联系电话： 400 008 0586; 0755-82571568
微信扫码： 
第一章 AI能源产业的发展背景
1.1 全球能源转型与碳中和目标
1.1.1 能源转型的紧迫性与重要性
1.1.2 碳中和目标对能源产业的影响
1.2 AI技术的快速发展
1.2.1 AI技术的核心能力与进步
1.2.2 AI在各行业应用的趋势
1.3 AI与能源产业的融合需求
1.3.1 能源产业数字化转型的需求
1.3.2 AI技术提升能源效率与安全的潜力
第二章 AI能源产业的落地应用情况
2.1 智能电网与电网管理
2.1.1 人工智能赋能数字电网发展
2.1.2 AI在电网智能调度中的应用
2.1.3 AI预测性维护在电网管理中的作用
2.2 储能系统智能化
2.2.1 人工智能驱动储能行业变革
2.2.2 人工智能在储能系统中的应用
2.2.3 AI在储能项目中的应用案例
2.3 可再生能源的优化
2.3.1 AI在太阳能光伏发电中的应用
2.3.2 AI在风力发电领域的应用
2.3.3 AI驱动核能产业复兴
2.4 能源消费与需求侧管理
2.4.1 AI在能源消费数据分析中的应用
2.4.2 能源需求侧管理的智能化实践
第三章 AI能源产业的相关技术发展情况
3.1 大数据与云计算
3.1.1 大数据在能源领域的应用场景
3.1.2 云计算对能源数据处理的支持
3.2 物联网与传感器技术
3.2.1 物联网在能源管理中的应用
3.2.2 传感器技术在能源监控中的作用
3.3 机器学习与深度学习
3.3.1 机器学习算法在能源预测与优化中的应用
3.3.2 深度学习赋能新型电力系统的建设
3.4 先进算力与AI芯片
3.4.1 先进算力对能源数据处理的支持
3.4.2 AI芯片在能源计算中的性能要求
第四章 AI能源产业的产业图谱及发展
4.1 AI能源产业链分析
4.1.1 产业链上下游环节解析
4.1.2 关键技术与核心产品
4.2 能源产业中的AI企业分布
4.2.1 AI企业在能源产业的布局
4.2.2 国内外AI能源企业的对比分析
4.3 能源产业中的AI企业动态
4.3.1 果下科技发展动态
4.3.2 思格新能源发展动态
4.3.3 能誉科技发展动态
4.3.4 能耀科技发展动态
4.4 AI技术下能源企业的财务数智化发展
4.4.1 能源企业财务管理数智化发展的重要性
4.4.2 能源企业财务数智化发展存在的问题
4.4.3 能源企业财务数智化发展的有效路径
第五章 AI能源产业的政策及发展
5.1 国家政策支持与规划
5.1.1 AI+能源产业的支持政策
5.1.2 相关规划与战略部署
5.2 行业标准与规范
5.2.1 AI在能源产业中的应用标准
5.2.2 能源产业AI系统的安全性与合规性
5.3 国际合作与交流
5.3.1 国际AI能源产业的合作案例
5.3.2 跨国技术与市场交流
第六章 AI能源产业的投融资情况
6.1 行业投融资现状分析
6.1.1 智能电网投融资现状
6.1.2 智能光伏投融资动态
6.1.3 AI+储能投融资动态
6.2 行业投资机会分析
6.2.1 AI驱动能源投资新逻辑
6.2.2 三大核心领域迎来机遇
6.2.3 聚变能源的投资新机遇
6.2.4 AI+储能领域的投资机遇
6.3 行业投资风险分析
6.3.1 技术实施与运营风险
6.3.2 市场与经济风险
6.3.3 政策与监管风险
6.3.4 法律与合规风险
6.3.5 人才与供应链风险
第七章 AI能源产业的发展趋势前景
7.1 技术发展趋势
7.1.1 AI技术的未来发展方向
7.1.2 能源产业对AI技术的需求变化
7.2 产业融合与创新
7.2.1 AI与能源产业融合的新模式
7.2.2 能源产业AI创新的趋势
7.3 面临的挑战与应对策略
7.3.1 AI能源产业面临的挑战
7.3.2 应对策略与未来发展建议
图表1 2020-2060年中国一次能源消耗结构变化预测
图表2 新能源关键技术助力“双碳”目标
图表3 疏散路线规划图
图表4 光伏发电功率预测流程
图表5 太阳光伏系统中监控系统程序流程
图表6 MPPT控制的锂电池充电管理
图表7 智能化区块链在光伏发电系统中的应用
图表8 技术融合与创新预期提升效果
图表9 智能化运维体系构建预期效果
图表10 分布式存储架构示意图
图表11 能源消耗分析模型输出指标
图表12 三种传感器比较表
图表13 热敏电阻式电机温度传感器
图表14 SEMITEC 103NT-4-R025H34G的阻值与温度变化关系
图表15 Pt100、Pt1000在0℃和100℃时的电阻值
图表16 Pt100铂电阻温度传感器的阻值与温度变化关系
图表17 Pt1000铂电阻温度传感器的阻值与温度变化关系
图表18 铂热电阻式电机温度传感器
图表19 吉利EV450电动汽车电机温度传感器电路原理图
图表20 电机温度传感器1、电机传感器2自身阻值测量方法
图表21 传统电网的示意图
图表22 智能电网的示意图
图表23 2013-2023年“机器学习”和“电力系统”的概念在世界各地搜索情况
图表24 基于WoS数据库中包含关键词“机器学习”和“智能电网”的论文文献计量数据的网络图
图表25 能誉科技AI大模型对话界面
图表26 Enerefsys®-AI自动优化计算界面
图表27 EnerAI-Box®智慧能源AI控制器性能
图表28 i-enerconsys®自生成工业组态软件
图表29 EnerAI®应用场景展示
图表30 风电企业财务数智化系统建设规划
图表31 中国智能电网行业部分相关政策情况
图表32 截至2025年智能电网相关国家标准发布情况
图表33 截至2025年智能储能相关国家标准发布情况
图表34 截至2025年智能光伏相关国家标准发布情况
图表35 2017-2025年智能电网投资规模统计情况
图表36 2023-2025年智能电网相关投融资事件汇总
在全球能源转型与碳中和目标的双重驱动下，能源产业正经历着深刻的变革。据国际能源署（IEA）预测，到2030年，全球可再生能源装机容量将增加两倍以上，而人工智能（AI）技术作为推动这一转型的关键力量，正逐步在能源产业的各个环节发挥重要作用。AI与能源产业的深度融合，不仅有助于提升能源系统的智能化水平，更在优化能源结构、提高能源效率、保障能源安全等方面展现出巨大的潜力。
近年来，AI技术在能源领域的应用取得了显著成效。预计全球AI+能源市场规模将以年均超过20%的速度增长，到2025年将达到数百亿美元。这一快速增长的背后，是AI技术在能源生产、传输、分配和消费等各个环节的广泛应用。
在智能电网领域，AI技术已广泛应用于电网智能调度、预测性维护等方面。通过大数据分析，AI能够实时监测电网运行状态，预测未来负荷变化，从而实现对电网的智能调度和优化。国家电网公司数据显示，应用AI技术后，电网故障率降低了30%以上，供电可靠性得到了显著提升。
在储能系统智能化方面，AI技术通过对储能设备的实时监测和数据分析，实现了储能系统的优化控制和高效利用。应用AI技术的储能系统，其能效比可提高10%以上，同时降低运维成本20%左右。这一技术的应用，不仅提高了储能系统的经济性，也为可再生能源的大规模应用提供了有力支持。
此外，AI还在可再生能源的优化、能源消费与需求侧管理等方面发挥着重要作用。通过机器学习算法，AI能够实现对可再生能源发电量的精准预测，从而优化能源调度和分配。同时，AI技术还能够根据用户的能源消费习惯，提供个性化的能源管理方案，降低能源浪费，提高能源利用效率。
然而，AI+能源产业的发展并非一帆风顺。尽管市场前景广阔，但在技术创新、产业融合、政策引导等方面仍面临着诸多挑战。例如，如何进一步提升AI技术在能源系统中的应用精度和效率？如何构建更加完善的AI+能源产业生态体系？如何制定更加科学合理的政策来引导和规范AI+能源产业的发展？这些问题都需要我们进行深入的思考和研究。
中投产业研究院发布的《“十五五”中国未来产业之AI能源产业发展及投资机会研究报告》共七章。本报告旨在全面梳理AI能源产业的发展背景、落地应用情况、相关技术发展情况、产业图谱及发展、政策及发展、投融资情况以及发展趋势前景等方面的情况。通过深入分析AI能源产业的现状和问题，本报告将探讨其未来的发展方向和趋势，并提出相应的建议和对策。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、国家能源局、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对AI能源行业有个系统深入的了解、或者想投资AI能源行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
