发电领域正由“人工巡检时代”向“智能运维时代”转变。以国有企业旗下电厂为例，通过部署AI巡检系统，输煤皮带实现全天候无人巡检，系统可对跑偏、堵煤、撕裂等问题进行毫秒级响应与自动化处理。过去依赖经验与直觉判断险情，如今AI摄像头能自动识别仪表读数，红外热成像仪实时捕捉泄漏风险，物联网传感器直连中央系统，设备状态一目了然。智慧电厂带来的不仅是人力解放，还有切实的经济效益。例如在府谷电厂，集控中心的实时数据使得吹灰等运维动作能够快速触发，单项改进就带来显著的燃煤节省。类似的应用还包括对锅炉污染趋势的智能监控与自动化处置，提升运行稳定性与安全性。

电网管理方面，AI的作用同样深刻：通过智能算法提前预测线路故障，显著缩短停电时间；综合考虑风光发电波动、用户用电规律以及电网承载能力，提升能源配置的灵活性与经济性。在新能源接入方面，风能与光伏的间歇性曾是难题，现有的预测模型能够对新能源出力进行精准预估，为更好地接纳清洁能源提供技术支撑。

油气煤炭领域正在实现从“危险作业”向“智能开采”的转型。昆仑等大模型在勘探开发、炼化与装备制造等环节的应用，提升了全产业链的智能化水平。在勘探开发环节，利用智能全波形反演提升地震波处理效率，正反演全流程的工作效率提升显著。在煤炭领域，先进无人驾驶矿用装备实现无人化运输作业，提升了安全性与生产效率。

数字员工正在成为能源企业的新力量。由浙江一家科技公司推出的数字员工产品已服务于超多家企业，并覆盖国家电网与核工业等能源央企。该产品融合大语言模型、屏幕语义理解与机器人流程自动化等核心技术，既能在招聘与人力资源管理中协助筛选，也可在制造业车间自动采集数据、在银行系统执行精准对账等。在“实在Agent+企业大脑”这一路线下，数字员工正在从单兵作战走向协同办公的新阶段。

在实际应用成效方面，AI实践已展现显著收益。某大型电厂以智慧大模型为核心，接入大量传感与影像设备，设备异常识别准确率超过95%，非计划停机时间显著下降，年度燃煤消耗可观降低。另一座电厂通过智能监控系统建立健康诊断与故障预测的预警模型，大幅缓解了以往人力密集、响应缓慢的问题。数据的统一治理也在持续推进，电力管理部通过数据中台实现“一次录入、全球共享、多次复用”，有效打破信息壁垒，提升运营效率。

尽管前景广阔，AI与能源的深度融合仍面临挑战。数据分散、标准不统一、共享机制不畅，以及部分AI技术在能源场景的可靠性验证尚不足；同时，熟悉能源运行规律并精通AI算法的复合型人才仍然稀缺。大模型的“黑箱”特性与潜在幻觉风险，也在核电站安全决策与实时调度等核心领域带来额外考验九州KU酷游。

未来发展将呈现三大趋势：一是从点状应用向全链条赋能延展，推动技术从探索走向规模化落地；二是从单点创新转向全流程、全系统的协同应用；三是从单纯提升效率走向支撑绿色发展的综合能力建设。生成式AI在能源行业的作用正由技术探索走向系统化落地，成为推动转型、提升运营效率、实现低碳目标的关键驱动。

展望未来，随着政策红利持续释放、技术创新持续突破、生态体系日益完善，能源体系将更加安全、高效、绿色、智能化。未来的能源体系将更深地嵌入AI能力，成为覆盖生产、传输与消费各环节的基础能力。