“人工智能+”能源政策出台,新能源迎布局机遇

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2025月09月09日

(原标题:“人工智能+”能源政策出台,新能源迎布局机遇)

“人工智能+”能源政策出台,新能源迎布局机遇
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国家发展改革委、国家能源局近日发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(下称《实施意见》),围绕煤、电、油、气各能源品种,系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景,推动能源领域共享人工智能发展红利,助力传统化石能源产业数字化智能化升级,加快新能源、能源新业态及能源交叉领域与人工智能的深度融合,培育壮大能源新产业新模式。

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《实施意见》提出,到2027年,能源与人工智能融合创新体系初步构建,算力与电力协同发展根基不断夯实,人工智能赋能能源核心技术取得显著突破,应用更加广泛深入。到2030年,能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善,建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。

国家能源局科技司相关负责人表示,能源是创新创业高度活跃的领域,具有数字化基础好、数据质量高、应用场景丰富等比较优势,应走在人工智能应用前列。特别是能源央企积极布局,围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节,已经成功研发应用了电力、油气、煤炭等多个具有行业代表性的专业大模型。总的看,我国能源领域已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。

厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强接受上海证券报记者采访时表示,目前,能源领域正经历从数字化向智能化的关键转型,我国能源领域的数字化建设已取得显著成效,基础设施相对完善,基于数字化所积累的数据与系统,人工智能能够深度赋能电网、油气等领域,推动其向智能化方向发展。

在加大关键共性技术供给方面,《实施意见》围绕数据、算力、算法,系统构建人工智能应用基础支撑体系,提出人工智能在能源领域应用的三大共性关键技术攻关方向,包括夯实数据基础,加快形成能源领域高质量数据集,确保能源数据全流程安全可靠;强化算力支撑,统筹规划资源,构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制;提升模型基础能力,推动人工智能与能源领域软件深度融合,加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。

在林伯强看来,对行业而言,人工智能将普遍带来运营效率提升、决策优化与成本降低。以油气行业为例,人工智能可通过算法与模型更精准地预测地下资源储量,优化运输调度,并实现下游需求侧的供需匹配。

此外,林伯强认为,与数字化相比,人工智能技术的落地与应用层面仍存在一定差距。除了政策层面常提到的标准缺失等问题外,最关键的挑战在于人才短缺。人工智能不仅要求技术底层能力,还需要跨学科、跨行业的复合型人才支撑,这是当前从数字化迈向人工智能化进程的核心瓶颈。

谈及如何推动《实施意见》的落实,上述负责人表示,能源领域智能化转型,需要上下协同发力,部门协调配合,国家能源局将紧紧围绕能源领域智能化转型下一阶段目标任务,进一步强化顶层设计、政策支持和指导协调,定期开展分析研究和总结评估,研究解决工作推进中的重大问题,确保《实施意见》各项任务顺利推进。

其中,加速科技成果转化方面,要探索建设行业级人工智能应用测试平台,有效协同企业自主研发的大模型,解决大模型“重复造轮子”问题,避免先进算力和能源资源被过度消耗。遴选一批可复制、易推广的标杆场景与案例,鼓励体制机制与商业模式创新,推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。

(来源:上海证券报  作者 白丽斐 于祥明)

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人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

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国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...