能源科技創新前沿突破不斷涌現

隨著能源技術和一系列新興技術（如納米、生物、新材料、人工智能等）的發展和深度融合，能源生產、轉化、運輸、存儲、消費全產業鏈正發生深刻變革。從傳統集中式到分布式能源，從智能電網到能源互聯網，從石化智能工廠到煤炭大數據平臺，從用戶側智慧用能到汽車充電設施互聯互通，一些重大或顛覆性技術創新在不斷創造新產業和新業態，改變著傳統能源格局。

能源生產端諸如可再生能源、先進安全核能、化石能源清潔高效利用等先進技術正在改變傳統能源開發利用方式，并穩步推進主體能源的清潔低碳更替。能源消費端致力于研發低能耗、高效能的綠色工藝與裝備產品，工業生產向更綠色、更輕便、更高效方向發展，交通動力能源向智能化、電氣化方向轉變，建筑行業用能將實現潔凈化、綠色化、智能化。而分布式智慧供能系統、能源互聯網發展應用正在引發能源系統整體變革，智慧能源新業態初現雛形。

能源轉型邁向數字化智能創新時代

人工智能、大數據、物聯網等數字技術為能源行業重大挑戰提供全新的數字化解決方案，數字化創新集中在數字技術和數據的智能使用上。

國際能源署?2017?年底發布首份《數字化與能源》報告指出，能源數字化轉型的最大潛力是其能夠破除能源各部門之間的壁壘，推動全球能源系統向互聯、智能、高效、可靠和可持續方向發展。英國石油公司《技術展望報告?2018》指出，隨著數字技術（包括傳感器、超級計算、數據分析、自動化、人工智能等）依托云網絡應用，到?2050?年一次能源需求和成本將降低?20％—30％。大數據和機器學習算法的普及，也推動著科研工作開始采用以人工智能和數據挖掘為基礎的新興研究手段，從而提升研究效率。美國斯坦福大學基于人工智能技術，利用現有的鋰離子電池文獻中的所有實驗數據，構建了具備深度學習能力的計算機預測模型，僅耗時數分鐘，即從材料數據庫的?1?萬多種候選材料中篩選出了?20?余種有潛力的固態電解質材料，其篩選效率是傳統隨機測試的百萬倍。美國能源部還資助了機器學習在地熱領域應用的研究項目，聚焦機器學習用于地熱資源勘查和開發先進數據分析工具。日本新能源產業技術綜合開發機構也部署了相關研究課題，利用物聯網、人工智能等技術改善地熱發電站的管理運營效率。

油氣領域數字化智能化競爭激烈

化石能源行業正在從傳統重資產行業轉型為技術密集型、技術精細型產業，各競爭主體對數字化技術的應用速度與水平將會決定未來的行業座次和競爭版圖，智能精細化勘采技術的進步將支撐開發深水深層和非常規油氣資源。

2017?年世界經濟論壇發布的《數字化轉型倡議——石油和天然氣行業》報告指出，大數據和分析工具、工業物聯網和移動技術正成為油氣企業首要的數字化主題，而機器人和無人機、可穿戴技術、人工智能將成為未來?3—5?年增長最快的領域。全球多家油氣企業相繼推出數字化創新舉措：殼牌集團宣布在石油行業大規模推進人工智能應用計劃，俄羅斯天然氣公司實施?2030?年數字化轉型戰略，巴西國家石油公司成立數字化轉型部門，中石油發布國內油氣行業首個智能云平臺等。

此外，IT?企業也在加強跨界和傳統油氣企業開展合作：華為公司的油藏模擬、油氣物聯網等解決方案已服務?70％?的全球?TOP20?油氣企業；IBM?公司牽手阿布扎比國家石油公司，首次將區塊鏈技術應用于油氣生產核算；通用電氣公司和來寶集團聯合推出世界第一艘數字鉆井船；谷歌公司和道達爾公司將聯合攻堅人工智能在油氣勘探領域的應用。

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