到2030年，AI赋能带来的节能潜力将超过3,700TWh，远高于该技术自身的预计能耗；每年可带来超过2,000亿美元的成本节约，到2050年累计节约额可达11万亿美元——德勤这份报告为能源领域的人工智能应用提供了从微观案例到宏观量化的完整证据链。报告系统梳理了AI在能源系统的三大应用类别：系统优化与控制（实时电网运行、供需预测、市场优化）、资产全生命周期管理（规划决策、运维网络安全、设计创新）、用能终端能效管理（智慧建筑、交通管理、工业流程优化），并引入了“主权人工智能”框架——安全与韧性、数据与技术自主、本地能力与创新、伦理与合规四大核心原则。报告还给出了能源公司、科技公司、金融服务提供商、政府四类利益相关方的具体行动路线图。

由于地缘政治、金融和环境方面的压力，能源系统正面临着错综复杂的利益权衡。过去十年中，全球能源需求增长了约15%，能源系统正变得更加电气化，并越来越多地整合太阳能、风能和电池储能等分布式能源资源。预计到2050年，可再生能源将占全球一次能源供应的71%，占发电量的近90%，电气化水平也将达到显著高度，占终端能源消费的53%。 这些挑战通常需要以高质量数据和先进分析技术为基础，从而制定稳健高效的规划与运营方案。人工智能作为全球经济中的变革性力量，在能源领域正在迅速改变规划和运营方式，在效率、可靠性和可持续性方面取得了显著进展。AI系统在处理大型复杂数据、识别模式和预测行为方面表现出色，能够快速处理大量数据、识别任务并生成可靠、准确的预测。

人工智能的日益普及也带来新的挑战，数据中心电力需求可能大幅上升，研究估计到2050年将达到约3,500TWh。然而，德勤的分析表明，AI赋能带来的节能潜力将远超其自身能耗。到2030年，AI赋能可节省约2,720至3,740TWh的能源，远高于预计的AI能耗（略低于1,000TWh）。到2050年，在广泛采用情景下，节能可能接近12,000TWh，而预计AI能耗峰值约为3,550TWh，节能效果显著，相当于2050年净零排放情景下预计世界能源消耗的10-12%。 在经济效益方面，到2030年AI每年可带来超过2,000亿美元的成本节约，到2050年则接近5,000亿美元，累计节约额可达8.3万亿至11万亿美元。在环境效益方面，到2030年由AI驱动的减排量可达约660MtCO2eq，与高度工业化国家的年度温室气体排放量相当。

人工智能可通过对电网更智能、灵敏的管理，支持能源领域的系统优化与控制。在实时网络运行与灵活性方面，AI通过持续处理来自能源网络中数百万个传感器的大量实时数据流，快速检测异常情况、精确预测缓解系统失调、主动进行拥塞管理。电网运营商已开始利用AI进行实时预测并快速应对电网失衡，如Nostradamus和GridFM等平台可改进负荷预测、可再生能源发电预测、停电预测以及电力流优化。 供需预测与优化方面，AI通过分析天气、卫星和消费数据实现更准确的供需预测。例如，Entek Elektrik开发的基于AI的水文预测模型使土耳其的水电站能够维持更高的水库水位，减少水资源浪费并优化发电。在需求响应方面，Emerald AI的Conductor系统使AI数据中心在电网压力增大时动态降低功耗，在一次实地试验中，该系统在用电高峰事件期间将256块NVIDIA GPU组成的模块功耗降低了25%，同时未影响算力质量。 市场优化与交易方面，机器学习模型能够准确预测电价，支持更稳健的交易和套期保值策略。AI可以帮助电网运营商更快、更准确地确定最优潮流，通过更迅速的复杂计算及结果分析，整体系统效率提升将高达5%。

人工智能可在资产全生命周期的各个阶段创造价值。在规划与决策方面，AI通过模拟复杂的能源情景、评估长期基础设施需求，利用数字孪生等解决方案识别大规模异构数据集中模式。新加坡国家电网采用数字孪生技术提升电网规划能力和韧性。AI还可简化监管流程，丹麦环境保护局使用AI辅助的数字平台，使海上风电等大规模可再生能源项目的许可审批时间缩短了50%。 在运维和网络安全方面，AI赋能的平台有助于优化工业运营，提高燃料效率和产品质量。由AI驱动的预测性维护可使海上风电发电机组停机时间减少15%，平均维修成本降低20%，市场收入增加6%。Entek的MaintenanceAssistant系统使天然气发电厂运维效率提升62%，减少错误，加快干预速度。AI还可通过监控和检测网络威胁并自动响应来加强网络安全防护。 在设计、发现与创新方面，生成式AI正在彻底改变材料发现领域。在钙钛矿太阳能电池优化中，AI仅测试了0.36%的可能材料组合便实现了21.4%的光电转换效率，超过了人工筛选组合。在固态电池材料发现中，AI在不到80小时内筛查了超过3,200万种材料，确定了50万个稳定的候选材料和18种有前景的固态电解质，到2030年每年可减少高达110亿美元的能源损耗。

人工智能可使家庭和工商业用户以更高的精度和灵活性优化其能源消耗。在智慧建筑方面，由AI驱动的智慧建筑系统通过先进的HVAC系统、自适应照明、预测性控制以及实时负荷转移和削减，重新定义能源管理方式。在瑞典进行的测试表明，采用AI优化的HVAC系统在降低区域供热和电力需求方面效果显著。 在交通运输管理方面，AI应用有助于优化交通流量、改进路线规划、实时物流追踪、实现自动驾驶，并延长电池寿命和提升性能。主要物流企业已开始部署AI解决方案优化配送路线，每年减少数百万英里的不必要行驶。将AI集成到电池管理系统设计中，可使充电和电池健康状态估算精度最高提升15%，电池损耗减少约15%，能效提升约12%。 在工业流程优化方面，AI被广泛应用于各类工业场景中，以帮助优化运营、降低能源消耗并减少资源浪费。在流程控制环节嵌入AI，结合数字孪生和智能清洗系统，已被证实可将材料浪费减少近50%。在先进制造业中，由AI驱动的自动化和预测性维护使得单位产品电力消耗降低了约24%，生产废料减少了高达48%。

主权人工智能是指在特定国家或地区内对智能计算系统进行设计、部署和治理，目标是确保AI技术体现本地价值观、遵守国家和地区法规，并在司法管辖区内安全地维护数据。在能源系统中，主权AI基于四个核心原则：安全与韧性、数据与技术自主、本地能力与创新，以及伦理与合规。 安全与韧性方面，2020年至2022年期间针对电力行业的网络攻击数量翻了一番，仅2022年欧洲就报告了48起此类攻击。随着生成式AI加剧了新型威胁，各国和国际组织应考虑加强并更好协调其网络安全战略。数据与技术自主方面，主权AI需要先进的数字基础设施和数据本地化政策，以最大限度地减少对外部技术的依赖。本地能力与创新方面，仅生成式AI在未来十年内就可为全球经济贡献约7万亿美元。伦理与合规方面，投资主权AI可使各国利用本地数据、优先事项和价值观来构建和训练AI系统。

人工智能还能增强韧性和自主性。AI驱动的系统可通过精准预测和实时检测，协助应对外部风险，例如设备故障、供应中断或网络威胁。AI在提升能源效率方面的进步有助于降低总体能源需求，而AI支持的电网管理和系统优化则可促进更多能源品种的整合。这些进步能够减少对能源进口的依赖，从而加强能源安全和经济独立性。 以欧盟为例，如果2023年AI应用的潜力在能源领域得到充分发挥，欧洲的石油和天然气消费量本可分别减少约226TWh和230TWh，分别相当于2023年欧洲天然气和石油进口量的约7%和5%。除了减少在非可再生能源上的支出外，消费量的下降还可以降低对外部供应中断和价格波动的暴露程度，从而加强欧盟对能源安全和经济韧性的追求。

能源公司和工业制造商在实施AI解决方案方面处于领先地位，应投资建设高质量的数据基础设施，并优先开展准确、高质量的运营和市场数据的采集、整理与整合。2018年至2024年期间，能源和采矿行业的AI人才占比在各行业中处于最低水平，平均比教育、金融服务、专业服务以及科技、信息和媒体行业低40%，因此应通过投资提升员工在各层面的AI素养以及开展专项培训项目，培养AI人才并提升团队技能水平。 从高影响力的应用入手，这些应用能够快速带来可衡量的效益——已被验证的应用包括预测性维护、效率提升、高级预测和电网优化。借助云计算和边缘计算提升AI能力的利用率，同时保障数据安全。通过研究与技术合作、公私合作伙伴关系以及全行业的数据共享实践，促进跨学科和跨领域的协作。

科技公司在推动行业革新方面发挥着重要作用，应引领AI技术的开发与创新，专门针对能源行业面临的挑战提供解决方案。主动与能源领域的利益相关方合作，以改善数据共享并制定行业特定的解决方案。采用先进且因地制宜的数据中心清洁能源采购策略，如长期电力购买协议以及将数据中心与清洁能源设施协同布局。确保负责任AI，特别是通过将可解释性、伦理规范和强合规融入AI系统。 金融服务提供商应优先考虑并支持那些在可持续性、灵活性和韧性方面展现出潜在效益的AI驱动能源和数字基础设施项目，部署创新融资工具如绿色债券、优惠贷款和夹层融资机制。制定并实施适当的风险评估框架以应对能源领域AI带来的特定机遇与挑战。主动与政策制定者、科技公司、公用事业公司及能源运营商合作，确定投资重点领域。 政府和政策制定者应在基础设施项目中建立AI透明度和问责制的标准并明确相关定义，协调安全的跨行业和跨境数据共享框架，提供有针对性的经济和金融支持，通过教育、培训、区域创新中心以及学术界、产业界和公共部门之间的合作投资于本地能力建设，推广灵活的政策以适应AI技术的快速发展以及能源市场的需求变化。

人工智能有潜力应对可持续发展和医疗可及性等重要的全球性议题，但只有当多数国家和组织能够获取、调整并根据自身独特需求定制AI解决方案时，这一潜力才可能成功实现。公私合作伙伴关系可作为缩小这些差距的有力杠杆，通过结合公共部门的监管洞察力和组织协调能力，以及私营部门的技术专长和创新能力，加快包容性AI解决方案的部署。 包容性AI发展应解决偏见问题并促进公平获取，投资于多语言AI模型并构建反映本地实际情况的数据集。持续的监测、审计和透明报告对于建立和维护信任与问责制至关重要。在社会各个层面推进AI普及并提升AI技能，政府、教育机构和产业界可以携手设计培训项目和宣传推广活动，帮助人们理解、使用并塑造AI技术。通过协同合作，各国政府、私营企业、民间组织及其他群体可将AI作为战略工具，全面融入能源系统的规划与运营之中。