AI如何赋能清洁能源装备产业？这两场会议深度聚焦丨深壹度

转自：四川在线

四川在线记者 陈丽霏 川观新闻德阳观察 周玉琴

清洁能源装备正在进入“AI”时代。

10月16日，2026世界清洁能源装备大会的两场配套活动——“AI赋能清洁能源装备全产业链高质量发展会议”与“发电设备安全运行与智能运维创新发展会议”同期举行。来自清华大学、西安交大、三峡集团、哈电、东方电气等产学研各界代表齐聚一堂，交流路径、凝聚共识。

AI赋能清洁能源装备全产业链高质量发展会议现场。陈丽霏 摄

在清洁能源装备大会上，与会嘉宾为何密集探讨AI？这场AI与产业的碰撞有哪些特点与亮点？又向行业传递了哪些转型机遇？

发电设备安全运行与智能运维创新发展会议现场。周玉琴 摄

考量是什么？

把“运维痛点”转化为“产业跃迁引擎”

从大会热词到专题议题，两场会议不约而同指向同一核心：AI。

当前，我国发电总装机容量突破36亿千瓦，风电、光伏等新能源装机比例超过45%。但海量的发电设备分散在各地，且处于恶劣环境中，尤其是海上风电、大型汽轮机，给传统运维带来巨大挑战。过去那种“一人驿站、就地值守”的传统模式，在新能源大规模并网的今天已难以为继。

与会嘉宾一致表示，2026年被普遍视为物理AI元年。世界模型、具身智能、工业物理AI加速爆发，成为驱动产业跃迁的新引擎。

换言之，要把“传统装备制造优势”转化为“AI赋能增量”。让AI深入清洁能源产业的毛细血管，既是应对人力短缺、环境恶劣等运维痛点的必然选择，也是顺应第四次科技革命、实现产业升级的战略考量。

东方汽轮机叶片加工数字化车间。东方汽轮机供图

特点是什么？

全链嵌入：AI从制造走向运营交易

AI如何赋能清洁能源装备产业？与会嘉宾从不同环节给出了答案，展现出鲜明的“全链嵌入”特征。

这种不一样，首先体现在AI从制造走向运营交易。

机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长王麟琨表示，装备研发设计正从逆向工程转向正向设计，重点推进AI辅助创新设计与数字化验证。在自动化与控制、决策优化上，AI正替代人工处理复杂系统动态规划和排产，解决不确定性问题。

制造端的突破只是第一步。中国电力发展促进会低碳用能与智能电力专委会主任应光伟介绍，通过云边端协同、数字孪生、区块链与AI结合，打通全生命周期数据，可支持资产证券化与托管，把静态能源设施转化为动态、可估值、可流动的数字化资产。

场景应用也是重中之重。四川金顶（集团）股份有限公司党委书记、副总经理魏飞从产业端分享了AI在矿山领域的应用。他表示，矿山和铁路是工业文明的基础，但传统矿山面临两大难题。

“一是成本高，原材料、人力和能源是主要支出。二是人越来越难招，从业人员平均年龄已达54岁，工作艰苦、地处偏远，招人难。”魏飞表示，年轻人不愿入行，人才断层严重，部分偏远矿山甚至没有网络信号和定位系统，传统模式难以为继。

基于此，魏飞提出“AI机翼”战略，核心是AI与新能源融合：第一，零碳矿山。进行能源替代、监测、优化和改进，实现碳排放为零。第二，减员增效。通过无人化、智能化、数字增效和AI预测，减少人员依赖，解决人员短缺和安全问题。

与会嘉宾参观大会展览区。主办方供图

发展方向在哪里？

可信、数据、生态缺一不可

对AI赋能清洁能源来说，实战检验是重中之重。

AI通用大模型已踏入发电设备安全运行与智能运维的深水区，但实战检验暴露出短板：电力检修场景中，智能幻觉、长链条推理失效等问题突出，输出结果可信度不足，难以满足一线精准决策需求。

不同的嘉宾有不同的破题思路。

“物理AI是AI产业化的必经之路。”西安交通大学机械工程学院副教授杨彬直言，工业体系需要自己的大模型。

高风险场景倒逼精准识别。中国长江三峡集团科学技术研究院副院长杨定华将目光投向海上风电，认为AI必须依靠深度学习实现齿轮箱裂纹等早期故障的精准识别，构建“感知—诊断—决策—执行”闭环体系。据了解，哈电汽轮机推出的“智云AI”平台，正试图通过“大语言模型+智能体+孪生感知”实现这一闭环。

然而，从单点突破到产业落地，仍有沟壑。中国机械工业联合会副会长罗俊杰坦言，当前行业在关键智能传感器、诊断算法上仍有短板，数据打通共享难度大，智能运维的产业化落地依然任重道远，技术、数据、生态，缺一不可。

与会嘉宾参观大会展览区。主办方供图

面对痛点，单打独斗无法破局。

罗俊杰提出系统性建议：坚守安全底线，构建从状态感知到精准处置的闭环安全管理模式；强化创新驱动，加快突破高端传感器和专用分析软件瓶颈；深化协同联动，打通装备从设计制造到运行运维的全链条数据壁垒。安全是底线，创新是动力，协同是出路。

与会嘉宾一致认为，AI赋能清洁能源产业，既要深入制造环节提质增效，也要走向资产运营和市场化交易。下一步的关键，是夯实数据治理、提升可信可解释水平、降低定制成本、推动规模化迁移，让AI真正成为清洁能源产业升级的底座能力。

由点及链、由链及圈，AI与清洁能源的融合，正走向深水区。