郭梦
当人工智能的浪潮撞上能源转型的巨轮，一场前所未有的产业聚变正在悄然发生。2026年的中国能源大模型行业，已不再是实验室里的技术概念，而是驶入产业深水区的战略级赛道。政策红利密集释放、核心技术加速成熟、市场需求结构性爆发——三重合力交汇于"人工智能加能源"这条主线，释放出一个再清晰不过的信号：能源大模型，正处于从"技术验证"向"规模化兑现"跃迁的关键窗口期。
一、行业全景：多重力量驱动下的历史性拐点
如果说能源是工业文明的血液，那么AI便是数字文明的灵魂。当这两股力量在2026年猛烈交汇，所迸发出的能量足以重塑整个产业版图。国际能源署署长曾一针见血地指出：没有能源就没有AI。而反过来看，AI也正在成为能源的"新生产者"——这不再是一句口号，而是正在发生的产业现实。
2026年初春，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发智能体规范应用与创新发展实施意见，首次从智能体规范应用与创新发展的角度，明确提出发展电力调度、用电监测、电网维护等智能体。紧接着，国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局四部门联合印发关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案，从国家层面系统性部署AI与能源融合发展，明确"能源支撑AI发展、AI赋能能源转型"的双向主线。
这份行动方案的发布，标志着AI能源已从实验室里的技术概念，正式驶入产业深水区，成为国家战略主导的新赛道。与此同时，全国"人工智能加"能源现场推进会在深圳召开，国家能源局发布首批数十个"AI加能源"高价值场景。从"十五五"规划明确将"人工智能加能源"列为重点发展方向，到全国十余个省份专门部署"人工智能加能源"——政策信号之密集、覆盖之广泛，前所未有。
更值得关注的是，"算电协同"已被正式纳入新基建工程，政府工作报告首次将其写入，意味着AI与能源的协同布局不再是地方自选动作，而是国家意志的集中体现。这场变革不仅打破了以往"AI单向赋能能源"的局限，更将算力设施的能源保障与绿色转型纳入了国家能源战略的全局考量。
二、市场格局：从"基建铺摊子"到"价值深挖掘"
评估能源大模型的市场规模，不能仅看总量的扩张，更要洞察其内部结构的深刻质变。行业的真实增长动力，已从过去的"基建铺摊子"全面转向"价值深挖掘"。
当前，中国能源大模型市场规模已相当可观，且仍在以极高的年复合增长率持续扩大。从结构看，基础设施层与平台层依然占据重要地位，但应用层的占比正在快速提升。这标志着大模型不再是单纯的技术演示，而是成为了企业数字化基础设施的标配组件。企业部署数量快速攀升，模型调用量正从千亿级迈向万亿级，头部平台月均Token调用量已迈入万亿级。
行业的增长动力已从单一的产品性能比拼，跃升为涵盖研发底蕴、供应链韧性、全生命周期服务与全栈自研能力的系统性较量。SaaS化订阅服务占比的攀升，以及跨行业融合应用带来的新增市场，都表明行业正在从"重建设"转向"重运营、重价值兑现"。
市场重心已从"建模型"彻底转向"用模型"，应用类项目占据了绝大多数。特别是在能源、电力等高门槛行业，采购方不再仅仅关注模型本身，而是看重其能否进入核心业务系统，并在长期运行中形成可验证、可量化的业务价值。碳管理SaaS服务商的客户续费率已处于极高水平，客户价值与粘性持续强化，显示出付费意愿的强劲支撑。
从市场结构来看，行业呈现出明显的"三极格局"：以大型能源央企为主导的自研体系占据了重要份额，科技巨头凭借技术优势快速切入，而垂直领域的能源科技企业则在细分赛道实现突破。头部企业通过并购整合与生态合作加速布局，行业洗牌正在加速，具备核心技术壁垒与成熟技术转化路径的主体逐渐脱颖而出。
三、产业链解构：垂直深度最深的AI产业链条
能源大模型行业的产业链横跨多个层级，是当前AI产业中垂直深度最深、跨学科融合最复杂的链条之一。
上游是底层算力、通用大模型与能源数据基础设施供应。 包括AI算力芯片、通用大模型基座、能源行业专用数据集以及能源知识图谱等。值得关注的是，国产化替代正在加速推进，华为昇腾芯片在边缘侧渗透率已达极高水平，推动单位算力成本大幅下降。国家数据局统筹推进能源数据要素市场化配置，数据确权、估值、交易环节的制度建设正在加速落地。
中游是能源大模型的垂直开发与行业适配环节。 包括能源大模型的行业预训练、领域微调、多模态融合、模型压缩与部署以及能源大模型开发平台等。这一环节是当前创新最活跃、竞争最激烈的领域。从华为的"盘古气象大模型""盘古电力大模型"到百度的"文心能源大模型"，从阿里的"通义能源大模型"到远景智能的EnOS能源大模型，从国家电网的"电力AI大模型"到中国华能的"华能睿思大模型"，中国企业在能源大模型的垂直开发和行业适配上已走在全球前列。
下游则是终端能源场景与商业应用。 包括电网调度、新能源发电、综合能源管理、碳管理、能源设备以及能源市场等，部署形态涵盖云端API服务、私有化部署、边缘端推理、嵌入式智能体和行业SaaS平台等多种模式。
产业链的另一个重要维度是"跨界融合"。能源大模型与综合能源服务、碳交易、虚拟电厂、智能微网等领域的深度耦合，正在催生"能源运营加数据智能加绿色算力加智能体执行"的全新业态。天合光能等企业已在AIDC场景下实现了从储能产品能力向系统级能源解决方案能力的延伸，通过"光储一体化"方案解决算力中心的电力短缺问题。这种"能源加算力加AI"的融合模式，正在打开远超传统能源服务的价值空间。
四、核心赛道：五大引擎驱动行业纵深发展
电力系统大模型是能源大模型行业最大也最核心的赛道。当前的技术趋势集中在多时间尺度联合优化、物理信息神经网络与大模型的融合、图神经网络在电网拓扑分析中的应用以及大模型驱动的电网"数字孪生"上，电力大模型正在从"辅助调度员"走向"自主调度决策者"。南方电网驭电大模型潮流计算和稳定分析速度相比经典仿真提升千倍，计算误差极小;南方电网广西电网大瓦特模型覆盖百余类安全风险场景。国家电网与阿里云、百度云联合打造的"光明电力大模型"已在数百个业务场景规模化应用。
新能源发电大模型是增长最快的赛道，以AI超精准功率预测、AI智能运维、AI发电优化为代表。风光功率预测精度已突破极高水平，AI智能运维通过无人机加AI缺陷识别加预测性维护大幅降低运维成本。
碳管理大模型是利润最丰厚、政策驱动最强的优质赛道，以智能碳排放核算、智能碳资产管理、智能碳交易策略和智能ESG报告生成为代表。当前趋势集中在大模型驱动的企业碳足迹自动追踪、多模态碳数据的融合分析以及大模型自动生成符合国际标准的碳报告上，碳管理大模型正在从"合规工具"走向"战略决策支撑"。
综合能源管理大模型是应用场景最广的赛道，以工业园区智能能效优化、商业建筑智能暖通空调优化、数据中心智能制冷优化和城市级智能能源管理为代表。当前趋势集中在大模型驱动的"建筑/园区能源大脑"、多目标联合优化和AI加IoT的全域能效实时监控上，正在从"单点节能"走向"系统级最优"。
能源设备大模型则属于高壁垒、高价值的新兴赛道，以智能故障诊断、智能寿命预测和智能设计优化为代表，对模型的物理可解释性、小样本学习能力和跨设备泛化能力有极高要求。
五、标杆实践：从央企到民企的全面开花
2026年，我国大力推进"人工智能加能源"融合发展，已有数十个能源行业专用大模型正式落地应用，覆盖电网、油气、煤炭、新能源等全产业链。
**中国石油"昆仑大模型"**作为中国能源化工行业首个通过国家备案的大模型，已迈入主动智能阶段，全面覆盖油气勘探开发、炼化生产、技术服务、资本金融等全产业链百余个应用场景，日均词元调用量达数百亿次，是国内能源化工行业首个实现全产业链体系化、规模化落地的大模型平台。在长庆油田，通过将数千口井上万条生产数据与专家经验深度融合，依托昆仑大模型开发的智能调参和智能诊断应用，让人工管理工作量大幅降低，气藏采收率可提高数个百分点。
国家能源集团"擎源"大模型是全球发电行业首个千亿级大模型，首创了能优化多种能源协同调度的引擎，已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域应用，成功将单台机组生产成本明显降低。
南方电网"大瓦特"模型目前以生产应用类模型为主，提供专业的电力知识检索、输配电缺陷检测、电力调度、电网规划等全网业务场景服务。南方电网驭电大模型潮流计算和稳定分析速度相比经典仿真提升千倍，深圳供电局祝融模型让电网安全隐患告警有效率提升数倍。
远景"天枢"能源大模型首创了"物理人工智能"范式，将电力系统的物理规律、能量守恒等根本原理深度嵌入模型算法，从而杜绝"幻觉"，确保决策安全可靠。它与"天机"气象大模型协同，已成功为全球最大的绿氢氨产业园提供百分百绿电的智能调度。
科大讯飞"羚羊"能源大模型同步发布了"电力交易"与"设备运维"两大专用垂直模型，帮助风电场将考核电量大幅降低，故障排查时间显著缩短。
此外，达卯科技联合宁德时代、商汤科技首发的"算电协同平台"，以"算随电用、电随算动"的闭环，将AI算力与储能调度深度整合，能源预测准确率超过八成，年PUE优化至极低水平，为破解智算高能耗难题提供了创新样板。
六、技术前沿：大模型的"双路径分化"
2026年，全球大模型竞争进入了"双路径分化"的新阶段。一类以GPT系列为代表，走"高性能加强生态"路线，持续提升模型能力上限，在Agent化编程、复杂任务执行和组织级应用落地方面形成优势，但成本较高且依赖闭源体系。另一类以DeepSeek为代表，走"低成本加可扩展"路线，通过开源策略、百万级长上下文与显著降本，将大模型由高端工具转向普惠型基础设施。
DeepSeek的出现改变了传统AI"规模至上"的发展逻辑，其轻量化模型与开源策略降低了AI应用门槛，促进中端算力设施和分布式数据中心的普及，推动算力生态从"超大规模中心垄断"转向"分布式蜂群网络"。值得一提的是，国产开源大模型下载量在全球处于领先地位，国产算力芯片在边缘侧的渗透率已达极高水平，推动单位算力成本大幅下降。
中研普华产业研究院的《2026-2030年中国能源大模型行业全景调研及投资规划研究咨询报告》分析，在能源领域，技术突破集中在以下方向：物理信息大模型的持续突破，将电力系统物理方程嵌入大模型以保证输出的物理一致性;多模态融合技术的成熟，实现文本加时序加图像加物理方程的联合建模;模型压缩与边缘部署技术的进步，使大模型可以在风机、光伏逆变器等边缘设备上运行;RAG在能源知识库中的深度应用;以及能源大模型的安全对齐技术的成熟，防止AI调度决策导致电网安全事故。
七、跨界浪潮：储能与AI的深度耦合
2026年高交会储能展上释放出一个清晰信号：越来越多的产业，正在从"加AI"走向"加能源"。储能与电池，正在从新能源的配套环节，升级为连接低空经济、机器人、AI算力、航空航天、消费电子等关键基础设施的核心纽带。
"储能加AI"的本质，不是简单的跨界，而是储能开始深度进入未来产业的核心场景。全球AIDC储能锂电出货量正以极高的年复合增长率攀升，数据中心储能电池市场规模预计将达到数倍于此前的体量。一个接入AI调度大模型的储能系统，可以预测负荷、感知电网状态、主动参与电力市场。谁先完成"储能加AI"能力融合，谁就在下一代竞争中占据最难被替代的位置。
与此同时，"储能加机器人"正在打开百GWh级市场。人形机器人赛道的竞争烈度已不亚于新能源汽车早期阶段，高能量密度电池、轻量化设计、适配复杂动作的快充方案——这些正是储能企业的核心能力。"储能加低空经济"则指向一道极高的技术门槛，eVTOL要求电池能量密度达到极高标准，而目前主流动力电池仍有差距，这道门槛正是储能企业的真实机会所在。
八、挑战与破局：直面行业深层矛盾
尽管发展势头迅猛，但行业整体仍面临多重瓶颈。
数据治理层面，能源数据多源异构特征突出，跨主体数据孤岛问题依然存在，高质量标注样本不足制约了模型的训练效率与精度。同时，能源数据安全管控标准严苛，数据隐私保护压力较大。中国工程院院士明确指出："我们的标准还不是很统一，虽然有海量数据，'有数据无质量'的问题也比较突出，高质量的标注数据也比较稀缺。"
算力支撑层面，高性能芯片供给与高能耗之间存在矛盾，绿色算力发展尚处于起步阶段。
技术转化层面，通用大模型在能源行业的适配性仍有待提升，技术转化效率偏低，投资回报机制尚显模糊。部分AI技术与能源场景脱节，算法模型难以适配复杂能源环境，且与现有能源系统衔接不畅，导致技术落地后无法充分发挥效能。
人才层面，组织层面上复合型人才短缺，既懂油气又懂AI的复合型人才比较匮乏，组织协同机制欠缺。
商业模式层面，当前AI能源项目多依赖政策补贴，市场化收益渠道狭窄，前期技术研发和设施投入成本高，投资回报周期长。"技术服务加场景运营"的盈利模式仍在探索之中。
九、未来展望：从"重建设"走向"重运营"
展望未来，能源大模型行业将沿着以下方向纵深演进：
短期内，重点将集中在电力调度优化、新能源功率预测、设备故障诊断等效率提升型场景。
中期将向虚拟电厂运营、碳资产管理、能源金融等价值创造型场景延伸。
长期来看，大模型将深度融入新型电力系统构建与能源互联网建设等战略级场景。特别是储能优化调度、氢能产业链协同、电动汽车与电网互动等新兴场景，将展现出巨大的增长潜力。
技术层面，能源大模型将与量子计算、具身智能、六G通信等前沿技术深度融合。量子计算将为复杂的能源优化问题提供指数级的算力提升，具身智能将推动能源设备自主决策能力的升级。同时，开源生态将加速形成，降低技术门槛，促进协同创新。安全可信将成为技术发展的核心关切，随着能源系统数字化程度加深，网络安全、数据安全与模型安全将得到前所未有的重视。
行业标准体系将逐步完善，形成统一的技术规范、数据标准与评价体系，推动"政产学研用"协同生态的持续深化。
2026年的中国能源大模型行业，正处于从探索试点走向规模化应用的关键转折点。在政策红利的持续释放、核心技术的不断突破以及市场需求的强劲拉动下，行业已经奠定了坚实的发展基础。尽管在落地过程中仍面临数据壁垒、算力瓶颈等挑战，但"双向赋能"的大趋势已不可阻挡。
未来，随着算电协同新范式的确立以及全链条智能化场景的深度拓展，能源大模型将不再仅仅是技术的附庸，而是成为驱动能源系统清洁低碳、安全高效转型的核心引擎。这不是一场关于"要不要做"的讨论，而是一场关于"谁能做好"的竞赛——而竞赛，才刚刚开始。
欲获取更多行业市场数据及报告专业解析，可以点击查看中研普华产业研究院的《2026-2030年中国能源大模型行业全景调研及投资规划研究咨询报告》。
研究院服务号
中研网订阅号