在华阳集团二矿，综采智能化控制系统可实现对井下采煤设备的集中控制，电脑前的调度员通过实时传来的数据，就能知道设备运行状态，及时掌握和分析工作面情况，清晰感知“细微痛痒”，并及时诊治、对症下药，安全更有保障。
一个大型光伏电站，每天面对不断变化的发电数据和市场波动，运营者需要及时做出最优的能源调度决策。如今，这项工作有了虚拟智能专家，东方日升Risen Cloud能源管理系统通过分析电站数据和用户习惯，确保电站在各种条件下都能保持最佳状态。
智能化、数字化技术和相关应用正加速融入能源产业，不管是传统能源，还是新能源，从设备制造、生产管理，再到日常运营和维护，都少不了AI的身影。“能源产业+AI”已成大势所趋，AI逐渐成为能源未来发展的关键途径。
生产更“智慧”
在能源产业中，生产制造环节占据至关重要的地位。不仅直接关系到能源产品的最终输出，还在整个产业链条中起着承上启下的核心作用。能源生产制造过程涵盖从原材料采集、加工转换到成品产出的各个阶段，每个阶段都需要精密的技术支持和严格的质量控制，AI必不可少。
中国矿业大学(北京)原副校长姜耀东表示，煤炭行业应用AI技术前景广阔，尤其在提升安全生产水平和优化生产效率方面潜力巨大。例如，在设备管理方面，华为云为焦化企业提供的智能配煤系统，利用机器学习分析煤质数据，动态优化配比方案，某企业应用后焦炭质量预测精度超过98%，每吨生产成本降低30元，年节省成本达数千万元。
华阳集团二矿生产衔接部采煤一队班组长张军说：“智能化设备极大地提升了采煤效率，比如智能化采煤，远程一键启动，人工效率都大幅提高，安全保障也更有力，借助AI监测系统，能及时发现隐患，还能远程操控危险作业，减少人员风险。”
张军进一步介绍，带式输送机远程集中控制系统在二矿落地见效，井下主运输系统共计19部带式输送机实现地面远程集中控制，形成了井下无人值守、有人巡检的工作模式，实现了煤矿生产安全、效率双提升。
智能制造在新能源领域的应用也大大促进了效率提升。TCL中环通过自主研发的智能装灌料系统，实现装灌料任务自动下发与执行、从来料到出库的全流程拉通。TCL中环拉晶核心工序的人机比从2009年的4台/人提升至384台/人，实现了近100倍的飞跃式增长，人均劳动生产率较行业提升200%。
提升全链条效率
不仅是生产制造环节，AI的应用正在深刻重塑能源产业的全链条，从最初的图纸设计一直到后续的运营维护等各个方面。比如，在图纸设计阶段，AI技术通过高级算法和机器学习模型，能够快速生成优化的设计方案，同时考虑到材料成本、结构强度及环境影响等多种因素，大大提高了设计效率和质量。这不仅缩短了项目周期，还能有效降低成本。
姜耀东告诉《中国能源报》记者：“AI图像识别技术也在煤矿场景中快速落地。如今，可以利用智能摄像头识别矿工未佩戴安全帽、误入危险区域等违规行为，系统可在0.3秒内发出声光警报，并将违规记录同步至管理平台，某矿区应用后违章操作发生率下降62%。勘探环节的智能化突破同样显著，部分企业通过GIS系统与AI算法融合，建立三维地质模型预测煤层分布，使勘探周期缩短50%，资源开采率提升15%。”
东方日升相关负责人表示，通过光储电站解决方案，可以帮助客户在发电和电网侧获得最大收益。“想象一下，您身边有一位随时待命的智能专家，帮助管理电站的每一个环节。我们的RisenCloud具备自我学习和进化能力。它通过分析电站数据和用户习惯，持续优化电站运行，确保电站在各种条件下都能保持最佳状态。同时，借助自然语言交互，可以轻松实现智能化管理，告别复杂的操作流程，像与专家对话一样便捷。”
驱动多能互补
张军表示：“未来，能源和AI结合，生产上会更智能。比如精准预测煤炭储量，合理安排生产。安全管理也会升级，靠AI分析监测数据，提前发现风险。在环保方面，能智能管控污染物排放，实现绿色发展。”
姜耀东提出，除生产流程深度优化、设备智能运维外，未来，传统能源与AI结合将体现出能源系统协同管理的发展趋势。“AI驱动多能互补，例如智能微电网整合风电、光伏、储能设备，动态调节能源供需。传统火电厂可结合AI实现与可再生能源的灵活调度，提升电网稳定性。此外，在碳管理与绿色转型方面，AI将助力传统能源企业量化碳排放，优化减排路径。例如在炼油环节，AI算法可调整工艺参数降低能耗，配合碳捕集技术实现低碳生产。”
东方日升相关负责人认为，AI具有强大的数据分析和智能决策能力，未来将与“源网荷储”各环节深度融合，实现更精准的发电预测、负荷调度和储能管理。值得注意的是，随着新能源占比不断提升，其波动性和间歇性给电网带来挑战，“AI+源网荷储”一体化可优化能源配置，提高新能源消纳能力，助力能源转型。与此同时，在能源产业链各个环节，AI的加入将助力催生新的商业模式和服务，如虚拟电厂、分布式能源交易等，为产业发展注入新动力。
