争取全球能源人工智能博弈的战略主动

当前，全球科技革命与能源转型正处于历史性的交汇期。自去年下半年以来，中美欧等经济体相继出台相关政策文件、发展规划，集中精力发展能源领域的人工智能技术，实现能源与人工智能前沿创新的深度融合。这意味着，能源人工智能的国际博弈，已经从产业、企业界的自发探索，全面上升为国家战略层面的系统性角力，成为今后国际能源地缘政治博弈的“无尽前沿”。能源领域的人工智能竞争，并非单纯的技术赛跑，而是事关国家能源安全底座、产业国际竞争力以及未来大国竞争地缘优势的综合博弈。在全球能源版图深刻重塑之际，我国需保持战略定力，扬长避短，精准突破，在时代大变局中争取战略主动。

国际能源权势的竞争逻辑加速重构

回顾人类社会的历次能源革命，本质上都是以新兴技术的突破和普及，重构人类利用能源的方式和经济社会运行的动力模式，进而引发国家间实力的消长。当前，人工智能与能源的深度融合，从两个维度加速颠覆传统的“化石能源政治经济逻辑”。

一方面，算力与电力的深度绑定，正在确立大国竞争的“硬约束”。人工智能不再是“虚无缥缈”的代码，而是建立在庞大算力和惊人能耗之上的关键物理基础设施。近年来，全球数据中心用电量呈指数级增长，给各国能源充分供应和电网安全稳定运行带来巨大挑战。充足、稳定且低碳的电力供应，成为参与全球人工智能竞赛不可或缺的“入场券”。这意味着，一国在新能源装机、电网韧性上的禀赋能力，将直接铸就数字时代的国家战略底座。

另一方面，人工智能技术加速全面重构能源产业的“价值链”。从上游的油气勘探选址，到中游的电网毫秒级智能调度，再到下游市场交易中的“算法交易员”，人工智能不再局限于某些孤立环节的“提效工具”，而成为驱动能源系统更加智慧运转的“底层控制中枢”。全球能源权势的竞争焦点，加速从单纯的资源要素争夺，转向数据要素、核心算法、商业模式和行业标准等全方位竞赛。掌握了能源人工智能的主导权，不啻为控制了新一轮产业革命的“制高点”。

中美欧发展能源人工智能的战略异同

在“同题共答”的时代考卷前，中美欧三大主要经济体既有抢占技术前沿的相似目标，又在实施路径与制度逻辑上呈现出显著的“三足鼎立”之势。

美国的战略逻辑，更侧重于“基础驱动与国家安全先导”，具有显著的霸权护持特点。依托在算法、超级算力、高端芯片等领域的先发优势，以及庞大的国家实验室科研体系，美国的战略蓝图重点在于将人工智能深入应用于核威慑、先进材料发现、关键基础设施防护等“硬核”安全领域。根本目的是借助人工智能强化其在能源前沿技术创新的绝对领先地位，维持战略威慑与能源自主能力。但美国能源行业高度市场化，政府直接调动大型能源企业推进全行业智能化落地的手段相对有限。

欧盟的发展路径，比较鲜明地体现了“规则引领与双轨转型”的规制逻辑。欧盟把能源人工智能视为驱动欧洲“绿色与数字化双转型”的核心引擎。面对本土底层算力与科技巨头相对缺乏的劣势，欧盟巧妙发挥自身的“规制性力量”，试图通过《人工智能法案》等框架确立“可信人工智能”的全球标准。同时，欧盟密集调配资金推进“人工智能超级工厂”建设，着力打造统一的欧洲能源数据共享空间。意图通过抢占数字治理的“规则制高点”，打造高度互联、清洁低碳且“价值观合规”的泛欧智慧能源网络，以“标准与规制优势”弥补其在底层技术迭代上的短板。

中国则走出了一条“应用牵引与场景驱动”的发展之路。国家政策以推动人工智能在能源行业的规模化落地为方向，以骨干能源企业为直接执行主体，通过“政府主导+场景推进+示范推广”的模式，加快发展“人工智能+能源”。这种方式，有利于最大程度地发挥中国超大规模市场优势和集中力量办大事的制度优势，促使相关能源央企积极研发各垂直细分领域的专业“大模型”，在复杂电网管理、油气开采等具体场景中实现快速规模化部署。

美、欧、中能源人工智能的发展路径差异，根源在于各自在技术积累、政府角色与产业结构等方面的诸多不同。这种差异也在一定程度上决定着中国在今后全球能源人工智能博弈中的基本突破方略。

直面中国能源人工智能发展的优势与短板

与其他先进经济体相比，中国能源人工智能的发展既有加快实现“换道超车”的底气，也面临无法回避的短板与挑战。

一方面，中国最大的底气，在于庞大且复杂的“应用场景红利”。中国已经建成世界规模最大的电力电网系统，拥有领先全球的新能源装机容量，这不仅为人工智能产业提供了坚实的能源后盾，更为“人工智能+能源”的深度融合提供了无可比拟的实践沃土。在新能源发电调度、智能电网韧性建设等领域，中国完全具备率先实现规模化突破的客观条件。同时，能源骨干企业强大的执行力和日渐成型的专业大模型生态，也展现出迅猛的追赶势头。

另一方面，掣肘发展的短板亦不容忽视。首当其冲的是算力基础设施的“代差”隐患。相比于美国能源部掌握的全球顶尖超算与核心硬件技术，中国能源领域尚缺乏自主可控的专用高性能超算系统，底层算力设备在性能与生态上仍有差距。这是我们必须跨越的“硬门槛”。

其次是能源数据治理的“孤岛困境”。尽管中国能源数据规模庞大，但长期以来，煤、电、油、气、核等细分领域数据口径不一，系统间壁垒森严。这种“数据烟囱”现象，导致海量数据难以转化为高质量的“数据要素”，严重制约了人工智能大模型的深度训练与性能跃升。

最后是核心场景应用的“安全信任危机”。能源系统关乎国计民生，具有典型的物理属性和极低的容错率。当前人工智能技术固有的“黑箱”特性和“幻觉风险”，使其在直接介入电网实时调度、核电站控制等核心决策时，仍面临巨大的安全挑战。如何建立科学的评估与测试体系，平衡创新与安全，是横亘在各国面前的共同难题。

加快中国能源人工智能突破的基本方略

面对复杂的大国竞争与一日千里的技术变革，亟需统筹全局，以更大的魄力和更务实的举措，加快推动能源人工智能从“场景应用者”向“规则制定者和技术引领者”拓展升级。

一是要破除数据壁垒，构筑国家级高质量能源数字底座。数据是人工智能的“燃料”。必须以更大力度推进能源数据治理的体制机制改革，打破各细分领域和企业间的利益藩篱。尽快统筹建设内容完整、标准统一的国家级能源高质量数据集，探索建立能源数据确权、流通与安全保护机制，激活庞大数据资源的真正潜能。

二是要坚持底线思维，加快确立能源人工智能的行业标准体系。标准即“话语权”。应尽快组织政、产、学、研力量，针对大模型在能源核心场景的应用，制定严苛的可靠性评估标准、安全测试体系和准入规范。同时，依托“一带一路”能源合作伙伴关系等国际多边平台，积极参与、主导全球能源人工智能技术标准的制定，为中国相关技术标准和产业方案顺利“走出去”铺平道路。

三是要打破创新孤岛，培育深度融通的大能源数智生态。技术突围不能靠单打独斗。要着力解决基础研究与产业应用脱节的问题，推动科研机构、科技企业与能源骨干企业深度融合，建立跨学科的协同创新平台。要以“大能源”观审视智能化发展，推动各能源门类大模型间的互联互通、兼容协同，彻底消除细分领域的“智能孤岛”。同时，大力培养兼具能源专业知识与人工智能技术能力的复合型领军人才，夯实持续创新发展的智力基础。

察势者智，驭势者赢。在能源与人工智能交织激荡的大变革时代，掌握其发展主动权就是掌握国家命运的主动权。面对深刻演变的全球能源地缘格局，必须以更加系统、前瞻的布局，推动庞大的应用场景优势转化为核心技术创新与规则标准制定的显著优势，奋力书写建设能源强国的新篇章。（作者供职于山东大学国际问题研究院）