据能源圈了解到，2024年10月，白宫发布首份《人工智能国家安全备忘录》[1]，强调美国需保持在前沿人工智能模型领域的领导地位，以增强国家安全和提高竞争力。《备忘录》要求美国能源部（DOE）在任务规划和设施建设中优先考虑AI的广泛适用性，并重视开发AI前沿模型的应用能力。此前，DOE发布了系列AI在科学、安全和能源领域应用的研究报告，包括《面向科学、能源和安全的AI前沿研究方向》[2]《能源领域AI前沿研究方向》[3]《AI赋能能源：现代电网和清洁能源经济》[4]《科学、安全与技术AI前沿》计划路线图[5]等，分析AI在能源科学创新和应用中的前景、挑战以及AI促进能源转型的机遇，并规划了构建能源AI生态系统的目标和路径。本文通过梳理上述研究报告和路线图，分析美国在该领域方向创新部署的目标和举措。

一、能源领域AI先进研究和应用方向及挑战

DOE在《能源领域AI前沿研究方向》《面向科学、能源和安全的AI前沿研究方向》报告中强调了AI在五个对美国未来能源至关重要的领域的前沿研究方向，包括核电、电网、碳管理、能源储存和能源材料。分析了AI在上述领域应用的前景及挑战。

1、AI在能源领域的跨学科应用

AI在能源领域的应用不仅局限于单一技术，而是深度整合多学科的知识与能力，以应对复杂能源系统的多样化需求。主要包括以下方向：①核能：AI技术在反应堆设计、监管和自主操作中发挥关键作用。例如，AI可以通过分析海量的历史运行数据和物理模型，优化反应堆的运行参数，加速许可流程，并推动无人值守的小型反应堆实现规模化部署。②电网管理：现代电网面临多样化的挑战，如分布式能源整合、电动车充电需求增加以及气候变化导致的供电压力。AI可通过实时数据分析与预测，为电网的负载优化、网络安全和动态调度提供支持。③碳管理：开发虚拟地球模型，实现对碳捕集与封存的全周期模拟与优化。AI可提高对碳捕获材料的设计效率，以及对碳排放的监测与预测能力。④能源存储：AI可帮助设计更高效的储能设备，如锂电池与固态电池，并优化储能系统的部署与维护。⑤能源材料：通过AI加速新型能源材料的发现与优化设计，如用于太阳能电池、催化剂和储能材料的开发。AI的应用可以显著降低实验室实验和工业生产的成本与时间。

2、AI在能源领域应用的关键技术及创新方向

AI多项技术可在能源领域创新和应用中发挥变革性作用。①数字孪生：利用数字孪生技术，将物理世界中的能源系统实时映射到虚拟空间，实现对能源设施运行的精准监控与优化。②自动化实验室：通过实验室自动化技术，AI能够显著提升材料发现与验证的效率。例如，自动化机器人可以在无干预的情况下进行高通量实验，快速找到满足目标性能的材料。③生成式AI模型：生成式AI（如GPT模型）可用于复杂能源系统的设计与模拟，生成优化方案并预测不同情境下的能源需求与分布。④全面自主化的能源系统管理：AI支持的能源系统可以从数据采集、分析到决策制定，实现全流程自动化。例如：微型核反应堆的全自主运行。分布式储能网络中的动态调度与优化，确保供需平衡。

3、AI在能源领域应用面临的主要挑战

（1）系统复杂性与多模态数据处理

一是数据多样性与体量。能源系统涉及多种数据来源，如传感器数据、实时运行数据、历史记录、地理信息等。这些数据类型的多样性对AI模型的处理能力提出了极高的要求。二是跨学科整合需求。能源领域的科学研究和技术创新往往需要整合物理学、化学、工程学等多学科知识，而AI技术的开发人员可能缺乏跨学科背景，这限制了AI在能源领域的应用范围。

（2）安全性与可靠性问题

一是模型可信性与验证。由于能源领域具有高度安全性要求，AI模型需要通过严格的验证和确认（Verification and Validation, V（3）人才与协作

一是复合型人才短缺。能源领域的AI开发需要兼具能源工程与计算科学知识的人才，但这类跨学科人才目前供不应求。二是跨机构协作障碍。能源系统的复杂性和社会影响需要政府、科研机构与企业间的高效协作。然而，由于目标和资源的差异，往往难以形成一致的合作模式。

二、美国利用AI促进能源安全和创新的目标和路径

针对能源领域AI应用，DOE在《人工智能国家安全备忘录》《科学、安全与技术领域人工智能前沿（FASST）》计划路线图中分别提出了目标和计划。DOE将联合科学界和工业界，建立世界上最强大的综合科学人工智能体系，实现能源技术新突破，强化国家能源安全。具体包括三个目标和四项行动。

1、构建能源领域AI创新生态系统

DOE在与工业界和学术界合作的同时，充分发挥私营企业在能源领域AI技术的主导作用。围绕最大化合作伙伴的协同效应、扩展不同利益相关方的合作网络、改进并扩展研发合作机制三大优先事项，支持能源领域AI技术从研发到实际应用的转移过程，确保技术共享贯穿跨部门、跨机构和跨行业，为多方构建负责任的AI研发与技术转移网络。

2、强化能源领域AI关键技术供应链的管控

确保能源领域AI关键设备和材料的稳定供应，提升应对供应链中断风险的能力；同时，加强高精尖材料和核心元器件的本土生产，增强能源AI供应链的弹性。在组织管理层面，需建立多层级防护体系，覆盖研发、生产到应用的全流程监控，确保能源AI系统中数据、技术和设备的安全可控，防范技术泄漏与供应链依赖风险。

3、建立系统性治理框架

该框架基于四大支柱：AI使用限制、高影响应用的风险管理、AI使用清单与监控，以及培训和问责。通过政策制定、技术评估和风险管理等机制，确保AI技术在能源领域的应用符合安全标准和产业需求。政府在政策执行中应持续依托科技行业的专业知识，确保科技创新与安全需求相互支撑。

针对上述目标DOE提出四项关键行动。

1、构建人工智能数据库

数据是驱动人工智能引擎的燃料，将把DOE庞大的保密和非保密科学数据库转变为世界上最大的高质量人工智能数据库，用于训练、测试和验证下一代人工智能科学模型。

2、创建先进的人工智能计算基础设施和平台

计划建立下一代高效节能的人工智能超级计算平台和算法，能够将科学计算与机器学习和数字基础设施（包括高速数据网络和存储）无缝融合，以开发、利用和推进可能的颠覆性技术。

3、开发安全、可靠和值得信赖的人工智能模型和系统

计划结合DOE的科学和工程数据以及相应的计算能力，建立、训练、测试和验证先进的人工智能模型。利用人工智能数据库，这些模型将学会使用物理学、化学和生物学语言，从而加速所有科学分支的发现。同时，开发这些模型还将深入了解大规模人工智能系统的特性，从而能够预测和管理紧急行为，以确保安全、可靠和可信。

4、实现人工智能多元应用

计划开发人工智能模型，通过人工智能加速的科学发现，在新型储能、聚变能源、新型抗癌药物研发方面取得新突破，并助力确保国家安全。DOE将利用科学和专业知识量身定制特定模型用于战略和关键应用领域，从而促进工业界商业化大模型的开发和应用。

三、对我国启示

能源领域的AI应用正在从初步探索阶段向系统集成与规模化部署迈进。尽管面临诸多技术、系统与人才方面的挑战，但通过协作创新与政策支持，AI将在核能、电网、碳管理与能源材料等多个领域发挥变革性作用，AI有望未来引领能源行业实现清洁、高效与智能化的转型。

美国能源部通过发布相关报告和计划，明确了人工智能在能源领域的发展方向和重点任务，并规划了未来AI在能源领域应用的目标和行动路径。我国应结合自身能源发展需求和人工智能技术现状，将人工智能融入能源领域长期发展战略，制定AI促进能源领域科技创新和转型发展的路线，明确各阶段目标和任务，引导行业发展。具体包括以下三个方面。

（1）加强数据治理：建立统一的能源数据平台，整合电力、石油、天然气等各类能源数据，以及气象、地理等相关数据，实现数据的集中管理和共享。制定数据标准和规范，确保数据的准确性、一致性和完整性。

（2）打造多模态专用大模型：探索适合我国能源安全和技术创新的科学模型，加强原始创新，提升开源数据集规模质量和闭源数据要素流通水平，抢占国际科技竞争制高点。

（3）多渠道培养和扩大复合型人才队伍：优化高校相关专业设置，加强能源与人工智能交叉学科建设，培养既懂能源又懂人工智能的复合型人才。同时，鼓励高校、科研机构与企业合作，培养具有实际操作能力的全方位人才。加强国际人才交流与合作，吸引海外高层次人才回国创新创业，为能源人工智能发展提供智力支持。