國際能源署數據顯示，全球 AI 數據中心電力消耗已占總用電量的 1.5%，且 2030 年預計翻倍。但在能源危機與雙碳目標的雙重驅動下，AI 正從 “能源消耗者” 轉型為 “節能增效推動者”。從建筑溫控到電網調度，從甲烷減排到地熱開發，人工智能正以多場景滲透的方式，重構能源管理的底層邏輯。
上海臨港智算中心通過達卯智能的 “算電協同” 方案，將 PUE 從 1.74 降至 1.3 以下，實現算力與電力的動態平衡。其能源大模型整合了知識圖譜與邊緣計算技術，能根據服務器負荷波動自動調整供電策略。在上海西岸商務區，生成式 AI 虛擬電廠聚合空調與儲能資源，使參與企業電費降低 20%-30%，高峰時段電網壓力減輕 30%。
浙江臨平經開區的虛擬電廠平臺通過 AI 算法聚合 12.6MW 可調負荷，度電收益提升 0.5 元，運行效率提高 50% 以上。安徽宣城經開區則通過 “四網合一” 系統，實現電、氣、熱、信息的協同調度，年碳減排 13 萬噸，企業能源成本節約超 800 萬元。這類系統的核心在于 AI 對多源數據的實時解析 —— 從生產負荷到天氣預警，從電價波動到設備狀態，構建全鏈路優化模型。
美國 Geminus AI 公司利用深度學習技術，將油氣行業的甲烷排放模擬時間從 36 小時壓縮至數秒，通過優化壓縮機參數減少溫室氣體排放。而 Zanskar 公司的 AI 地質模型打破行業認知，在內華達州低溫區域成功探測到地熱資源，為閑置電廠注入新活力。谷歌 “綠光計劃” 更通過優化交通信號燈配時，在 20 座城市實現 10% 的污染物減排。
當前 AI 能源管理已形成 “感知 - 決策 - 執行” 的閉環體系：
? 感知層：通過物聯網設備采集能耗、設備狀態等實時數據，精度達毫秒級；
? 決策層：能源大模型結合多模態數據（如達卯智能的四維模型體系）與強化學習，生成最優調度策略；
? 執行層：數字孿生系統實現虛擬仿真與物理控制的同步，如新奧集團的聚變裝置孿生系統，將多物理場計算速度提升 4 個量級。
“能源小達” 等智能助手的出現，則降低了技術使用門檻 —— 企業可通過自然語言交互獲取儲能策略、政策解讀等專業方案，相當于擁有了全天候的 “能源博士”。
盡管成效顯著，AI 能源管理仍面臨三重挑戰：數據安全與隱私保護的邊界界定、不同能源系統的數據孤島問題、AI 模型自身的能耗優化需求。對此，行業正探索三大解決方案：建立跨行業數據安全標準、推廣聯邦學習技術、開發低功耗 AI 芯片。
政策層面，《關于推進 “人工智能 +” 能源高質量發展的實施意見》明確將 AI 與電網、核電、聚變能源等深度融合。未來，隨著氫硼聚變等前沿領域的 AI 應用突破，以及 “光儲充網” 一體化的普及，能源系統將實現從 “被動響應” 到 “主動預測” 的質變。
從單體建筑的溫控優化到跨區域的能源協同，從傳統工業的降本增效到未來能源的技術探索，AI 正以 “精準計算” 破解能源困局。當每一度電都能被智能調度，每一份碳排放都能被精準管控，綠色發展將不再是抽象目標，而是可量化、可執行的系統工程。在這場變革中，AI 既是工具，更是重構能源文明的核心力量。
