人工智能行业：能源AI智能巡检应用研究报告

指导单位：吉林省能源局参编单位：有云数智（河北）科技有限公司中国信通院云计算与数字化研究所华能吉林发电有限公司东北电力大学中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司北京华能新锐控制技术有限公司华能信息技术有限公司前言近年来，以大模型、多模态感知、多智能体和具身智能为代表的新一代人工智能技术加速演进，人工智能与能源产业融合不断深化。随着“人工智能+”行动深入实施和“人工智能+能源”相关政策持续落地，能源行业人工智能应用加快向生产场景延伸。国家发展改革委、国家能源局印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到 2027 年推动 5 个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘 10 个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径。能源人工智能正由技术能力建设向场景化、体系化应用加快演进。智能巡检作为能源人工智能应用的重要场景，近年来在电站、变电站、输变线路等场景加速拓展，但各类巡检装备仍较多以独立运行和单点应用为主，多装备之间的任务协同以及感知、认知、决策与执行能力的系统化衔接不足。随着机器人、无人机、多模态感知和大模型等技术 AI 能力持续提升，如何将分散的单点智能能力转化为系统级巡检效能提升，如何实现智能巡检由“单机智能”向“系统协同智能”的转变，正成为能源 AI 智能巡检领域发展的核心问题。基于此，本报告围绕能源 AI 智能巡检的发展现状、关键技术和产业应用，分析由单机智能向系统协同演进过程中存在的能力缺口及应用挑战，并结合产业实践和技术研究，提出 Y-ICF 能源智能巡检集成框架。该框架以智能体（Agent）为核心组织方式，融合多模态感知、大模型认知、多智能体协同与多智能装备联动，探索面向复杂能源场景的协同巡检模式。报告重点围绕能源 AI 智能巡检发展概述、关键技术、产业应用、问题挑战和发展建议五个方面展开，系统梳理行业发展与技术演进，分析典型应用实践及规模化应用制约因素，并提出相应发展路径，为能源 AI 智能巡检下一步发展路径提供参考。目录一、 能源 AI 智能巡检发展概述..........................................................1（一）政策体系持续完善，能源 AI 进入系统推进阶段............. 1（二）能源企业加快 AI 布局，智能巡检应用持续拓展............. 3（三）单点智能日趋成熟，系统协同仍存在结构性缺口........... 7二、 能源 AI 智能巡检关键技术........................................................12（一）感知技术持续演进，复杂环境感知能力不断增强......... 13（二）大模型赋能巡检认知，任务理解与智能决策加速升级..15（三）具身智能拓展执行能力，巡检装备向自主作业进化......19（四）Y-ICF 构建协同框架，推动分散能力向系统协同演进.. 22三、 能源 AI 智能巡检产业应用........................................................28（一） 智能巡检平台加快建设，支撑多类装备接入与应用....28（二） 典型巡检场景持续深化，单机智能应用日趋成熟.........30（三） 多机协同应用加速探索，系统级智能逐步走向实践....33四、 能源 AI 智能巡检面临挑战........................................................37（一） 复杂能源环境约束突出，协同智能落地难度较大........37（二） 场景差异与接口壁垒并存，规模化复制能力不足........38（三） 安全与数据治理约束突出，自主智能应用边界待明确 40（四） Y-ICF 为破解系统性挑战提供协同集成路径..................42五、 能源 AI 智能巡检发展建议........................................................43（一） 强化核心技术与协同能力，推动智能巡检体系升级....43（二） 深化场景应用与标准建设，形成可复制推广模式........44（三） 完善安全与数据治理机制，明确自主智能应用边界....44图目录图 1 能源智能巡检主要能力缺口及发展阶段....................................11图 2 能源 AI 智能巡检技术路线全景................................................. 13图 3 Y-ICF 四层架构图........................................................................ 23图 4 多智能体协同调度架构...............................................................25图 5 云边端分层架构与数据流...........................................................29能源 AI 智能巡检应用研究报告（2026）1一、能源 AI 智能巡检发展概述2025 年以来，随着“人工智能+”行动深入实施以及能源领域相关政策持续落地，我国能源行业人工智能应用由试点示范逐步迈向系统推进。能源企业加快人工智能技术布局，智能巡检等高价值场景持续拓展，机器人、无人机、大模型等技术和装备加速融入能源生产运维。与此同时，单点智能能力的快速提升尚未完全转化为系统级巡检效能的提升，多装备协同和系统集成仍存在不足。本部分从政策环境、产业发展和系统协同三个层面，梳理能源 AI 智能巡检的发展现状及主要特征，为后续关键技术与产业应用分析奠定基础。（一）政策体系持续完善，能源 AI 进入系统推进阶段1. 顶层战略持续深化，人工智能规模化应用导向进一步明确2025 年以来，我国“人工智能+”政策部署进一步向规模化应用和产业深度融合延伸。2025 年 8 月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11 号）1，围绕科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等六大重点领域部署“人工智能+”行动，提出到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过 70%，到 2030 年超过 90%。政策部署进一步强调人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，推动人工智能发展由技术能力提升向产业赋能和规模化应用延伸，为人工智能深入能源等实体产业提供顶层政策支撑。2. 能源专项政策加快落地，高价值场景成为重要抓手在国家“人工智能+”战略引导下，能源领域政策进一步由宏观方向部署向行业实施和场景落地深化。2025 年 9 月，国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实1 国务院.《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11 号）, 2025 年 8 月.能源 AI 智能巡检应用研究报告（2026）2施意见》（