進入21世紀，能源危機和氣候變暖問題引起世界廣泛關注，隨著國家2020年正式提出“30、60”年雙碳戰略，越來越多的人開始理解并重視能源的使用效率和節能功效，節能減排具有貫穿經濟社會發展全過程和各領域的功能優勢，其減排降碳的作用更為顯著和直接，通過節能工作持續提高能效、降低碳排放量，是我國實現碳達峰、碳中和目標的一個重要手段。
【全球能源危機加速能源轉型需求】
能源是社會存在與發展的基礎，任何生產活動與生活過程都離不開能源，它的重要性不言而喻，21世紀絕大部分軍事戰爭的背后都離不開爭奪能源的影子。目前，世界上絕大數能源仍掌握在西方國家手中，盡管在世界范圍內石油供需總體上保持平衡，但這一平衡十分脆弱，因為據近10年的油田勘探數量來看，在全球范圍內能發現的新油田數量越來越少，導致能源生產能力增長緩慢，但全世界的能源消費需求卻是在不斷上漲，尤其對于某些長期處于戰亂的國家和地區來說，油荒、電荒的能源匱乏局面會經常出現。因此，當今世界的能源危機已經不是某一個國家所要面臨的疑難，能源轉型也不是一個可以繼續忽略下去的問題。
中國作為制造業大國和人口大國，對能源需求量十分龐大，再加上我國能源分布結構的不合理，即以煤碳為主，而石油、天然氣半數以上依賴于進口的局面，迫使我國急需改善能源結構，加速能源轉型升級。
【雙碳戰略帶來能源轉型“新挑戰”】
在能源儲備量極速降低和由能源粗放型使用帶來的氣候變暖大背景下，世界各國積極呼應控制碳排放、實現碳中和，我國自2014年便已經是全球碳排放量最高的國家，占世界總排量的27%。在經歷了快速工業化和大規模城鎮化建設后，人民對生活質量的要求不斷提高，尤其是生活環境，因此環境保護也越來越受重視，2021年作為我國十四五規劃的開局之年，更是將“碳達峰”“碳中和”作為新時代發展的重點工作，會議提出能源“雙控”制度，既要控制能源消費強度，又要控制能源消費總量，力爭在2060年實現“碳中和”的宏偉目標，發展低碳節能經濟。而國家“雙碳”戰略的提出，無疑對能源的開發和利用是一個新挑戰，主要表現在：
一是對新能源利用效率的挑戰。改善能源結構，由傳統化石能源向非化石新能源開發利用轉型，是解決能源危機和環境危機最直接有效的方式，而目前挑戰新能源利用最大的障礙就是長時儲能技術。據IEA數據，風電和光伏發電將成為電力行業轉型的重要趨式。但是，風能和太陽能存在間歇性強、波動性大的問題，會造成電網不穩定，還可能因為用電需求不足或電網接納能力不足，引發“棄風棄光”問題，因此要解決可再生能源間歇性、波動性、隨機性和電網穩定不間斷供電需求的矛盾，儲能是必要手段。換言之，儲能技術直接決定了可再生能源利用的廣度和深度，因此國家已將儲能技術的突破作為新能源發展的核心問題提出。2021年，國家發布《關于加快推動新型儲能發展的指導意見（征求意見稿）》，明確3000萬千瓦儲能發展目標，實現儲能跨越式發展，對儲能技術是個新挑戰。
二是對節能技術的創新突破挑戰。如何提高能源使用效率，尤其是傳統能源使用效率，一直是各大能源廠商爭相探討的問題。針對節能方案的建議，主要可歸類為三個環節，第一是從能源生產流通環節進行把控，通過技術更新提升能源生產和運輸效率；第二是從運營環節，通過更精準的掌握能源市場供需波動，減少無效的能源儲備與消耗；第三是從消費環節，以更加個性化的商業模式，為終端消費者提供最實惠、性價比最高的能源消費方案。
【數字技術成為加速能源變革的核心競爭力】
無論是新能源的開發利用還是新節能方案的設計落地，最終都離不開技術的支撐，再次驗證了“科技是第一生產力”，是推進能源變革的核心動力。在今年3月份剛剛發布的《十四五現代能源體系規劃》中，明確強調“在全球氣候大治理背景下，新能源和信息技術緊密融合，生產生活方式加快轉向低碳化、智能化，能源體系和發展模式正在進入非化石能源主導的嶄新階段”、“推動能源基礎設施數字化，加快信息技術和能源產業融合發展，推動能源產業數字化升級，加強新一代信息技術、人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網、大數據等新技術在能源領域的推廣應用”。
新一代信息技術是傳統產業轉型升級的關鍵，將信息技術與能源基礎設施融為一體共同發展，是提高能源利用效率的主要路徑。早在《巴黎氣候協定》提出全球溫度上升要控制在2℃目標時，根據BNEF（注：彭博新能源財經，是全球商業、金融信息和財經資訊的領先提供商）的“凈零假設”指出，要想達到這一目標，意味著到2050年，全球太陽能、風能和電池儲能領域需投資15.1萬億美元，在電網領域需投資14萬億美元，但即便如此，仍無法滿足全球溫升控制在2℃以內的目標需求，因此需要加大對能源系統數字化轉型的投資力度，到2050年對能源基礎設施的投資總額需增加92萬億美元至173萬億美元才能確保在2050年實現凈零排放。另外，根據國際能源署（IEA）《數字化和能源》預測，數字技術的大規模應用將使油氣生產成本減少10%～20%。可以在2040年將太陽能光伏發電和風力發電的棄電率從7%降至1.6%，從而到2040年減少3000萬噸二氧化碳排放。可見，數字技術對能源系統的變革作用已得到國際社會廣泛認同，能源系統的數字化轉型已然成為不可逆轉趨勢，數字技術正成為未來能源系統能否順利轉型的關鍵。
【能源數字化轉型，人工智能技術首當其沖】
在能源數字化轉型過程中會涉及到多種數字化技術，其中較為典型的是人工智能技術的應用。在2022年1月，世界經濟論壇與彭博新能源財經（BloombergNEF）、德國能源署（DENA）聯合發布了《利用人工智能（AI）加速能源轉型白皮書》，明確提出數字技術，特別是人工智能對加速推動全球能源轉型具有重要潛力。同時，在我國能源十四五規劃中，也多次重點提到了加快人工智能技術在能源領域的推廣應用。根據資料顯示，人工智能是一門開發智能機器、智能計算機程序的工程和科學，其應用技術主要體現在機器學習、圖像識別、語音識別、知識圖譜等方面，是使用機器替代人腦執行任務的智能化解決方案，目前人工智能技術在能源領域應用主要集中于能源資源開發和能源利用效率提升兩方面：
一、人工智能技術有助于探索新的能源資源開發和利用。
首先，智能化技術將極大改善新油氣田井的勘探環境。
一是改善地下挖潛和深海尋油的可視化限制。在陸地，由于井下情報與儲層信息的可視化有限，在油氣田開發的中后期，深化挖潛較為困難；在海里，由于勘探領域逐步向人力勘察難以覆蓋的深海區域轉移，勘探環節對新層系油氣儲量預測的精度要求不斷提高。因此，運用智能油氣儲量分析和井下情報分析等技術，獲取高精度油氣儲量預測數據，以數據支持決策，就顯得格外重要；同時，還可以通過無人機等智能化手段，獲取遠海區域高分辨率的儲層模型，實行油氣勘探數字可視化協同管理，幫助風險勘探發現新的油氣資源。
其次，智能化技術有助于打破新舊“能源豎井”現象。
由于資源稟賦和技術開發的差異性，導致新能源和傳統能源通常都是獨立開發、各自發展，不利于資源最佳組合利用、融合發展，而以人工智能為代表的智能化技術則有效打破了這種各自為政的局面，尤其是在新舊能源交互使用上，例如在電力供應上，由于太陽能、風能等新能源發電具有典型的時效性，受天氣環境影響大，無法提供穩定的電能供應環境，而傳統煤碳發電雖然具有穩定性，但對資源消耗力度大、環境污染也高。目前有廠家正在探索通過智能技術將兩者有效銜接、特性互補、融合利用，這一舉措將大大減少生產成本，對大氣環境而言也是百利而無一害。目前能源領域針對這一模式已經有所研究和成效，但是在技術上仍存在較大改善空間，這也是未來智能化技術在能源領域需要持續創新突破的重點方向之一。
除此之外，智能化技術還將大大縮短儲能材料的開發時間。
新能源利用最大問題在于長時儲能，如何開發出高性能、低成本的清潔能源生產和存儲材料已被公認為是能源轉型的優先事項。然而，傳統方法在探索、開發和部署先進材料的過程往往耗費大量時間和資金。相關研究表明，太陽能光伏從新材料發現開始到大規模商用，通常需要25-35年時間，而如果將材料開發與智能化技術結合，通過大數據分析和深度學習等功能，則可以大大縮短研發時間周期，提升研發效率。
二、人工智能技術有助于推動能源生產和使用過程的節能降耗。
首先，從企業端來看，智能化技術有助于降低生產成本和能源運輸損耗率。
通常對于能源企業而言，人工智能技術應用較為常見的節能場景有：一是通過人工智能技術自動檢測和預警故障，保障能源輸送的穩定性、防止安全事故。這種預測性維護功能在能源行業起著至關重要的作用，因為人類無法預測每一次故障，而通過人工智能技術則可以有效識別能源設備的腐蝕、裂縫、絕緣不足等缺陷，從而達到提前預警目的。例如，施耐德電氣利用微軟的機器學習功能遠程監控和配置油氣田的泵，及早發現泵故障可節省高達100萬美元的維修費用。事實證明，以人工智能驅動的故障檢測解決方案非常經濟高效。二是通過智能化解決方案有助于提升企業生產運營等供應鏈環節效率，從而提升能源資源配置效率。眾所周知，石油和天然氣行業等特定能源部門的供應鏈是非常復雜的操作， 凡是涉及環境回收公司和液化石油氣的天然氣生產商/分銷商的決策，例如采購、采購價格、煉油作業、龍門作業和運輸等都是比較復雜的決策。但人工智能在這些業務中卻能起到協調運營團隊與倉庫存儲等作用。例如，人工智能有助于適當幫助管理人員作計劃和調度方面的決策，包括優化能源價格，創建智能倉庫，維護庫存，處理更換資產的運輸操作，風險對沖，以及縮短交貨時間等等，從而降低企業總體運營成本費用。
其次，從運營端來看，有助于提升運營商資源調配效率，提高能源儲備效率。
能源運營商可以借助基于人工智能技術的智能預測機制，例如價格波動預測、能源供需預測等，從而幫助能源供應商提前做準備、預測問題并盡可能的節省資源，從而改進能源調度和電廠調度。當他們提前獲得適當的信息后，也可以幫助終端消費企業更好地為需求做好準備、預測問題、提升用電穩定性并節省資源。
最后，從消費端來看，通過智能化解決方案改善能源消費模式，節約資源。
一是改變終端消費模式。據美國能源信息署 (EIA) 報告指出，近一半美國能源用戶在家中安裝智能電表，這些儀表可以提供有關個人能源消耗的數據，數據被用于預測即將到來的能源使用水平，從而幫助客戶更好地調節他們的消耗，例如找出最便宜的時間給電動汽車充電或運行空調，從而優化能源存儲。
二是智能防盜檢測。例如在電力使用過程中，人工智能可以通過自動檢測異常并標記、警告運營人員，防止不法分子故意偷電漏電，從而減少能源資源浪費使用現象。
未來，隨著科技的進步、時代的發展，以人工智能為代表的數字化技術在能源領域的應用將遠不局限于此，數字技術已然成為我國促進傳統產業轉型升級的有效利器，能源也不例外，它將成為我國今后能源能否順利轉型發展的關鍵。