本文来源：时代周报 作者：雨辰

近日，商汤科技（0020.HK）与山东东明石化集团（以下简称 " 东明石化 "）、北京好雅创科（以下简称 " 好雅创科 "）签署战略协议，三方将围绕石化产业全链条推进智能化转型。这也是近来 "AI+ 能源 " 落地的又一案例。

AI 助力破解石化行业 " 效率困局 "

商汤科技作为全球领先的人工智能软件公司，其大模型全栈技术能力已覆盖多行业场景；东明石化作为始建于 1987 年的特大型石化企业集团，业务涵盖炼油、化工、国际贸易等全产业链；而成立仅 9 个月的好雅创科，则聚焦石化产业的生产优化与数据决策创新。

商汤方表示，通过此次战略签约，三方将共同推动人工智能赋能石化产业的创新与发展，围绕石油化工产业的全流程生产经营管理，包括石化产业人工智能基础设施建设、智慧油田与生产优化、智能工厂与设备巡检、智能经营管理、智能营销与客户服务、碳管理与能效优化等多个关键环节共同进行技术攻关，促进全面降本增效提质，推动石油和天然气行业的智能化转型。

值得注意的是，这并非商汤科技首次涉足能源领域。早在 2022 年，商汤科技与国家电投共建 AI 训练平台，赋能光伏厂站、储能电站等场景；2023 年商汤又与南方电网合作推出电力行业大模型，共同推动电力行业 AI 大模型训练与应用。

商汤自研的 " 日日新 " 大模型是否会直接部署在此次合作项目中？未来商汤是否会推出专门面向能源行业的大模型？截至发稿，商汤方面未就时代周报相关采访提纲作出正式回应。

"AI+ 能源 " 步入快车道

AI 在能源行业的渗透已成大势所趋。随着国家政策和市场需求的双重推动，AI 技术正加速 " 渗透 " 至传统能源系统的每一个关键节点。

2025 年政府工作报告明确提出 " 持续推进‘人工智能 + ’行动 "，强调将数字技术与制造优势、市场优势深度融合，支持大模型的广泛应用；" 东数西算 " 工程亦要求到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据中心的绿电占比将超过 80%。

全球咨询机构 Indigo Advisory 统计数据显示，截至目前，AI 在能源领域的潜在应用已经达到 50 余种，全球有上百家企业推出 "AI+ 能源 " 产品，相关投资超 130 亿美元。

在油气行业，国际巨头正率先落地实践。阿联酋国家石油公司（ADNOC）已通过 AI 视觉系统监测甲烷泄漏，2023 年一年内减少了相当于 20 万辆燃油车排放的温室气体。沙特阿美则借助 " 数字孪生 " 技术结合大语言模型，提升油气产量 8.4%、降低单位能耗 8.2%。

国内方面，南方电网打造的 " 大瓦特 · 驭电 " 模型能精准模拟千万级电网场景；为恒智能则借助 AI 调度引擎优化储能系统配置，大幅提升电站收益率。

就在不久前的 6 月 12 日，协鑫能科（002015.SZ）与蚂蚁数科共同成立新公司蚂蚁鑫能。据介绍，蚂蚁鑫能将专注于 " 能源 +AI" 的融合创新，围绕电站运维、电力交易、虚拟电厂、碳资产管理等核心场景，推动能源系统的智能化、高效化。

高风险环节仍须 " 谨慎智能 "

尽管 AI 在能源行业的应用前景广阔，但在高风险行业及环节，AI 部署仍需谨慎推进。" 由于场景复杂、经济约束多，部分 AI 应用仍处于探索验证阶段。" 全联并购公会信用管理委员会专家安光勇指出。

例如，油气管道监测是一个典型场景。即使 AI 系统准确率达到 99%，剩余 1% 的误差仍可能引发漏检，造成原油泄漏、环境污染甚至安全事故。其中，AI 模型 " 幻觉 " 现象，即其生成的非真实内容或错误判断，是导致这种失误的关键风险。

" 在地质分析和钻井优化方面，深度学习算法显著提升了精度，勘探成本下降约 20%。基于传感器数据的预测性维护技术也能有效预防设备故障，为企业节省数百万美元。" 安光勇称，AI 在特定高价值场景中的作用已初步显现。

但与此同时，通用大模型如 ChatGPT、DeepSeek 虽代表 AI 技术的突破，但要真正适用于高精度行业，还需加强 " 场景适配性 " 与 " 技术可控性 "。未来，能源行业更需要以 " 安全边界 " 优先的策略来部署 AI 系统。

" 人工智能将在能源行业中扮演愈发关键的角色，它不仅能够提升能源生产的效率与质量，还能优化能源分配的效率与稳定性，并重塑能源行业的商业模式。" 奥优国际董事长张玥接受时代周报采访时表示，我们必须认识到，人工智能在能源领域的应用仍面临诸多挑战，例如数据采集与处理、模型优化以及高昂的部署成本等。因此，我们需持续探索和研究如何克服这些障碍，以充分释放人工智能在能源行业中的巨大潜力。