今天，我们和大家聊一个最近很火的话题——人工智能。
4月30日，国网江苏电力在2026年第二季度重点任务推进会上明确，要推进人工智能落地应用，聚焦“自然语言、计算机视觉、科学计算”三大技术路线，加强人工智能领域实验能力建设。
不久前，国家电网公司也围绕人工智能召开会议，国网江苏电力作为典型代表交流发言，并明确将在有组织科研、技术突破、建强底座以及场景应用等四个方面持续发力。
为什么当前我们要如此重视人工智能？
顶层设计已经明确。国家发改委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，“算电协同”首次写入政府工作报告。今年4月，国网在专题调研中明确提出：“人工智能是公司和电网高质量发展的必然选择”，要求“真正把人工智能视为发展关键变量”。从国家到行业，AI的战略定位已经全面升格。
电网形态本身正在发生根本性改变。新型电力系统建设的提速，让电网运行对象从集中可控走向分散海量，运行状态从相对稳定走向高频波动，控制模式从单向调度走向多主体协同。
新能源大规模并网、分布式资源广泛接入、微电网和虚拟电厂快速发展——传统依靠固定规则、机理模型和人工经验的管理方式，虽然仍然重要，但已难以单独满足复杂场景下的快速感知、精准预测、实时优化和海量资源协同等需求。
为当被控对象从几百个厂站变成数百万个末端节点，当源荷双侧不确定性成为常态，我们手中必须有一种能够匹配这种复杂度的技术手段。这个手段，就是人工智能。
跨界行业已经跑出加速度。一批重资产、高复杂度、强安全要求的行业，率先完成了从“能用”到“好用”的跨越——以油气矿山领域为例，华为与头部矿企联合孵化的100余种AI算法深度嵌入生产环节，井下煤流运输系统靠机器视觉实现全流程实时监控，准确率超过95%，传统“人盯设备”正在被“数字员工+智能决策”取代。
行业窗口期不会等任何人。国网明确2030年目标：智能体应用普及率超过90%，电网智能化水平国际领先。未来五年是能力建设的关键窗口期。
从国家到行业，AI的战略定位已经全面升格。这道题，是绕不过去的必答题。
电网重视AI到底是在重视什么？
当我们把目光投向全球电力行业，一个趋势已经非常清晰：AI在电网中的应用早已越过“试试看”的阶段，进入解决核心痛点的实战期。
它所提升的，正是运行监测、风险预警、调度辅助、设备运维、配网自治和客户服务这些我们每天都要面对的能力项。
AI让“不可调度”的电源变得可调度
Google DeepMind与英国国家电网合作，利用神经网络结合气象预报，对风电场进行提前36小时的发电量预测。模型每天输出以小时为粒度的功率曲线，使风电场经济价值提升约20%，让风电从“靠天吃饭”向“可交易电源”转变。
国内同样有实战验证。广东依托电力AI大模型，在2026年春节期间提前7天就预测到强冷空气带来的风电急剧波动，给出调整建议，消纳富余风电上亿度，全程零弃风弃电。
这个逻辑直接适用于我们面对的新能源消纳难题——当预测精度足够高，不确定性就从威胁变成了可管理的因素。
AI让存量电网资产释放增量价值
美国电网平均利用率只有约53%，新建线路周期动辄长达十年以上。
Google与PJM（美国最大电网运营商）合作，利用AI自动研究输电线路的接入工作，将原本2至4年的审批流程压缩到数月。同时应用动态线路增容技术，基于气象和导线温度等实时数据动态调整输送容量上限，存量线路输送能力提升10%至30%。
桑迪亚国家实验室估算，AI优化可使电网整体利用率提升到80%以上——相当于不建新线路，凭空多出一张网。
这对江苏这样一个负荷密度高、廊道资源紧缺的省份意味着什么，不言自明。
AI正在从“辅助工具”升级为“决策主体”
特斯拉Autobidder平台在澳大利亚南澳储能电站，基于强化学习制定秒级充放电策略并进行电力市场自动报价，一年就为当地电网节省调频成本约1.16亿澳元，故障响应时间从数秒降到140毫秒。
欧洲TenneT电网运营商用图神经网络优化再调度决策，计算从小时级压缩到分钟级，年度再调度成本有望降低10%-15%。
在这些毫秒级、分钟级必须做出决策的场景中，AI已经替代人类做实时判断。
AI让风险从“事后处置”变成“事前预防”
美国PG&E公司在输电走廊部署AI视频分析系统，实时识别烟雾、火光和异常放电，结合气象模型预测火险等级，将火灾早期识别时间从数十分钟缩短到秒级。
IBM与Exelon联手利用机器学习预测变压器剩余寿命和故障概率，非计划停运减少约30%，检修模式从定期检修转为预测性维护，运维成本下降超过20%。
这些案例的共同指向是：AI在电网领域的应用，不是锦上添花的点缀，而是解决“传统方法解不了、解不好”问题的生产力。
我们面对的新能源高比例接入、负荷波动加大、安全可靠要求持续提高，恰恰是AI最能放大价值的方向。
问题说清，接下来就看谁能先把这些能力真正装进业务现场。
江苏的位置：不仅要“跟得上”，更要“走在前”
为什么是江苏？
江苏是用电大省，电网复杂度全国领先，新能源渗透率持续攀升。源荷两端都充满不确定性，这种调控压力，正是AI最能发挥价值的战场。
以江苏配网故障数智研判系统为例，它深度应用基于孪生电网的多模态人工智能技术，已在实战中验证了“防未病、治已病”的能力，与PG&E的火灾预警、IBM的预测性维护走在同一条逻辑主线上——让数据提前说话，让风险提前暴露。
江苏依托国网人工智能技术架构，积极开展试点应用。
在电网领域：
多维多态一张图平台和数字电网计算推演平台已经上线，支撑规划、建设、运维多条业务线。
在服务领域：
基于“光明大模型”，江苏在国网系统内第一个跑通了供电方案智能生成流程，供电所的全业务工单化管理也已率先落地。
在管理领域：
物资招标的“光明智评”产品，辅助评审准确率达95%，让评审过程更可追溯、更少人为随意性。
而接下来要布的局，直指更深层的能力内核。
国网江苏电力还将依托新一代人工智能技术，聚焦“自然语言、计算机视觉、科学计算”三大技术路线，构建3个人工智能联合实验室。
国家电网已明确要求“把人工智能和构建新型电力系统紧密结合”，要“加强与国内顶尖科研力量合作，大力开展AI4S研究，努力推动电力科研范式变革”。
3个联合实验室的谋划，正是这一部署在江苏的率先响应。
这件事，和每个人有关
人工智能，不只是科技部门的事，也不只是几个实验室的事。
AI再先进，没有业务数据支撑就是无源之水；算法再聪明，没有一线经验校准就是空中楼阁。
每个专业条线都需要想清楚一个问题：自己的工作流里，哪些环节可以被AI优化？哪些沉淀的经验可以变成数据资产？
这不是空话。
据《中国政协》相关报告，当前能源领域海量数据分散在不同主体和系统里，难以形成规模化效益。也就是说，打破数据壁垒、让业务经验流动起来，本身就是为AI铺路。
过去几十年，江苏电网练出了全国数一数二的“肌肉”。
接下来，一颗聪颖的“大脑”会让我们在复杂局面里反应更快、配合更顺。
当行业加速驶入AI驱动的新阶段，江苏电力要做的，不是跟随者，而是领跑者。这需要每一个人理解方向、跟上节奏、主动找到自己在其中的位置。窗口期已打开，行动就从现在开始！
