中国工程院院士武强用数据拆解：AI能解决我国能源3大核心问题

来源：中国能源网

2026年1月30日，以“智赋未来·能启新篇”为主题的AI+能源发展大会在中关村会议中心举行。在大会交流环节，中国工程院院士武强围绕能源安全、传统能源与可再生能源发展困境及AI赋能路径等核心议题，结合具体行业数据，分享了独到见解。他重点阐释了煤炭作为主体能源的核心作用、可再生能源规模化发展的关键痛点，明确传统能源清洁低碳利用、可再生能源规模化发电、节能提效三大核心环节，均需AI技术深度赋能，为我国能源高质量发展、筑牢能源安全防线提供了权威指引。

武强开篇直指，在当前动荡的国际局势下，能源安全已成为首要问题。他强调，我国能源供给主要依赖传统能源与可再生能源两大体系，但二者均面临诸多发展难题，而人工智能技术的成熟应用，将成为破解这些难题、保障能源安全的关键抓手。

针对传统能源，武强结合2024年行业数据，深入剖析了煤炭在我国能源体系中的核心地位。他介绍，2024年我国煤炭在一次性能源消费占比中为53.2%，但在一次性能源生产占比中高达67%，接近2/3；同年原煤产量达47.6亿吨，为何生产与消费占比存在十多个百分点的差距？武强给出了清晰解答：我国每年需进口约5.5亿吨原油、1300亿立方米天然气，这些进口油气纳入消费统计后，扩大了消费占比的“分母”，导致煤炭消费占比看似下降，但其作为我国本土生产的主体能源，在保障能源稳定供给中的责任依然最为重大。

武强坦言，当前煤炭行业面临诸多突出问题，包括安全事故、矿难频发、职业健康保障不足，以及绿色开采、回采率偏低等。而AI技术的成熟应用，将为这些问题的解决提供全新路径。他指出，若能依托人工智能、大数据技术实现“透明地质”，清晰掌握煤层与地层的接触关系，就能精准指导采掘作业，推动煤炭开采向智能转型。届时，可大幅减少井下作业人员，实现无人井下作业，从根本上解决安全、职业健康与绿色开采等难题，凸显AI在传统能源领域的巨大应用潜力。

谈及以风光为主的可再生能源，武强强调，这类能源已成为我国及世界主要国家的能源增量核心，但规模化发展的关键的是将庞大的装机容量转化为实实在在的发电量，而非单纯追求装机规模。他介绍，我国当前可再生能源装机容量已达14亿千瓦，预计今年将达16亿千瓦，2035年将增至36亿千瓦，但装机容量不等于发电量，若无法有效转化，将造成巨大浪费。

武强明确，AI技术是推动可再生能源装机容量向发电量转化的核心支撑。无论是物理储能、化学储能、电磁储能等各类储能技术的优化，火电灵活性深度改造，还是主干电网、配电网、微电网的智能化升级，以及能源气象的精准研究，都离不开AI技术的赋能。这些调节技术的突破，将决定我国可再生能源装机容量的合理规模，推动可再生能源实现高效、规模化利用。

除了传统能源清洁转型与可再生能源高效利用，武强还强调了节能提效的重要性。他以能效数据对比指出，我国当前创造万元美金GDP需消耗3.4吨标煤，而美国仅需1.7吨标煤，我国能效水平仍有巨大提升空间。他表示，若未来我国能效能达到美国水平，凭借2024年的煤炭生产量，就能满足2035年人均GDP从1万美金提升至2万美金后的能源需求，可见节能提效是解决我国未来能源发展问题的重要环节。