从戈壁荒漠的风电场到深海之下的钻井平台，一场场由AI驱动的能源革命正在悄然发生——在西北戈壁，巨型风机的叶片划破风沙，每转动一圈就生成上百组风速、转速、温度数据；在南海深海，钻井平台的钻头穿透岩层，实时传输着TB级的地震波与储层数据；城市中，电网电缆纵横交错，每天处理着上亿条用户计量信息；在地下矿井，智能采掘设备轰鸣，地质传感器实时监测着瓦斯浓度与顶板变化。

       这些场景，勾勒出能源行业数字化的应用图景，同时也折射出全行业共同的转型困境——在双碳目标与数字化浪潮的交织下，能源领域正面临数据治理、效率瓶颈、绿色转型等重重挑战。而AI技术，正从过去的辅助工具，跃升为破解难题的能源系统智能核心。
 
       能源行业作为国民经济的命脉，也是实现3060双碳目标的主要战场。当前，国内能源系统正经历从传统化石能源主导向清洁低碳能源为主体的结构性转变，从传统的石油、煤炭，到支柱性的电力，再到快速崛起的新能源，面临着共同的时代考题：如何在保障能源安全的前提下，破解数据治理难题、突破效率瓶颈、平稳推进绿色转型？

       首当其中的是数据洪流的治理困境。随着能源行业数字化设备的全面普及，数据正以指数级速度增长。这些数据不仅体量庞大，还呈现出“异构化”特征——既有结构化的设备参数，也有非结构化的巡检图像、视频，传统的分散式数据存储模式导致数据孤岛林立，无法形成协同价值。

       其次是效率瓶颈的突破难题。长期以来，能源行业的运维与调度高度依赖人工经验。譬如电力调度员需凭借多年经验判断电网负荷变化，制定次日供电计划，一旦遭遇极端天气，人工决策往往滞后；而油气管道巡检依赖人工巡查，不仅成本高，还难以覆盖偏远区域，漏检率居高不下。

       第三，绿色转型的平稳压力。新能源的大规模并网是绿色转型的核心路径，但风电、光伏的波动性、间歇性特征，给能源系统稳定运行带来巨大考验。据国家能源局数据，2024年我国风电、光伏弃电率约为3%，核心原因就在于新能源出力预测不准与电网调节能力不足。

       这三重挑战的本质，是传统能源系统的线性思维与新时代系统思维的脱节。要破解这一困局，构建一个“数据打通、智能决策、全局协同”的数字底座至关重要。
 
       中国社会科学院学部委员史丹在分析我国绿色低碳发展与“十五五”能源转型重点时指出，“我国能源消费总量已远超预期，同时新能源的波动性加剧了系统风险。在AI技术本身带来巨大算力能耗的背景下，必须依靠技术与制度两个轮子驱动转型。”

       实际上，无论是油气行业的勘探开发一体化，还是电力行业的源网荷储协同，抑或是煤炭行业的透明矿山建设，都离不开数字底座的支撑。这个底座，实际上就是一个统一、弹性、安全的云平台。只有构建足够弹性的云平台，才能整合多元异构数据、优化系统调度、平衡AI算力需求与能源供给，为复杂的能源系统提供一个可扩展、高效率的智能核心。

       从传统能源企业的IT架构来看，多为烟囱式结构，譬如电力的调度系统、计量系统、营销系统，油气的勘探系统、管道运维系统、销售系统等等。传统架构下，数据无法很好地跨部门、跨业务流转。

       而云平台的核心价值，在于构建统一的数据高速公路：通过虚拟化技术，将分散的计算、存储、网络资源整合为弹性可扩展的资源池，支持不同业务系统的数据接入与共享；通过标准化的数据接口，实现结构化数据（如设备参数）与非结构化数据（如巡检视频）的统一治理；通过分级存储与安全防护，保障能源核心数据的安全性。对于能源行业而言，这样的数字底座不仅是技术升级，更是业务模式重构的前提。

       换个角度来看，要承载能源行业的核心业务，云平台的稳定性与扩展性至关重要。在这一领域，阿里云构建起了领先的AI基础设施体系。截至2025年，阿里云在全球29个地域布局了91个可用区，形成覆盖亚洲、欧洲、北美、中东、东南亚的全球算力网络，可满足能源企业跨区域业务的数据处理需求。

       根据第三方机构Omdia 2025年上半年的调研数据，中国AI云市场中阿里云占比35.8%，超过第2至第4名市场份额的总和；在已采用生成式AI的财富中国500强能源企业中，超53%选择阿里云作为技术合作伙伴。

       以南方电网基于阿里云飞天操作系统搭建的“南网调度云”为例，该平台已稳定支撑南方电网超过200个核心调度业务系统的运行，带来了显著的效率提升。业务系统资源扩展时间从过去的数月级缩短至秒级。关键的“日前安全校核”功能计算时间从1小时缩短至10分钟，为电网调度决策争取了更多时间。部署在云上的电力系统仿真软件（DSP），通过分布式并行计算，将以往需要2-3小时的仿真计算时间缩短至30-40秒，可快速模拟极端天气下的电网运行状态。
       这些案例的意义，不仅在于技术落地，更在于验证了阿里云可承载能源行业核心业务，为后续AI深度应用铺平了道路。
 
       如果说南方电网“调度云”是电力系统的中枢神经，那么“计量大脑”则是服务民生的感知末梢。南网广东电网携手阿里云，将覆盖全省超5000万用户的计量自动化系统升级为“计量大脑”，融合了电力智能体与阿里云通义千问大模型，构建起AI巡视、AI检验、AI运维、AI日报的闭环体系。过去，计量设备故障需用户报修后才能处理，平均响应时间超24小时；现在，“计量大脑”可通过AI分析电表数据，提前预判故障，实现主动预警与精准派单，工单处置效率提升8倍，故障自愈率达80%。

       可以说，“计量大脑”的落地，是数字底座与AI核心能力双轮驱动的典型实践。它清晰印证了，当能源系统有了思考能力，其价值不仅是效率的提升，更在于从被动响应到主动预防的跨越——这正是AI重构能源服务逻辑、释放业务价值的生动缩影。

       据e-works了解，到目前为止，超过70%的能源央企已接入阿里AI。包括国家电网、南方电网、中石化、国家管网、国家能源集团和中国煤科等行业巨头，应用范围已贯穿电力、油气、煤炭等能源全谱系。
       值得一提的是，在南方电网基于调度云平台，成功投运了国内首个省网一体的AI负荷预测系统，正式以AI全面替代人工预测。在第四届电力调度AI应用大赛中，南方电网提供海量真实电网数据，与阿里云共同搭建了“云化仿真系统+强化学习算法”的分布式训练平台。

       基于该平台训练出的AI调度员，已具备连续7天实时操控电网的能力，其整体表现不逊于经验丰富的人工调度员，并将决策计算时间从分钟级提升至秒级，实现了清洁能源的100%消纳。

       这种AI驱动的应用模式，同样适用于油气领域。阿里巴巴达摩院资深算法专家王孟昌向记者分享了这样一个案例：针对油气管道焊缝检测，采用AI技术后实现了裂纹识别准确率达到95%，检测效率提升2-3倍，相当于给油气管网配备了一个经验非常丰富的向导，每年节省大量开挖成本。

       诸如此类的AI应用也正在延申至新能源领域，譬如助力发电企业提升现货交易收益。山东某集团风电场24个场站应用现货交易智能体后，已稳定运行11个月，每月提升收益200万元以上。山西独立储能项目通过AI技术实现日前市场价格预测准确率大于80%，日均提升储能收益超过2万元，提升率达到30%。

       作为国家能源输送的“大动脉”，国家管网集团依托阿里云，构建了联通超5万公里油气管网、上千家国内外资源商的开放服务及交易平台。该平台基于通义千问等大模型，建立了油气行业专属知识库，实现了市场智能问答、报告自动生成等功能。通过AI智能推荐最优管输路径，需求提报效率提升了60%，并能对资源紧急调运实现秒级响应。
 
       未来，随着AI技术在能源各领域的深入应用，其价值可从单一环节优化进一步向全链条协同演进，并最终指向一个核心目标——构建协同石油、煤炭、电力、新能源等多种能源形态的一体化“能源大脑”，让AI扮演总调度师的角色，实现全局能源效率的最优化。

       以电力系统为例，过去发电、输电、配电、用电各环节相对独立，发电企业无法实时获取用户用电需求，导致发电与用电错配；而基于“能源大脑”的协同能力，发电企业可通过AI分析用户用电数据，动态调整发电计划——比如夏季居民空调用电高峰时，火电企业可提前增加出力；春秋季用电低谷时，优先消纳风电、光伏等新能源，实现源荷互动。

       在多能源协同方面，“能源大脑”可整合石油、煤炭、电力的供需数据，优化能源配置。比如冬季供暖季，“能源大脑”可根据天然气供应情况、电力负荷变化，动态调整气电联产机组的运行策略——当天然气供应充足时，增加气电出力；当天然气紧张时，切换为煤电调峰，同时保障居民供暖需求。

       与冬季供暖场景类似，在区域电网调度场景中，阿里巴巴达摩院决策智能实验室所研发的敏迭（MindOpt）优化求解器起到了“能源大脑”的作用。通常情况下，在区域电网里面，220千伏以上的主网承担着骨干支撑的作用，但是随着新能源渗透率的不断攀升，电力不平衡这种现象就越来越频繁且波动剧烈，主网调峰机组边际成本高、灵活性低的局限日益凸显。

       敏迭（MindOpt）能突破传统求解器的规模瓶颈，帮助主网有效利用配网侧数量庞大、响应迅速的柔性资源，如分布式发电、用户侧储能、新能源场站和可调节负荷等，针对数百万级的变量规模，在分钟级内完成求解。据测算，依托敏迭（MindOpt）决策智能平台构建的主配协同全局大模型，区域电网的调度场景中，通过神经网络与优化技术的深度融合，可将计算时间从16分钟压缩到5分钟以内，平均每天为主网消纳不平衡电量超过1200兆瓦时，相当于节省三台可调峰机组的投资。

       透过上述能源行业AI应用的实践与数据不难发现，其智能化转型的前景已愈发清晰广阔。而这一前景的落地，离不开阿里云在AI基础设施领域的持续投入——正是这些硬核支撑，为能源行业突破算力瓶颈、加速智能化进程筑牢了根基。

       e-works在2025云栖大会上获悉，未来3年，阿里巴巴还将投入3800亿用于建设云和AI基础设施，总额超过过去十年的总和；阿里云飞天操作系统支持“一云多芯”和“一云多算”，全面纳管各类国产芯片，实现对CPU、GPU等异构算力的统一调度，并兼容CUDA系统，让中国能源企业在有效算力方面与国际领先企业站在同一起跑线上。

       从宏观层面看，阿里云的技术实践与国家能源安全、3060双碳目标是高度契合的，即通过AI提升能源系统稳定性，保障能源安全；通过赋能新能源消纳、传统能源低碳化改造，推动双碳目标落地。正如阿里云智能集团副总裁、能源行业总经理吴明宸所言：“能源行业数智化转型的目标是更安全、更稳定、更低碳和更高效。阿里云的所有技术投入，都是为了帮助能源企业实现这一目标。”