之所以能成为“经典”，必然是因为它们不仅技术领先，更重要的是解决了能源行业高质量发展的核心难题：安全、高效、绿色、普惠。
1. 国家电网：基于AI的“超特高压混联大电网”智能调度与安全预警系统
这是保障国家能源安全与“西电东送”战略的“最强大脑”。AI通过毫秒级分析海量实时数据（气象、负荷、设备状态、新能源出力），实现对电网运行状态的超前瞻性预测和智能调度，能极大降低大规模停电事故风险，并高效消纳波动性强的清洁能源。相信其成效将愈发显著，成为新型电力系统建设的核心基础设施。
2. 宁德时代：AI驱动的全球首个“灯塔工厂”全流程电池智能制造
能源高质量发展不仅是发电，也包括高效储能。宁德时代利用AI实现从电极制浆、涂布到检测、组装的全程优化。AI算法优化工艺参数，将缺陷率降至接近零，提升良品率和一致性；同时通过AI进行全球订单、供应链和能耗的协同，大幅降低成本和碳排放。这是“生产能源设备的能源工厂”自身实现低碳、高质量生产的典范。
3. 华为数字能源：AI加持的“光储云”一体化智能光伏解决方案
华为将数字信息技术（AI、云计算）与光伏技术深度融合。其智能光伏逆变器作为“大脑”，通过AI算法实现对每串组件的独立优化，避免阴影、灰尘带来的“木桶效应”，提升发电量。AI还能对储能系统进行智能充放电管理，延长寿命，并参与虚拟电厂调度。该方案在全球大型地面电站和分布式场景广泛应用，是提升光伏经济性、让其成为主力能源的关键。
4. 中国广核集团：核电站AI视觉识别智能运维与安全管理系统
核电是高质量的稳定清洁能源，安全是生命线。AI视觉识别技术应用于核电站设备巡检、人员行为安全监控（如是否规范操作）和辐射区域监控，替代人从事高风险重复性工作，极大提升安全性和效率。AI还能分析历史数据预测关键设备（如泵、阀门）的故障征兆，实现预测性维护，避免非计划停机，保障基荷能源的稳定供应。
5. 百度智能云：为某大型能源集团打造的“AI+工业互联网”智慧能源平台
该案例代表了赋能传统能源企业转型的经典路径。百度等科技巨头为煤电、化工等传统高耗能企业打造平台级AI解决方案，通过AI优化锅炉燃烧效率、降低煤耗/油耗，实现降本增效减排；同时整合园区内风、光、储、充等多种能源设施，进行综合智慧能源管理。这是AI帮助传统化石能源“绿色低碳转型”的标杆。
6. 远景科技集团：基于EnOS™的“零碳产业园”智能物联操作系统
它提供了一个从供给侧到需求侧的整体“零碳”解决方案。其AI驱动的智能物联操作系统EnOS™，能够协同管理园区内的风电、光伏、储能、充电桩和楼宇负荷，实现园区的能源自平衡和碳足迹的实时追踪与优化。此模式可复制到全球各地，为全球工业脱碳提供了清晰的“中国方案”。
7. 阿里云：与某大型油田合作的“石油产业AI大模型”用于地质勘探与开采优化
在能源转型过渡期，提升传统油气开采效率同样意义重大。AI大模型通过分析地震波、测井等海量地质数据，大幅提高油气藏预测精度，降低勘探风险和新井部署失败率。在生产阶段，AI实时优化采油参数，提升采收率。这是AI在上游领域赋能“增储上产”和降本增效的典范。
8. 科大讯飞：AI智慧用电侧管理与需求响应平台（城市级应用）
高质量发展需关注消费侧。该平台接入城市中大量商业楼宇、工厂和智能家居终端，利用AI精准预测负荷变化，并在电网高峰时段，以市场化手段自动调节空调、照明等非关键负荷（如微调温度、短暂降低亮度），在不影响用户体验的前提下“削峰填谷”，平抑电网波动，是虚拟电厂的城市级完美实践。
9. 中国电科院/南网科研院：基于AI的电网设备无人机智能巡检与全生命周期管理
这是一个解决行业巨大痛点的应用。通过无人机搭载高清和红外摄像头自动巡线，AI图像识别算法自动识别塔杆裂纹、绝缘子破损、线缆异物等缺陷，效率是人工的数十倍，且更精准。AI同时建立设备数字孪生模型，预测其剩余寿命，指导检修策略从“定期检修”转向“状态检修”，节约巨额运维成本，保障供电可靠性。
10. 隆基绿能：AI辅助高效光伏电池/钙钛矿叠层电池研发
高质量发展离不开技术原始创新。隆基等龙头厂商利用AI机器学习，在海量的材料成分、工艺配方和电池结构数据中，寻找光电转换效率的最优解，极大加速了新一代电池技术（如HJT、钙钛矿）的研发周期和产业化进程。这是AI赋能能源领域“研发范式”革命的前沿案例，决定了未来能源技术的天花板。
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| 1 | 国家电网：基于AI的“超特高压混联大电网”智能调度与安全预警系统 |
| 2 | 宁德时代：AI驱动的全球首个“灯塔工厂”全流程电池智能制造 |
| 3 | 华为数字能源：AI加持的“光储云”一体化智能光伏解决方案 |
| 4 | 中国广核集团：核电站AI视觉识别智能运维与安全管理系统 |
| 5 | 百度智能云：为某大型能源集团打造的“AI+工业互联网”智慧能源平台 |
| 6 | 远景科技集团：基于EnOS™的“零碳产业园”智能物联操作系统 |
| 7 | 阿里云：与某大型油田合作的“石油产业AI大模型”用于地质勘探与开采优化 |
| 8 | 科大讯飞：AI智慧用电侧管理与需求响应平台（城市级应用） |
| 9 | 中国电科院/南网科研院：基于AI的电网设备无人机智能巡检与全生命周期管理 |
| 10 | 隆基绿能：AI辅助高效光伏电池/钙钛矿叠层电池研发 |
| 2025.09 DBC（DB Consulting）/CIW（不分先后） | |
这些经典案例的共同特点是解决核心痛点（直面能源行业的安全、效率、绿色和成本难题），技术融合深度（不是简单的技术叠加，而是AI与能源OT的深度融合），可复制性与规模效应（解决方案具备在行业乃至全国范围内推广的潜力），显著经济效益与社会效益（产生了实实在在的降本、增效、减排效果，推动了能源结构的优化和产业升级）。鉴于中国在能源电力方面已经总体展现出来的一些优势，相信这些案例将成为“人工智能+能源”融合发展的里程碑，乃至为全球能源转型提供智慧和样板。
（文/点面结合）
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