国际能源署数据显示，全球 AI 数据中心电力消耗已占总用电量的 1.5%，且 2030 年预计翻倍。但在能源危机与双碳目标的双重驱动下，AI 正从 “能源消耗者” 转型为 “节能增效推动者”。从建筑温控到电网调度，从甲烷减排到地热开发，人工智能正以多场景渗透的方式，重构能源管理的底层逻辑。
上海临港智算中心通过达卯智能的 “算电协同” 方案，将 PUE 从 1.74 降至 1.3 以下，实现算力与电力的动态平衡。其能源大模型整合了知识图谱与边缘计算技术，能根据服务器负荷波动自动调整供电策略。在上海西岸商务区，生成式 AI 虚拟电厂聚合空调与储能资源，使参与企业电费降低 20%-30%，高峰时段电网压力减轻 30%。
浙江临平经开区的虚拟电厂平台通过 AI 算法聚合 12.6MW 可调负荷，度电收益提升 0.5 元，运行效率提高 50% 以上。安徽宣城经开区则通过 “四网合一” 系统，实现电、气、热、信息的协同调度，年碳减排 13 万吨，企业能源成本节约超 800 万元。这类系统的核心在于 AI 对多源数据的实时解析 —— 从生产负荷到天气预警，从电价波动到设备状态，构建全链路优化模型。
美国 Geminus AI 公司利用深度学习技术，将油气行业的甲烷排放模拟时间从 36 小时压缩至数秒，通过优化压缩机参数减少温室气体排放。而 Zanskar 公司的 AI 地质模型打破行业认知，在内华达州低温区域成功探测到地热资源，为闲置电厂注入新活力。谷歌 “绿光计划” 更通过优化交通信号灯配时，在 20 座城市实现 10% 的污染物减排。
当前 AI 能源管理已形成 “感知 - 决策 - 执行” 的闭环体系：
• 感知层：通过物联网设备采集能耗、设备状态等实时数据，精度达毫秒级；
• 决策层：能源大模型结合多模态数据（如达卯智能的四维模型体系）与强化学习，生成最优调度策略；
• 执行层：数字孪生系统实现虚拟仿真与物理控制的同步，如新奥集团的聚变装置孪生系统，将多物理场计算速度提升 4 个量级。
“能源小达” 等智能助手的出现，则降低了技术使用门槛 —— 企业可通过自然语言交互获取储能策略、政策解读等专业方案，相当于拥有了全天候的 “能源博士”。
尽管成效显著，AI 能源管理仍面临三重挑战：数据安全与隐私保护的边界界定、不同能源系统的数据孤岛问题、AI 模型自身的能耗优化需求。对此，行业正探索三大解决方案：建立跨行业数据安全标准、推广联邦学习技术、开发低功耗 AI 芯片。
政策层面，《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展的实施意见》明确将 AI 与电网、核电、聚变能源等深度融合。未来，随着氢硼聚变等前沿领域的 AI 应用突破，以及 “光储充网” 一体化的普及，能源系统将实现从 “被动响应” 到 “主动预测” 的质变。
从单体建筑的温控优化到跨区域的能源协同，从传统工业的降本增效到未来能源的技术探索，AI 正以 “精准计算” 破解能源困局。当每一度电都能被智能调度，每一份碳排放都能被精准管控，绿色发展将不再是抽象目标，而是可量化、可执行的系统工程。在这场变革中，AI 既是工具，更是重构能源文明的核心力量。
