為貫徹落實黨中央、國務院關于能源強國建設和人工智能發展的決策部署，近日，國家能源局會同國家發展改革委、工業和信息化部、國家數據局印發了《關于促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案》（國能發科技〔2026〕34號，以下簡稱《行動方案》）。

《行動方案》以能源支撐人工智能發展、人工智能賦能能源轉型為主線，聚焦保障算力設施安全可靠的能源供給、推動算力設施綠色低碳轉型、促進算力電力高效經濟協同、開放能源領域人工智能高價值應用場景、挖掘能源領域數據價值、強化能源領域人工智能模型創新等方面部署了29項重點任務，著力促進能源、算力、場景、數據、模型等人工智能發展各要素高效協同。《行動方案》提出，力爭到2030年，人工智能算力設施的清潔能源供給保障能力和能源領域人工智能應用水平大幅提升，構建人工智能與能源雙向賦能、深度融合的發展新格局。

下一步，國家能源局將推動建立部門、地方、企業協調推進機制，做好人工智能與能源雙向賦能工作各項要素保障，切實發揮企業創新主體作用，統籌推進人工智能與能源融合發展。

能源領域高價值場景如下：

方案全文如下：

關于促進人工智能與能源雙向賦能的行動方案

為深入貫徹黨中央、國務院關于人工智能發展的重大決策部署，認真落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發〔2025〕11號）有關要求，強化能源對人工智能發展的基礎支撐作用，發揮人工智能對能源轉型的疊加倍增作用，促進人工智能與能源發展雙向賦能，加快構建協同高效、安全可靠、綠色低碳、開放融合的“人工智能+”能源發展新格局，特制定本行動方案。

一、總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神，認真落實四中全會部署，充分發揮我國能源產業體系完備、數據資源富集、應用場景廣闊等優勢，促進能源、算力、場景、數據、模型等要素高效協同，助力搶占人工智能產業應用制高點，有力支撐能源高質量發展。

到2027年，支撐人工智能創新發展的安全、綠色、經濟的能源保障體系初步構建，清潔能源與算力設施互動能力顯著提升。能源領域高價值場景逐步開放應用，能源高質量數據集共建共享長效管理機制初步建立，能源企業算力資源利用效率持續優化、穩步提升。到2030年，人工智能算力設施的清潔能源供給保障能力、能源領域人工智能專用技術研發和應用達到世界領先水平，人工智能與能源雙向賦能取得明顯成效。

二、保障算力設施安全可靠的能源供給

統籌能源資源配置與算力設施建設，強化能源供給對算力發展的支撐作用，保障算力設施安全穩定運行，筑牢能源安全與數字安全屏障。

（一）統籌優化能源資源與算力布局。統籌大型新能源基地與國家算力樞紐規劃布局，推動算力設施、互聯網骨干直聯點在新能源富集地區有序合理匯集，促進新能源就近就地消納。結合地區能源、水資源等承載力，探索百萬千瓦級人工智能算力設施與配套能源系統協同建設，選擇具備條件的地區開展試點，推動算電協同一體化發展。

（二）提高算力設施多元電力供給能力。根據算力設施接入系統規模、電網電壓等級、電網新能源滲透率、電能質量要求、算力設施業務類型等實際情況，建立健全算力設施能源供給規劃建設標準。探索核電、氫能等能源以直連方式為算力設施供能。鼓勵算力設施配置構網型儲能，增強供電穩定性和對電力系統的主動支撐能力。

（三）提升算力設施能源供給質量。開展供電質量提升專項行動，構建政府、電網、用戶三方協同治理體系，引導算力設施合理配置供電可靠性和電能質量提升裝置，確保算力設施電能質量。強化算力設施用能全過程監測與風險預警，提升相關用戶極端情況的防范應對能力。

三、推動算力設施綠色低碳轉型

扎實推進算力設施綠電消費占比統計以及碳排放核算工作，加強綠電直連政策指引，持續提升算力設施能效碳效，構建綠電供給、高效用能、碳排放管控協同的全鏈條綠色低碳發展體系。

（四）持續提升算力設施綠電占比。加強算力設施項目布局規劃指導，將綠電使用占比作為重要參考指標，增強綠色算力供給水平。支持算力設施通過參與綠證綠電交易提升綠電消費比例。推動算力設施備用電源綠色低碳轉型，鼓勵備用電源加快使用清潔能源替代傳統燃油發電機。

（五）持續提升算力設施能效水平。推動算力設施高效冷卻、高性能服務器、高性能供電架構、先進存儲、余熱資源回收利用等技術研發與應用。加強算力設施用能管理智能化水平，完善算力設施能耗監測評估體系，鼓勵企業開展算力性能和能效碳效水平評估。探索開展類腦、量子、光子等變革性低功耗計算芯片及系統解決方案研究與試點應用。

（六）加強算力設施節能降碳管理。落實碳排放總量和強度雙控要求，將新建及改擴建算力設施可再生能源利用方案、電能利用效率、綠電消費比例、余熱資源回收利用等作為項目節能降碳審查評價重要內容。對依托零碳園區進行布局的算力設施，探索實施項目節能降碳審查評價備案制。加強電力、算力、碳排放協同計量，鼓勵開展碳足跡核算與認證服務，引導算力設施綠色低碳發展。

（七）完善算力設施綠電直連政策。依據算力任務類型，對算力設施實施分類管理，鼓勵具備靈活調節能力的算力設施開展綠電直連。研究通過價格政策激勵算力設施采用綠電直連等方式更高比例消納新能源，持續提升算力設施綠色發展水平。

四、促進算力電力高效經濟協同

充分發揮算電協同規模效應，挖掘算力設施靈活調節潛力，通過電力市場化交易促進算力設施綜合運營效益與全社會能源配置水平提升。

（八）加強算力與電力協同運行。推動建立算力與電力互動機制，以電力市場價格信號引導算力設施優化能量管理和跨網跨區等多形式算力調度，提升算力設施經濟效益。鼓勵算力設施作為負荷側靈活可調節資源參與電網運行，提升電力系統調節能力，實現算力設施與電力系統的雙向提效。

（九）強化算電協同市場機制建設。鼓勵新建算力設施與可再生能源發電企業簽訂多年期綠色電力交易合同，提升綠電消費比例與供應穩定性，構建算力設施經濟高效綠色供能體系。支持算力設施以多種形式參與電能量、輔助服務、需求響應等市場交易。推動綠色算力交易體系建設，推動綠電消納與算力資源配置協同優化。

五、開放能源領域人工智能高價值應用場景

以場景需求牽引人工智能技術創新，加速人工智能技術與能源產供儲銷全鏈條深度融合和規模化發展，形成技術創新與產業應用的良性循環。

（十）挖掘能源高價值場景。構建需求牽引、動態迭代的場景供給體系，形成覆蓋主要業務領域、兼具行業引領性與國際競爭力的能源人工智能場景圖譜。聚焦應用價值明確、數據基礎完備、規模化應用潛力大等關鍵要素，加強人工智能賦能能源場景價值評估，建立高價值場景遴選及清單發布機制，為能源領域人工智能技術應用提供實踐指引。

（十一）推動能源高價值場景開放。搭建能源領域場景開放共享平臺，建立能源場景開放標準規范及評價體系，鼓勵能源企業開放標桿場景，以點帶面牽引全產業鏈協同創新。在切實保障國家能源安全、網絡安全和商業秘密的前提下，促進技術、數據與軟硬件基礎設施等要素的開放與流通。

（十二）構建能源高價值場景閉環管理機制。構建能源開放場景測試驗證平臺，推動人工智能技術適配驗證、場景應用性能評測，持續規范人工智能技術在能源領域應用的準入條件。建立覆蓋場景發布、研發攻關、測試驗證、工程實施、成效評估等全生命周期閉環管理機制，確保人工智能技術在能源領域落地可驗證、可追溯、可迭代、可規模推廣。

（十三）推動能源高價值場景規模化應用。組織開展能源領域人工智能應用融合試點，持續遴選人工智能和能源產業需求深度融合的高價值場景應用標桿，加速推動人工智能在能源規劃設計、勘探開發、生產運行、設備運維、運營和安全管理等全鏈條場景的落地應用，加快提升能源系統清潔低碳、安全高效和靈活智能水平。

六、挖掘能源領域數據價值

建立治理、安全、流通三位一體的高質量能源數據發展模式，充分發揮數據要素價值，推動能源數據從資源向資產轉化。

（十四）推動能源領域高質量數據集建設。制定能源領域高質量數據集建設標準，規范數據需求、數據架構、數據采集、數據預處理、數據標注、質量驗證等全生命周期管理和技術要求。以業務場景為牽引，加速推進能源核心場景高質量數據集建設。利用可信數據空間等數據基礎設施，構建高質量數據集共享平臺，建立動態更新和長效運營機制，促進能源領域高質量數據價值釋放。

（十五）筑牢能源數據安全與隱私保護屏障。制定能源行業數據分類分級標準規范，加強能源關鍵信息基礎設施與數據保護。構建覆蓋數據全生命周期的安全防護體系，定期開展安全審核與風險評估。推動隱私計算、密態計算等前沿安全技術與能源業務場景深度融合，加快可信流通技術研發和應用推廣。

（十六）激活能源數據要素市場活力。建立健全適配能源行業需求的數據價值評估、收益分配等市場化規則機制及標準規范，打通數據流通路徑。深化能源領域可信數據空間試點建設與互聯互通，促進數據資源共享和高效對接。鼓勵依托國家數據基礎設施，探索培育能源數據運營主體，創新數據運營模式。

七、強化能源領域人工智能模型創新

強化專業模型攻關創新，深化自主可控硬件在能源領域的深度應用，實現人工智能技術與能源產業的深度耦合，筑牢能源領域人工智能創新根基。

（十七）加快能源專業模型技術攻關。聚焦電網、發電、煤炭、油氣、綜合能源等領域，提升能源大模型的泛化遷移、多智能體框架、大小模型協同、多模態理解生成、長序推理等基礎能力。鼓勵能源專業模型優先在國家級人工智能開源社區中開放共享，加速模型應用成果轉化落地。推動五個以上專業大模型在電網、發電、煤炭、油氣等行業深度應用，推進行業數據向專業大模型匯聚整合。

（十八）加強人工智能前沿技術在能源領域的研發和應用。推進適配能源領域的智能終端、智能體、具身智能、人工智能原生架構等技術研發。完善能源領域人工智能應用測試基礎設施，推動智能裝備、智能體的驗證和中試。加快能源領域人工智能技術普惠應用及產業智能化升級，促進全行業的規模化推廣與價值釋放。鼓勵基于云計算等方式發展模型即服務新業態，支持培育一批優質人工智能技術服務商。

（十九）推動人工智能自主可控軟硬件在能源領域深度應用。加快自主智算芯片與國產深度學習框架的適配優化，推動多框架協同運行，推動能源領域大模型高效遷移技術在典型場景中的應用。持續推動能源領域人工智能軟硬件技術迭代升級，提升能源領域基礎設施智能化水平。

八、構建人工智能與能源協同發展生態

基于能源領域人工智能技術研發應用全流程需求，優化各類要素配置，構建人工智能與能源發展雙向賦能、深度融合的良性生態。

（二十）開展“人工智能+”能源標準化提升行動。加強“人工智能+”能源標準化頂層設計，建立健全人工智能與能源雙向賦能標準體系。完善標準化管理機制，按照急用先行原則，抓緊研制能源領域人工智能應用能力測評、算力設施綠色低碳水平測評、算力電力協同技術要求、大負荷算力設施規劃建設等關鍵技術標準。大力推進“人工智能+”能源標準國際化，進一步推進技術標準交流合作和中外標準互認。

（二十一）探索建立“人工智能+”能源安全治理體系。開展人工智能安全治理頂層設計，探索建立能源領域人工智能研發與應用基本安全原則。推動制定能源領域人工智能應用安全責任劃分標準，構建涵蓋數據、模型、應用的安全治理閉環管控機制和風險隔離措施。

（二十二）促進多元融合國際交流合作。積極參與全球人工智能與能源融合發展治理規則體系建設，支撐構建公平、公正、普惠、包容的國際人工智能與能源融合發展格局。充分發揮政府間雙邊、多邊能源合作機制作用，深化與有關國家、能源國際組織和專業機構交流合作，用好用活民間科技交流平臺和國際科技組織，推動人工智能在能源領域的技術交流和信息共享。充分發揮我國在能源與算力設施建設方面的經驗，推動人工智能與能源項目協同出海，引導國內企業先進經驗和技術裝備“走出去”，助力全球能源產業鏈供應鏈智能化轉型升級。

（二十三）構建復合人才培養體系。加強人工智能與能源融合學科建設，依托高水平大學、科技領軍企業等打造產教融合學科集群，培育一批復合型、創新型、實戰型人才。鼓勵企業、高校、研究機構等創新主體建立人才培訓和交流互動機制。鼓勵建立能源領域人工智能開源社區，引導更多既懂人工智能，又懂能源的開發者，通過開源共享形式高效解決能源企業創新發展難題。

九、政策保障

結合“人工智能+”能源發展特點，建立健全政策保障機制，增強上下游協同發展動能。

（二十四）強化科技創新。依托能源、人工智能等領域國家科技重大項目，加大對人工智能與能源融合領域基礎研究熱點、產業技術痛點和未來發展重點的投入力度。鼓勵企業聯合科研機構、高校、社會服務機構等單位構建產學研用創新聯合體，開展攻關協作和資源共享，促進創新鏈和產業鏈深度融合。

（二十五）促進成果轉化。推動能源領域人工智能應用相關技術裝備優先納入能源領域首臺（套）重大技術裝備支持范圍，營造允許試錯、寬容失敗的能源領域人工智能應用創新環境。建立健全人工智能在能源領域應用價值量化和評估機制，將技術成熟度、場景適配性、經濟效益、社會影響、安全可控水平、用戶評價等納入評價指標體系，引導應用效果顯著的人工智能技術在能源領域規模化落地。

（二十六）加強資金支持。鼓勵算力設施申報基礎設施領域不動產投資信托基金（REITs）。鼓勵金融機構對符合《綠色金融支持項目目錄（2025年版）》要求的算力基礎設施項目提供資金支持，支持符合條件的企業發行綠色債券。探索通過“兩重”“兩新”等資金渠道，對符合條件的人工智能與能源融合項目予以支持。引導企業加大人工智能與能源融合項目投入，吸引各類社會資本投資人工智能與能源融合發展領域。支持金融機構推出適合人工智能與能源融合領域特點的金融產品，在依法合規、風險可控和商業可持續的前提下，加大資金支持力度。

十、組織實施

強化統籌協調，壓實各方責任，確保行動方案各項任務落地見效。

（二十七）加強組織實施。建立健全國家能源委員會統籌協調，國家發展改革委指導、國家能源局牽頭相關部門組織實施，各省級政府和重點企業細化落實的協調推進工作機制，形成上下聯動、層層落實、安全發展的工作格局。各地區做好人工智能與能源雙向賦能工作各項要素保障，統籌推進人工智能與能源融合發展。能源和人工智能相關企業作為本行動方案的實施主體，要切實發揮創新主體作用，加快推進技術研發、示范試驗、建設應用等各項工作，并定期做好經驗總結。

（二十八）建立常態化監測評估機制。開展行動方案實施情況動態監測，對人工智能與能源融合發展整體情況開展持續的數據信息收集和分析工作，把監測結果作為優化資源配置的重要依據。在監測評估的基礎上，根據國內外形勢變化，及時動態調整行動方案目標和重點任務。

（二十九）強化宣傳引導。加強政策解讀，強化輿論引導，廣泛凝聚社會共識，營造鼓勵創新、深化應用、規范有序的人工智能與能源雙向賦能發展氛圍。鼓勵各地方各企業積極探索創新，遴選典型案例在全行業宣傳推廣。

來源：國家能源局

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