中國儲能網(wǎng)訊：隨著人工智能技術(shù)的快速演進，能源行業(yè)正加速邁入“智能化重構(gòu)”的關(guān)鍵階段。今年9月，國家發(fā)展改革委、國家能源局發(fā)布《關(guān)于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》（以下簡稱《實施意見》），該文件不僅聚焦于局部場景的智能化優(yōu)化，更強調(diào)跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同創(chuàng)新與體系化推進，為能源行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了系統(tǒng)路徑。
對于能源央企而言，落實《實施意見》的關(guān)鍵在于找到從“點”到“面”的內(nèi)在邏輯。國家電投在“點上突破”層面，圍繞能源新業(yè)態(tài)、新能源、水電、核電、火電等重點領(lǐng)域，持續(xù)推進“小切口”應(yīng)用研發(fā)，形成了一系列以AI為核心的智能化應(yīng)用場景，如功率預(yù)測、設(shè)備健康管理、智能審計、法治合規(guī)、財務(wù)分析等；在“面上協(xié)同”層面，國家電投探索認知智能體網(wǎng)絡(luò)的組織機制，構(gòu)建應(yīng)用成熟度框架，從對現(xiàn)有數(shù)字化系統(tǒng)的智能化使用，到緩解“文山會?！眽毫?，再逐步邁向智慧管控，以實現(xiàn)認知協(xié)同與價值流的貫通。
在這一過程中，“點上突破”與“面上協(xié)同”之間的演進規(guī)律，實質(zhì)上體現(xiàn)了企業(yè)在人工智能驅(qū)動下的強化學(xué)習(xí)過程。企業(yè)通過不斷的感知、試錯、迭代與優(yōu)化，實現(xiàn)戰(zhàn)略層（L1）與執(zhí)行層（L2）之間的認知循環(huán)與策略共識。這一動態(tài)機制不僅提升了管理體系的適應(yīng)性和進化能力，也為新型能源體系的構(gòu)建提供了內(nèi)生的智能化支撐。未來，能源央企要真正實現(xiàn)“人工智能+能源”的系統(tǒng)化落地，關(guān)鍵在于形成面向自進化的具有強化學(xué)習(xí)機制的智慧管控體系，使企業(yè)能夠在不確定的環(huán)境中實現(xiàn)動態(tài)平衡與可持續(xù)增長。
一、國家電投“人工智能+能源”的實踐路徑與進展
面對《實施意見》提出的“人工智能+能源”發(fā)展要求，國家電投以系統(tǒng)化思維推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型，形成了“點上突破、面上協(xié)同、雙層聯(lián)動”的總體路徑。具體而言，國家電投通過“小切口”應(yīng)用積累AI落地經(jīng)驗，在戰(zhàn)略層（L1）同步探索認知協(xié)同機制與強化學(xué)習(xí)路徑，逐步形成從“應(yīng)用智能”到“組織智能”的過渡框架。
（一）總體路徑：從“小切口應(yīng)用”到“雙層演進”
國家電投的實踐遵循“點面結(jié)合、以點帶面”的邏輯布局。
點上突破以具體業(yè)務(wù)場景為切入，構(gòu)建AI+應(yīng)用原型。國家電投聚焦能源新業(yè)態(tài)、新能源、水電、核電、火電等重點領(lǐng)域，形成了一批“小切口、強聚焦”的應(yīng)用成果，如AI+辦公、AI+電力營銷、AI+戰(zhàn)略發(fā)展、AI+核能等。面上協(xié)同以多智能體網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建跨部門、跨系統(tǒng)的認知協(xié)同機制，形成統(tǒng)一價值流。通過崗位認知智能體的引入，將實現(xiàn)戰(zhàn)略層、管理層、業(yè)務(wù)層、執(zhí)行層的智能體在統(tǒng)一語義空間中互動協(xié)作，從而逐步實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部認知閉環(huán)。在此基礎(chǔ)上，通過在智慧管控系統(tǒng)中引入“符號邏輯+統(tǒng)計學(xué)習(xí)”混合體系，可以在形式化層面驗證系統(tǒng)邏輯一致性，在經(jīng)驗層面實現(xiàn)策略可學(xué)習(xí)性，從而構(gòu)成其工程可行性的可驗證證明框架。
雙層聯(lián)動是在傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)框架基礎(chǔ)上，嵌入智慧管控系統(tǒng)理念，形成L1（戰(zhàn)略學(xué)習(xí)層）與L2（執(zhí)行實施層）的雙層結(jié)構(gòu)，使戰(zhàn)略規(guī)劃、業(yè)務(wù)執(zhí)行與認知反饋能夠形成強化學(xué)習(xí)循環(huán)。
整體過程呈現(xiàn)出從“AI賦能業(yè)務(wù)”到“AI驅(qū)動組織”的演化方向，為國家電投實現(xiàn)從“工具型智能”向“系統(tǒng)型智能”的躍遷奠定了基礎(chǔ)。
（二）建設(shè)階段及進展：從智能化使用到認知協(xié)同
國家電投的人工智能應(yīng)用建設(shè)分為三個階段遞進：
階段一：智能化使用現(xiàn)有系統(tǒng)。該階段的核心目標是實現(xiàn)“AI替代人使用系統(tǒng)”。人工智能從“用戶助手”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋到y(tǒng)操作員”。AI從多個既有數(shù)字化平臺（如ERP、EMS、DCS、CRM等）自動提取運行數(shù)據(jù)，生成決策簡報或管理報告。在不重構(gòu)系統(tǒng)的情況下，實現(xiàn)信息獲取自動化與認知輸入加速，也為后續(xù)智能體網(wǎng)絡(luò)奠定數(shù)據(jù)與接口基礎(chǔ)。
階段二：緩解“文山會?！崩Ь??！拔纳綍！爆F(xiàn)象本質(zhì)上是一種認知彌合機制，即當(dāng)組織認知未能一致時，便需要通過大量會議與文件進行溝通與協(xié)調(diào)。AI的引入，使這一過程轉(zhuǎn)向“認知代理”機制。利用AI進行會議摘要生成、意見聚類、材料比對、報告提煉等任務(wù)，自動整合不同部門的認知輸入。從“事后溝通協(xié)調(diào)”轉(zhuǎn)向“實時認知對齊”，實現(xiàn)從信息流轉(zhuǎn)到認知協(xié)同的初步跨越。
階段三：邁向智慧管控與認知強化。在前兩階段的基礎(chǔ)上，國家電投將探索以“智慧管控系統(tǒng)”支撐戰(zhàn)略學(xué)習(xí)與認知進化。建設(shè)重點是建立戰(zhàn)略認知模型（即讓AI理解企業(yè)戰(zhàn)略目標，具備動態(tài)推演和情景模擬能力）、構(gòu)建價值流閉環(huán)（即將戰(zhàn)略目標、執(zhí)行行為、數(shù)據(jù)反饋納入同一學(xué)習(xí)循環(huán)，形成組織級強化學(xué)習(xí)機制）、實現(xiàn)認知共生（即通過多智能體博弈與共識機制，形成“群體認知最優(yōu)解”，使企業(yè)具備持續(xù)演化的能力）。
（三）雙層架構(gòu)的意義與優(yōu)勢
L1-L2雙層架構(gòu)并非理論構(gòu)想，而是源于國家電投實際管理邏輯的演進結(jié)果，其優(yōu)勢在于實現(xiàn)戰(zhàn)略與執(zhí)行貫通、認知協(xié)同機制化、系統(tǒng)智能化升級。
表 新型企業(yè)架構(gòu)（L1-L2雙層架構(gòu)）
二、國家電投“人工智能+能源”的實踐成效
國家電投在“人工智能+能源”框架下推進的“小切口—雙層架構(gòu)—認知協(xié)同”路徑思路，不僅是對政策的響應(yīng)，更是組織形態(tài)與戰(zhàn)略邏輯的深刻再造。從戰(zhàn)略視角看，這一實踐的成效主要體現(xiàn)在三個層面：組織進化、決策智能化、戰(zhàn)略韌性提升。
組織運行從“認知彌合”進化到“認知協(xié)同”。長期以來，能源央企的組織運行高度依賴層級結(jié)構(gòu)與人工認知整合機制。組織運行+AI的模式，標志著組織認知方式從人工彌合轉(zhuǎn)向機器協(xié)同。組織從“靠層級溝通來彌合認知”轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱恐悄軈f(xié)同來動態(tài)共享認知”，從而加強組織運行的實時性、透明性與自學(xué)習(xí)能力。
決策機制從經(jīng)驗決策到智能化學(xué)習(xí)決策。國家電投通過AI+應(yīng)用可形成豐富的決策數(shù)據(jù)流，如AI+電力營銷中，模型持續(xù)從市場波動中學(xué)習(xí)并優(yōu)化定價策略；AI+設(shè)備維護中，預(yù)測模型從運行反饋中自我迭代；AI+戰(zhàn)略發(fā)展中，智能體從項目實施結(jié)果中優(yōu)化目標設(shè)定與資源配置。這種從數(shù)據(jù)到策略、從策略到反饋、再從反饋到優(yōu)化的閉環(huán)過程，正是企業(yè)強化學(xué)習(xí)機制的體現(xiàn)。它使企業(yè)不再依賴靜態(tài)規(guī)劃，而是能夠動態(tài)演化目標函數(shù)，以適應(yīng)外部不確定性，實現(xiàn)“自我修正—自我優(yōu)化—自我演化”的新型決策機制。
戰(zhàn)略韌性：從結(jié)構(gòu)穩(wěn)定到認知彈性。能源行業(yè)面臨技術(shù)范式與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雙重沖擊，國家電投的“雙層架構(gòu)”思路顯著提升了戰(zhàn)略韌性。L1層智慧管控系統(tǒng)使戰(zhàn)略具備“動態(tài)感知能力”，可將科技情報、政策信號、市場數(shù)據(jù)等外部變量納入推演模型，實現(xiàn)“戰(zhàn)略前瞻性學(xué)習(xí)”。L2層EA執(zhí)行架構(gòu)保持系統(tǒng)穩(wěn)定性與復(fù)用性，確保新戰(zhàn)略能夠快速映射為執(zhí)行動作。強化學(xué)習(xí)循環(huán)則在兩者之間形成持續(xù)優(yōu)化機制，使戰(zhàn)略既可長期演化，又可即時調(diào)整。國家電投的“雙層架構(gòu)”兼具穩(wěn)定與靈活、集中與分散、計劃與自適應(yīng)三重特征，使企業(yè)能夠在技術(shù)不確定性與市場波動中保持戰(zhàn)略連續(xù)性與創(chuàng)新能力。
三、總體建議
在“人工智能+能源”系統(tǒng)推進過程中，政策導(dǎo)向、行業(yè)協(xié)同與企業(yè)落地是相互耦合、層層遞進的關(guān)系。結(jié)合國家電投的實踐經(jīng)驗與雙層架構(gòu)探索，本文提出三方面的建議：政策層面強化頂層設(shè)計、行業(yè)層面構(gòu)建協(xié)同生態(tài)、企業(yè)層面夯實智慧管控體系。
（一）在頂層設(shè)計中強化戰(zhàn)略層智能化
《實施意見》已經(jīng)確立了“重點場景突破”的務(wù)實路線，但要真正形成系統(tǒng)智能，還需在頂層設(shè)計中補齊“戰(zhàn)略層智能化”這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前，多數(shù)能源企業(yè)仍將人工智能理解為執(zhí)行層（L2）的技術(shù)賦能，而戰(zhàn)略層（L1）仍停留在人為決策和經(jīng)驗判斷階段，這使得智能化無法形成閉環(huán)。
一是建議在具備條件的企業(yè)中開展戰(zhàn)略智能化試點，鼓勵企業(yè)建設(shè)以強化學(xué)習(xí)和多智能體為核心的戰(zhàn)略推演與認知支撐系統(tǒng)。
二是建議推動智能治理平臺標準制定，明確戰(zhàn)略層與執(zhí)行層的數(shù)據(jù)接口、認知接口和反饋機制。
三是建議將AI戰(zhàn)略模擬、認知推演納入行業(yè)創(chuàng)新工程，為能源企業(yè)提供統(tǒng)一的技術(shù)驗證與方法指導(dǎo)。
通過制度化引導(dǎo)，使能源企業(yè)在政策激勵下逐步構(gòu)建從數(shù)據(jù)到認知、從認知到?jīng)Q策的智能閉環(huán)，為“系統(tǒng)級智能”提供基礎(chǔ)支撐。
（二）以多智能體協(xié)同構(gòu)建“面上協(xié)同”的行業(yè)生態(tài)
《實施意見》提出“多智能體協(xié)同”為重點技術(shù)方向，這不僅是算法層的創(chuàng)新，更代表能源行業(yè)智能化的組織轉(zhuǎn)型方向。要實現(xiàn)從“點上突破”到“面上協(xié)同”，需要以多智能體為中介，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部認知資源的動態(tài)耦合與價值流貫通。
一是建議建立跨企業(yè)多智能體實驗與驗證環(huán)境，通過標準化接口促進不同能源子行業(yè)智能體的協(xié)同。
二是建議推動行業(yè)知識圖譜與語義模型共建，使智能體間能夠在統(tǒng)一的語義空間中交流與推理。
三是建議打造行業(yè)認知共享平臺，實現(xiàn)政策、技術(shù)、市場、科研等信息的多層反饋與聯(lián)動學(xué)習(xí)。
通過行業(yè)級認知協(xié)同生態(tài)建設(shè)，可促進各企業(yè)在AI發(fā)展中形成“群體學(xué)習(xí)效應(yīng)”，從而提升能源行業(yè)整體的智能化水平與戰(zhàn)略響應(yīng)速度。
（三）建議能源企業(yè)建設(shè)雙層智能體系
能源央企在AI應(yīng)用中已取得豐富成果，但多數(shù)仍停留在L2層面，即單點任務(wù)、單環(huán)節(jié)智能化。要真正實現(xiàn)組織智能化與決策智能化，需要在L1層建設(shè)智慧管控系統(tǒng)，使企業(yè)戰(zhàn)略成為智能系統(tǒng)的賦能產(chǎn)物，而非僅依賴人工經(jīng)驗的外推。
一是建議在企業(yè)架構(gòu)（EA）之上構(gòu)建戰(zhàn)略層智能體系，形成“L1戰(zhàn)略層+L2執(zhí)行層”的雙層業(yè)務(wù)架構(gòu)。
二是建議將智慧管控系統(tǒng)作為戰(zhàn)略大腦與認知橋梁，在戰(zhàn)略規(guī)劃、科技情報、經(jīng)營管理、風(fēng)險防控等核心領(lǐng)域開展智能推演。
三是建議基于崗位認知智能體形成組織級強化學(xué)習(xí)機制，實現(xiàn)從“任務(wù)優(yōu)化”到“策略共識”的躍遷。
四是建議鼓勵以“小切口”AI應(yīng)用為實驗場，通過AI+典型場景積累多智能體運行數(shù)據(jù)，逐步匯入戰(zhàn)略層強化學(xué)習(xí)循環(huán)。
五是建議將智慧管控系統(tǒng)定位為“認知翻譯層”而非“管理層”，確保AI服務(wù)于業(yè)務(wù)目標，而非替代管理功能。
這一路徑既符合政策導(dǎo)向，也避免了智能系統(tǒng)“過度集中化”的風(fēng)險，能夠在業(yè)務(wù)牽引、技術(shù)賦能、系統(tǒng)協(xié)同之間形成動態(tài)平衡。
整體來看，具體實施路徑方面，建議短期（1～2年）：以“小切口”AI應(yīng)用為基礎(chǔ)，構(gòu)建崗位級智能體；開展認知數(shù)據(jù)積累與語義對齊工作；中期（3～5年）：基于典型領(lǐng)域形成認知中樞原型，推動智慧管控系統(tǒng)概念驗證；長期（5年以上）：實現(xiàn)戰(zhàn)略層與執(zhí)行層間的智能閉環(huán)，形成具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自演化能力的企業(yè)強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過分階段建設(shè)路徑，能源央企可在確保安全與穩(wěn)健的前提下，逐步實現(xiàn)從“AI賦能業(yè)務(wù)”到“AI驅(qū)動治理”的系統(tǒng)躍遷。
國家電投的實踐表明，“點上突破”是人工智能能力積累的過程，“面上協(xié)同”是智能體網(wǎng)絡(luò)形成組織智能的階段，兩者結(jié)合，形成了企業(yè)從認知升級到體系演化的完整路徑。面向未來，隨著人工智能、量子計算、可控核聚變等技術(shù)的快速進步，能源系統(tǒng)的復(fù)雜性與動態(tài)性將進一步提升。這意味著，“人工智能+能源”的未來，不再僅僅是技術(shù)疊加，而是企業(yè)從單點智能邁向系統(tǒng)智能、從算法智能邁向組織智能的躍遷。企業(yè)通過構(gòu)建企業(yè)強化學(xué)習(xí)與智慧管控體系，以新型企業(yè)架構(gòu)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)—認知—決策—執(zhí)行”的全鏈條自學(xué)習(xí)與自優(yōu)化。以智慧管控體系實現(xiàn)能源生產(chǎn)的柔性調(diào)度、能源消費的智能優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)治理的動態(tài)協(xié)同。
