效率和实现“双碳”目标的核心驱动力。企业优先选择能直接降本增效或创造收入的场景投入生成式AI。此外，能源企业更关注行业大模型而非通用模型，强调技术与业务场景的深度融合；通过效率提升和成本优化实现短期收益，同时兼顾减碳与安全等长期战略价值。

毕马威中国数字化赋能主管合伙人张庆杰表示：“AI等新技术逐渐成为能源行业战略规划的重要部分。为实现AI规模化应用和价值创造，企业需重塑运营模式，将AI融入整个价值链。这要求企业整合数据技术，培养员工队伍，使AI与商业战略紧密结合。如此，企业才可能在下一个能源转型时代脱颖而出，把握未来发展的主动权。”