聚焦绿碳会丨专家观点—高翔：人工智能赋能绿色低碳科技创新

在2026绿色低碳创新大会全体大会上，高翔院士以《人工智能赋能绿色低碳科技创新》为题作主旨报告，从全球气候变暖、能源结构绿色转型和生成式人工智能（AI）算力用能快速增长切入，系统阐述了绿色低碳转型面临的战略机遇与现实挑战。报告指出绿色低碳转型既要持续提高新能源比重，也要守住能源安全和系统稳定底线，而AI与能源系统的深度融合发展是破局的关键路径。报告进一步展示了人工智能赋能煤炭清洁高效灵活低碳利用、新能源安全高效规模化利用、能源材料研究范式变革等方面技术创新突破，并提出通过未来学习中心建设等一体推进教育科技人才发展，为绿色低碳发展筑牢拔尖创新人才基础。

面对可再生能源高渗透率带来的系统之困，加快推动AI与能源系统深度融合，是加速绿色低碳技术创新突破、破解消纳与安全难题的必然选择。AI等数智技术持续迭代，正为绿色低碳转型注入前所未有的新动能。

1. 能源体系加速向以新能源为主体转变，但稳定性面临挑战。截至2026年5月底，全国发电装机容量已超40.1亿千瓦，超过美、印、日、俄及欧盟总和，其中新能源装机占比已达62%。然而，新能源出力具有随机性、波动性和间歇性，与用电负荷在时间和空间上存在错配，大规模并网后带来能源消纳和电网稳定性等问题，甚至引发电网安全事故。近十年全球约七成大停电事件与新能源高比例接入和电力电子化相关，欧美及我国部分省份电力市场已相继出现停电事故或负电价现象。这说明能源转型不仅是装机容量的扩张，更是一场围绕电网安全、电力系统和储能技术深度重构的复杂工程。

2. AI可有效赋能煤电清洁低碳灵活调峰，支撑新能源大规模消纳。随着煤电从主力电源向基础保障性和系统调节性电源转变，其角色正发生深刻变化。AI通过智能建模、安全感知和协同控制等技术，可助力煤电机组实现快速变负荷运行，应对复杂工况下的参数优化调整，切实提升机组深调、快调、高效调节能力；煤电还可化身“热力电池”，形成“煤电+风光+储能”多能协同格局，以更优经济性支撑新能源高水平消纳。同时，耦合熔盐储热等长时储能技术，发挥“热力电池”功能，提供跨时段调节能力，以支撑新能源高水平消纳。

3. AI可构建“气象感知—功率预测—智能运维—智慧调控”协同体系，让新能源“看得准、发得稳、用得好”。建立气象-能源AI大模型，将气象感知、机理约束与群体智能相融合，实现高时空分辨率、高精度的风光发电出力预报与调度优化，为大规模新能源并网提供决策支持。在此基础上，可进一步建设面向新型能源体系的智能微网，推动源网荷储协同互动与新能源就近就地消纳，助力构建安全可靠、灵活智能的新型电力系统。

4. AI驱动能源材料研发范式变革，加速新材料创制迭代。传统材料研发依赖实验试错，周期长、成本高。AI正在推动这一范式向智能闭环演进，通过数据与知识积累、性能预测、逆向设计、自动实验和反馈学习等路径，大幅提升研发效率和成功率。团队已初步建成能源材料数据库及能源材料大模型，涵盖吸附材料、催化材料、传感材料等方向，贯通了从虚拟设计到实物验证的全链路闭环，为碳捕集利用与封存（CCUS）、绿色燃料等战略性低碳技术突破提供了源头供给。

来源：中心官微