南宫28官网,南宫28官方网站,南宫28APP下载能源行业当前面临三大核心挑战：确保安全可靠的供应、加速脱碳进程以及保持成本可控。人工智能作为关键解决方案，正在深度融入能源行业的战略规划。然而，要充分释放人工智能的潜力，企业不能仅限于分散、以用例为导向的部署方式，而应围绕价值流实施整体转型。人工智能正成为推动行业发展的下一个技术飞跃。

　　2025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”），通过对来自八个国家（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，揭示了当前能源行业在人工智能应用方面的最新进展。报告深入分析了企业在人工智能战略、投资和实施方面的实践，并为能源企业的投资决策者及合作伙伴提供人工智能战略和投资指导建议。

　　在市场动态变化、技术颠覆、监管压力以及全球推动可持续发展的多重影响下，这一曾经以传统采掘和网络模式为基础的行业，正在向一个数字互联的生态系统演进。

　　调研数据显示，人工智能在能源行业的应用呈现显著增长态势：56%的企业正在扩大人工智能项目的规模，而44%的企业已将人工智能融入运营核心环节。受访者普遍认为，人工智能是推动运营流程优化的关键因素。具体而言，79%的企业已利用人工智能实现了可衡量的效率提升，其中60%的企业因此获得了超过10%的投资回报。展望未来，92%的受访企业表示将继续加大对人工智能项目的投资，尽管他们并不期望短期内获得回报。在投资意愿方面，76%的企业计划增加人工智能支出，其中63%的企业预计增幅将超过10%。

　　“能源行业中的人工智能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。引入人工智能技术需在硬件升级、软件采购、数据基础设施转型及专业人才招募等多方面大量投资，这对大型企业来说是一笔不小的投入，需要谨慎规划。许多企业通过推行成本削减计划，利用人工智能优化运营流程，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，推动了人工智能转型和数字化创新。”

　　能源行业的人工智能项目分为两类：一类是追求可衡量投资回报的价值项目，另一类是为践行行业价值观的驱动型项目。

　　人工智能在能源行业的应用正朝着以可量化目标成果为导向的方向发展。许多由人工智能驱动的项目通过自动化或消除冗余流程，显著提升了效率，从而帮助企业实现绩效的大幅提升。

　　人工智能正在被引入到以增强安全性和实现可持续发展目标为核心的项目中。通过节约成本、提升运营效率和改进风险管理，人工智能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。在环境监测和保障员工健康方面，人工智能也发挥了重要作用。

　　从自动到自主。智能体在能源行业的可持续运行中展现出强大的适应能力。它们能够适应不断变化的条件，并自主做出原本需要人工干预的决策，从而大幅提高响应速度和效率。

　　改变企业与客户及市场之间互动的方式。通过为客户开辟新的价值流，人工智能显著提升了客户参与能源市场的便利程度，增强了企业的市场竞争力。

　　加速脱碳和创新。很可能成为能源行业迈向净零未来的核心要素，助力企业突破创新、降低成本并确保韧性。

　　释放人工智能潜力。能源企业在应用人工智能时，需要将其与相关技术（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。

　　发展企业技术架构。能源企业需要审视技术架构，识别可简化的环节，并将人工智能与现有技术栈进行集成。

　　层次划分需要重新编排。在生成式和代理式人工智能领域，能源企业需要构建新的编排层次，以管理智能体及系统之间的数据、提示和交互，从而更好地满足企业的目标。

　　发展生态系统。能源企业正在积极构建更广泛的智能生态系统，使各类设施能够在包含客户、竞争对手、监管机构、供应商和技术合作伙伴的环境中良好运作。

　　能源公司在运营过程中正面临多重挑战，包括基础设施老化、固化的运营模式以及严格的监管要求。要在企业内部成功实施人工智能，需要从基础、职能和企业层面进行全面的能力建设，并采取战略性的方法来推动变革。此外，设立转型管理办公室或人工智能卓越中心等专门机构，对于确保各层级的人工智能战略、价值协调和项目交付的一致性至关重要。这些举措有助于企业在复杂的环境中实现高效转型和持续发展。

　　有效的人工智能转型不仅限于技术的实施。通过对领先实践的研究，能源企业可以通过三个阶段的人工智能转型，逐步增强能力并挖掘价值。这三个阶段形成了一个灵活的框架。这一框架不仅能够应对人工智能应用的复杂性，还能在提升短期效率的同时，为企业的长期增长和创新奠定基础。

　　当前，中国能源行业基础设施的数字化建设全球领先，数据资产的规模巨大，但数据的价值释放与上层智能应用的成熟度却相对滞后。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可以用于能源生产优化、消费预测与管理、系统智能调控以及设备故障预测等方面。

　　* 加速智能转型！能源央企AI大模型“全家福”来了，OFweek 储能网，2025年7月21日

　　从近六年的投融资动态来看，2020年至2021年为中国人工智能能源行业的快速增长期。资本的关注加速了能源行业数智化转型的脚步。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。以“垂直大模型+算力基建+生态平台”为核心，通过产业基金、政府合作、科技企业联动破解数据与场景落地难题。

　　“人工智能等新技术逐渐成为能源行业战略规划的重要部分。短期来看，人工智能可自主管理流程、做出复杂决策，显著提升效率。为实现人工智能规模化应用和价值创造，企业需重塑运营模式，将人工智能融入整个价值链，解决供应、脱碳和成本控制等难题。这要求企业整合数据技术，培养员工队伍，使人工智能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。”

　　毕马威在数据、行业洞察、技术和监管等专业领域拥有150多年的服务经验，因此在帮助客户识别人工智能机遇、应对关键业务挑战和创造新收入来源方面具有独特的优势。无论企业处于人工智能发展的哪个阶段，毕马威都能提供多方面的支持。

　　从战略到实施，毕马威能够以信任为基础，指导客户逐步采取有效措施，解决极为复杂的问题。毕马威已投入打造了一个由人工智能驱动的组织变革平台，它集成了毕马威卓越的思想、框架、战略和工具。因此，毕马威可以帮助客户做出更明智的决策，更快地采取行动，确保每一步都能高效实施，同时建立信任和信心。

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