在華陽集團二礦，綜采智能化控制系統可實現對井下采煤設備的集中控制，電腦前的調度員通過實時傳來的數據，就能知道設備運行狀態，及時掌握和分析工作面情況，清晰感知“細微痛癢”，并及時診治、對癥下藥，安全更有保障。

一個大型光伏電站，每天面對不斷變化的發電數據和市場波動，運營者需要及時做出最優的能源調度決策。如今，這項工作有了虛擬智能專家，東方日升Risen Cloud能源管理系統通過分析電站數據和用戶習慣，確保電站在各種條件下都能保持最佳狀態。

智能化、數字化技術和相關應用正加速融入能源產業，不管是傳統能源，還是新能源，從設備制造、生產管理，再到日常運營和維護，都少不了AI的身影。“能源產業+AI”已成大勢所趨，AI逐漸成為能源未來發展的關鍵途徑。

生產更“智慧”

在能源產業中，生產制造環節占據至關重要的地位。不僅直接關系到能源產品的最終輸出，還在整個產業鏈條中起著承上啟下的核心作用。能源生產制造過程涵蓋從原材料采集、加工轉換到成品產出的各個階段，每個階段都需要精密的技術支持和嚴格的質量控制，AI必不可少。

中國礦業大學(北京)原副校長姜耀東表示，煤炭行業應用AI技術前景廣闊，尤其在提升安全生產水平和優化生產效率方面潛力巨大。例如，在設備管理方面，華為云為焦化企業提供的智能配煤系統，利用機器學習分析煤質數據，動態優化配比方案，某企業應用后焦炭質量預測精度超過98%，每噸生產成本降低30元，年節省成本達數千萬元。

華陽集團二礦生產銜接部采煤一隊班組長張軍說：“智能化設備極大地提升了采煤效率，比如智能化采煤，遠程一鍵啟動，人工效率都大幅提高，安全保障也更有力，借助AI監測系統，能及時發現隱患，還能遠程操控危險作業，減少人員風險。”

張軍進一步介紹，帶式輸送機遠程集中控制系統在二礦落地見效，井下主運輸系統共計19部帶式輸送機實現地面遠程集中控制，形成了井下無人值守、有人巡檢的工作模式，實現了煤礦生產安全、效率雙提升。

智能制造在新能源領域的應用也大大促進了效率提升。TCL中環通過自主研發的智能裝灌料系統，實現裝灌料任務自動下發與執行、從來料到出庫的全流程拉通。TCL中環拉晶核心工序的人機比從2009年的4臺/人提升至384臺/人，實現了近100倍的飛躍式增長，人均勞動生產率較行業提升200%。

提升全鏈條效率

不僅是生產制造環節，AI的應用正在深刻重塑能源產業的全鏈條，從最初的圖紙設計一直到后續的運營維護等各個方面。比如，在圖紙設計階段，AI技術通過高級算法和機器學習模型，能夠快速生成優化的設計方案，同時考慮到材料成本、結構強度及環境影響等多種因素，大大提高了設計效率和質量。這不僅縮短了項目周期，還能有效降低成本。

姜耀東告訴《中國能源報》記者：“AI圖像識別技術也在煤礦場景中快速落地。如今，可以利用智能攝像頭識別礦工未佩戴安全帽、誤入危險區域等違規行為，系統可在0.3秒內發出聲光警報，并將違規記錄同步至管理平臺，某礦區應用后違章操作發生率下降62%?？碧江h節的智能化突破同樣顯著，部分企業通過GIS系統與AI算法融合，建立三維地質模型預測煤層分布，使勘探周期縮短50%，資源開采率提升15%。”

東方日升相關負責人表示，通過光儲電站解決方案，可以幫助客戶在發電和電網側獲得最大收益。“想象一下，您身邊有一位隨時待命的智能專家，幫助管理電站的每一個環節。我們的RisenCloud具備自我學習和進化能力。它通過分析電站數據和用戶習慣，持續優化電站運行，確保電站在各種條件下都能保持最佳狀態。同時，借助自然語言交互，可以輕松實現智能化管理，告別復雜的操作流程，像與專家對話一樣便捷。”

驅動多能互補

張軍表示：“未來，能源和AI結合，生產上會更智能。比如精準預測煤炭儲量，合理安排生產。安全管理也會升級，靠AI分析監測數據，提前發現風險。在環保方面，能智能管控污染物排放，實現綠色發展。”

姜耀東提出，除生產流程深度優化、設備智能運維外，未來，傳統能源與AI結合將體現出能源系統協同管理的發展趨勢。“AI驅動多能互補，例如智能微電網整合風電、光伏、儲能設備，動態調節能源供需。傳統火電廠可結合AI實現與可再生能源的靈活調度，提升電網穩定性。此外，在碳管理與綠色轉型方面，AI將助力傳統能源企業量化碳排放，優化減排路徑。例如在煉油環節，AI算法可調整工藝參數降低能耗，配合碳捕集技術實現低碳生產。”

東方日升相關負責人認為，AI具有強大的數據分析和智能決策能力，未來將與“源網荷儲”各環節深度融合，實現更精準的發電預測、負荷調度和儲能管理。值得注意的是，隨著新能源占比不斷提升，其波動性和間歇性給電網帶來挑戰，“AI+源網荷儲”一體化可優化能源配置，提高新能源消納能力，助力能源轉型。與此同時，在能源產業鏈各個環節，AI的加入將助力催生新的商業模式和服務，如虛擬電廠、分布式能源交易等，為產業發展注入新動力。