新基建的新意义
2020年3月初，中央政治局常委会召开会议提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。4月1日，习近平总书记在浙江考察时强调，要“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设，抓紧布局数字经济、生命健康、新材料等战略性新兴产业、未来产业，大力推进科技创新，着力壮大新增长点、形成发展新动能。”习近平总书记在陕西考察时又一次强调，要“推进5G、物联网、人工智能、工业互联网等新型基建投资，加大交通、水利、能源等领域投资力度，补齐农村基础设施和公共服务短板，着力解决发展不平衡不充分问题”。在新冠肺炎疫情冲击背景下，党中央和习近平总书记多次强调新型基础设施这一投资方向，不仅对长期战略新兴产业和中国经济高质量发展，也对短期内实现中国经济的稳增长、稳就业具有重要指导意义。从全球经济发展来看，这一战略举措的顺利实施，也将为全球经济稳定提供压舱石和新的增长动能。
何为“新基建”？2020年4月20日，国家发改委明确将“新基建”的范围界定为信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面。信息基础设施包括以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施和以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。融合基础设施主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制等具有公益属性的基础设施，如重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。从新基建的内容指向上看，基本涵盖了第六次技术革命浪潮中的新兴产业，从“一智一网”到新能源和新交通。这些新基建领域的基本特征是：第一，产业链涉及范围广。如5G建设包括了芯片、器件、材料、精密加工等硬件以及操作系统、云平台、数据库等软件；特高压涉及直流特高压和交流特高压，交流特高压又涉及高压变压器、互感器等数十个产业。第二，产业间的协同效应强。如5G、工业互联网、人工智能、云计算、边缘计算以及数据中心之间也存在着强烈的相互需求，产业间的互为需求将形成一种产业间的循环拉动效应，有助于提升产业竞争力。第三，渗透效应强，新基建在拉动新经济形成规模的同时，对传统产业尤其是传统制造业也将产生渗透效应。
新基建对“引爆”以数字经济、纳米技术和新能源为代表的新一代技术革命浪潮具有不可或缺的基础性作用。从第一次工业革命以来，每一轮技术革命浪潮都是多部门的协同性爆发增长，而不是个别产品和部门的单点突破。其中，生产廉价、及时且被普遍需要的关键要素产品的，被称为动力部门，如铁、煤、石油、芯片等；大量使用关键要素作为生产投入的被称为支柱部门，如蒸汽机、内燃机、汽车、计算机等；而围绕着动力部门和支柱部门衍生出的相关部门则被称为引致部门，如各种修理服务、批发零售等。但这些部门之间能否形成互为需求的产业协同，并不仅仅取决于关键投入部门的突破性进展，也取决于与这一轮技术革命浪潮相适应的基础设施的完备性，如交通运输和信息通讯基础设施等。正是依赖于基础设施部门的支持作用，每一次技术革命浪潮的技术、产品和服务才能从潜在的可能性变成现实的经济活动，才能实现从局部到整体的扩散。
作为重要的基础产业和新兴产业，“新基建”不仅对应着巨大的投资需求，也对应着巨大的消费需求，是实现中国经济高质量发展的重要引擎之一。例如，5G基建不仅需要大量的无线主设备和传输设备，如光模块、基站射频，其终端产品也具有广泛的消费需求，预计2020-2025年5G可直接拉动电信运营商网络投资1.1万亿元，拉动垂直行业网络和设备投资0.47万亿元。与此同时，5G建成后可实现多场景结合，如超高清流媒体（视频、游戏、VR/AR等）、车联网或自动驾驶、网联无人机等，其商用将带动1.8万亿元的移动数据流量消费、2万亿的信息服务消费和4.3万亿元的终端消费。
基础设施具有很强的正外部性，一般投资规模巨大、投资周期长，且往往涉及多部门协调和互补性投资，因此在每一次技术革命浪潮中，这类公共物品通常由政府投资或主导供应。美国经济史的研究表明，在第一次工业革命的蒸汽铁路时代，通过《宅地法案》，美国政府在1850—1870年的20年时间里，将美国大陆面积的7%免费划拨给了铁路部门，用于发展铁路和开发西部，其结果是，1870-1900年，美国总铁路英里数增加了4倍。在第二次工业革命的电气化时代，尽管美国城市供电的输电线路由私人企业出资，但在意义更为深远的郊区化过程中，电网线路则是由联邦政府通过农村电气化管理局出资建设的。在第二次工业革命的摩托化时代，美国政府出资承建了造价约250亿美元、总长达4.1万公里的洲际公路系统，使美国的生产力在20世纪50年代提高了31%，60年代提高了25%。中国数字经济的快速发展，同样也遵循了这一逻辑。正是国家主导的卫星系统、移动互联网、4G网络等电信基础设施的建设，才使中国的移动支付、门户网站和电子商务等数字经济得以飞速发展，不仅极大改变了人们的生活方式，提高了生活的便利程度，也通过渗透效应促进了传统部门的信息化。
新基建之新，不仅在于投资领域集中于新部门，而且相较于有形的设备投资，科学的制度体系建设同样也是新基建的题中应有之义。从某种意义上来说，适应新经济的制度体系的建设和完善更为重要，无论是从其公共物品属性还是从其全面促进经济发展的效能上而言，都堪称一种“制度基础设施”。通过制度创新，不仅可以使新基础的投资更有效率，也能解决新经济发展中的各种制度性瓶颈，从而有效地提高基础设施建设乃至整个新经济部门的效率。20世纪20年代，美国政府强制推行工业产品度量体系，规定了各种产品零配件的标准化尺寸，这一制度措施为日后的福特制大规模生产奠定了基础，美国在二战期间的大规模武器制造和战后黄金三十年的繁荣，都与这一制度体系有着直接的关系。
新基建的意义不仅在于通过提供基础设施推动相应的新经济部门快速发展，更重要的是使经济社会不同领域，使更多的国民获得普遍化的新经济红利。在此轮技术革命浪潮中，数据无疑是最为关键的生产要素，但数据要素具有特殊属性，不能简单套用之前任何一种生产要素的激励和约束规则。数据要素存在互补性和专用性，也存在规模经济和外部经济，有效的数据往往依赖于多主体的系统生成，其生产效率既依赖于基础设施的匹配程度和建设水平，也依赖于企业的创新投入，其生产和使用效率往往涉及多个产权主体和多种异质性数据，既要避免数据垄断，打破数据壁垒，又要激励创新性的数据生产和数据使用。如何通过适宜的制度建设和制度创新，如数据要素相关的产权制度、数据的标准体系、数据的安全监管体系等，扩大数据要素的正外部性，提高数据生产和数据综合利用的效率，是放大数字生产要素效能的根本保证。
以人工智能、大数据、生物科技为代表的第六次技术革命浪潮所对应的新型基础设施基建不仅在具体项目和对应领域上不同于传统基础设施，而且其系统复杂程度也完全不同于历史上的公路、电网、航线，其具备最终基础设施功能的产品往往混合了公共物品、私人物品和准公共物品的多种属性。严格区分新基建项目中投资领域的经济属性，实施精准高效率建设，是提高投资效率避免重复建设和挤出效应的关键。以新基建的5G基建为例，基站、规划属于公共物品，应由政府投资，但终端运营、5G手机就不属于公共物品，应由企业投资。工业互联网涉及工业控制、工业软件、工业网络和工业信息安全，涉及门类广、产品多，针对不同行业在智能制造上软硬件难以实现有效的互联互通互换的难题，政府更应着力于制度这种“软”基础设施的建设，如工业APP的标准制定、工业互联网的平台建设等，通过制度创新解决标准体系、知识产权、开源开放等发展瓶颈。
新基建之新，还在于为提高中国经济的强度和韧性提供了新机遇。经过70多年的发展，中国已经成为世界上最大的制造业国家和工业门类最为齐全的国家。但在规模不断扩大的过程中，也暴露出产业基础薄弱、产业协同性不强、产业链附加值低的弊端，核心技术和知识产权受制于人，既在经济安全上削弱了中国经济的安全“强度”，也影响了产业链、供应链的“韧性”。这一困局也出现在新基建领域中，以工业互联网为例，当前高端PLC、工业网络协议市场、高端工业软件市场等仍被国外厂商垄断，边缘智能和工业应用开发等关键技术瓶颈突出。而新基建蕴含的巨大投资规模和产业协同效应，为锻造中国经济的强度和韧性提供了前所未有的机遇，也为实现关键技术和关键产品的自主创新这一目标提供了有利条件。如何协同国内企业创新资源，引导创新集聚和需求拉动，同样也需要新基建出“新”招。
（作者：中国社会科学院经济研究所教授）
责任编辑：刘玉成
国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见
标 题：国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见发文机关：能源局发文字号：来 源：能源局网站主题分类：公文种类：意见成文日期：2023年03月28日标 题：国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见发文机关：能源局发文字号：来 源：能源局网站主题分类：公文种类：意见成文日期：2023年03月28日国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见
各省（自治区、直辖市）能源局，有关省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团发展改革委，有关中央企业：
推动数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业数字化智能化转型升级，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。能源是经济社会发展的基础支撑，能源产业与数字技术融合发展是新时代推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎，是落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和建设新型能源体系的有效措施，对提升能源产业核心竞争力、推动能源高质量发展具有重要意义。为加快推进能源数字化智能化发展，现提出如下意见。
一、总体要求
（一）指导思想。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，深入实施创新驱动发展战略，推动数字技术与能源产业发展深度融合，加强传统能源与数字化智能化技术相融合的新型基础设施建设，释放能源数据要素价值潜力，强化网络与信息安全保障，有效提升能源数字化智能化发展水平，促进能源数字经济和绿色低碳循环经济发展，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，为积极稳妥推进碳达峰碳中和提供有力支撑。
（二）基本原则。
需求牵引。针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化转型发展需求，通过数字化智能化技术融合应用，急用先行、先易后难，分行业、分环节、分阶段补齐转型发展短板，为能源高质量发展提供有效支撑。
数字赋能。发挥智能电网延伸拓展能源网络潜能，推动形成能源智能调控体系，提升资源精准高效配置水平；推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和各环节的覆盖应用，提高行业整体能效、安全生产和绿色低碳水平。
协同高效。推动数据资源作为新型生产要素的充分流通和使用，打通不同主体间的信息壁垒，带动能源网络各环节的互联互动互补，提升产业链上下游及行业间协调运行效率，以数字化智能化转型促进能源绿色低碳发展的跨行业协同。
融合创新。聚焦原创性、引领性创新，加快人工智能、数字孪生、物联网、区块链等数字技术在能源领域的创新应用，推动跨学科、跨领域融合，促进创新成果的工程化、产业化，培育数字技术与能源产业融合发展新优势。
（三）发展目标。到2030年，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活，一批制约能源数字化智能化发展的共性关键技术取得突破，能源系统智能感知与智能调控体系加快形成，能源数字化智能化新模式新业态持续涌现，能源系统运行与管理模式向全面标准化、深度数字化和高度智能化加速转变，能源行业网络与信息安全保障能力明显增强，能源系统效率、可靠性、包容性稳步提高，能源生产和供应多元化加速拓展、质量效益加速提升，数字技术与能源产业融合发展对能源行业提质增效与碳排放强度和总量“双控”的支撑作用全面显现。
二、加快行业转型升级
（四）以数字化智能化技术加速发电清洁低碳转型。发展新能源和水能功率预测技术，统筹分析有关气象要素、电源状态、电网运行、用户需求、储能配置等变量因素。加强规模化新能源基地智能化技术改造，提高弱送端系统调节支撑能力，提升分布式新能源智能化水平，促进新能源发电的可靠并网及有序消纳，保障新能源资源充分开发。加快火电、水电等传统电源数字化设计建造和智能化升级，推进智能分散控制系统发展和应用，助力燃煤机组节能降碳改造、灵活性改造、供热改造“三改联动”，促进抽水蓄能和新型储能充分发挥灵活调节作用。推动数字技术深度应用于核电设计、制造、建设、运维等各领域各环节，打造全面感知、智慧运行的智能核电厂，全面提升核安全、网络安全和数据安全等保障水平。
（五）以数字化智能化电网支撑新型电力系统建设。推动实体电网数字呈现、仿真和决策，探索人工智能及数字孪生在电网智能辅助决策和调控方面的应用，提升电力系统多能互补联合调度智能化水平，推进基于数据驱动的电网暂态稳定智能评估与预警，提高电网仿真分析能力，支撑电网安全稳定运行。推动变电站和换流站智能运检、输电线路智能巡检、配电智能运维体系建设，发展电网灾害智能感知体系，提高供电可靠性和对偏远地区恶劣环境的适应性。加快新能源微网和高可靠性数字配电系统发展，提升用户侧分布式电源与新型储能资源智能高效配置与运行优化控制水平。提高负荷预测精度和新型电力负荷智能管理水平，推动负荷侧资源分层分级分类聚合及协同优化管理，加快推动负荷侧资源参与系统调节。发展电碳计量与核算监测体系，推动电力市场和碳市场数据交互耦合，支撑能源行业碳足迹监测与分析。
（六）以数字化智能化技术带动煤炭安全高效生产。推动构建智能地质保障系统，提升矿井地质条件探测精度与地质信息透明化水平。提升煤矿采掘成套装备智能化控制水平，采煤工作面加快实现采-支-运智能协同运行、地面远程控制及井下无人/少人操作，掘进工作面加快实现掘-支-锚-运-破多工序协同作业、智能快速掘进及远程控制。推动煤矿主煤流运输系统实现智能化无人值守运行，辅助运输系统实现运输车辆的智能调度与综合管控。推动煤矿建立基于全时空信息感知的灾害监测预警与智能综合防治系统。推进大型露天煤矿无人驾驶系统建设与常态化运行，支持露天煤矿采用半连续、连续开采工艺系统，提高露天煤矿智能化开采和安全生产水平。支持煤矿建设集智能地质保障、智能采掘（剥）、智能洗选、智能安控等于一体的智能化煤矿综合管控平台。
（七）以数字化智能化技术助力油气绿色低碳开发利用。加快油气勘探开发专业软件研发，推进数字盆地建设，推动油气勘探开发数据库、模型库和样本库建设。推动智能测井、智能化节点地震采集系统建设，推进智能钻完井、智能注采、智能化压裂系统部署及远程控制作业，扩大二氧化碳驱油技术应用。加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备在石油物探、钻井、场站巡检维护、工程救援等场景的应用，推动生产现场井、站、厂、设备等全过程智能联动与自动优化。推动油气与新能源协同开发，提高源网荷储一体化智能调控水平，强化生产用能的新能源替代。推动油气管网的信息化改造和数字化升级，推进智能管道、智能储气库建设，提升油气管网设施安全高效运行水平和储气调峰能力。加快数字化智能化炼厂升级建设，提高炼化能效水平。
（八）以数字化智能化用能加快能源消费环节节能提效。持续挖掘需求侧响应潜力，聚焦传统高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动汽车充电网络、智能楼宇等典型可调节负荷，探索峰谷分时电价、高可靠性电价、可中断负荷电价等价格激励方式，推动柔性负荷智能管理、虚拟电厂优化运营、分层分区精准匹配需求响应资源等，提升绿色用能多渠道智能互动水平。以产业园区、大型公共建筑为重点，以提高终端能源利用效能为目标，推进多能互补集成供能基础设施建设，提升能源综合梯级利用水平。推动普及用能自主调优、多能协同调度等智能化用能服务，引导用户实施技术节能、管理节能策略，大力促进智能化用能服务模式创新，拓展面向终端用户的能源托管、碳排放计量、绿电交易等多样化增值服务。依托能源新型基础设施建设，推动能源消费环节节能提效与智慧城市、数字乡村建设统筹规划，支撑区域能源绿色低碳循环发展体系构建。
（九）以新模式新业态促进数字能源生态构建。提高储能与供能、用能系统协同调控及诊断运维智能化水平，加快推动全国新型储能大数据平台建设，健全完善各省（区）信息采集报送途径和机制。提升氢能基础设施智能调控和安全预警水平，探索氢能跨能源网络协同优化潜力，推动氢电融合发展。推进综合能源服务与新型智慧城市、智慧园区、智能楼宇等用能场景深度耦合，利用数字技术提升综合能源服务绿色低碳效益。推动新能源汽车融入新型电力系统，提高有序充放电智能化水平，鼓励车网互动、光储充放等新模式新业态发展。探索能源新型基础设施共建共享，在确保安全、符合规范、责任明确的前提下，提高基础资源综合利用效率，降低建设和运营成本。推进能源行业大数据监测预警和综合服务平台体系建设，打造开放互联的行业科技信息资源服务共享体系，支撑行业发展动态监测和需求布局分析研判，服务数字治理。
三、推进应用试点示范
（十）推动多元化应用场景试点示范。围绕重点领域、关键环节、共性需求，依托能源工程因地制宜挖掘和拓展数字化智能化应用，重点推进在智能电厂、新能源及储能并网、输电线路智能巡检及灾害监测、智能变电站、自愈配网、智能微网、氢电耦合、分布式能源智能调控、虚拟电厂、电碳数据联动监测、智慧库坝、智能煤矿、智能油气田、智能管道、智能炼厂、综合能源服务、行业大数据中心及综合服务平台等应用场景组织示范工程承担系统性数字化智能化试点任务，在技术创新、运营模式、发展业态等方面深入探索、先行先试。
（十一）加强试点示范项目评估管理。强化试点示范项目实施监测，建立常态化项目信息上报及监测长效机制，提升项目管理信息化水平。建立试点示范成效评价机制，充分发挥行业协（学）会、智库咨询机构等多方力量在示范项目技术支持、试验检测、评估论证等方面的能力和作用，推动开展示范项目定期评优，分析评估新技术、新产品、新方案、新模式实际应用效果，总结可复制推广的做法和成功经验，组织遴选一批先进可靠、成熟适用、应用前景广阔、带动性强的示范内容，向领域内类似场景进行推广应用，加强标杆示范引领，确保取得实效。
四、推动共性技术突破
（十二）推动能源装备智能感知与智能终端技术突破。加快能源装备智能传感与量测技术研发，提升面向海量终端的多传感协同感知、数据实时采集和精准计量监测水平。推动先进定位与授时技术在能源装备感知终端的集成应用，加快相关终端产品研发。推动面向复杂环境和多应用场景的特种智能机器人、无人机等技术装备研发，提升人机交互能力和智能装备的成套化水平，服务远程设备操控、智能巡检、智能运维、故障诊断、应急救援等能源基础设施数字化智能化典型业务场景。推动基于人工智能的能源装备状态识别、可靠性评估及故障诊断技术发展。
（十三）推动能源系统智能调控技术突破。推动面向能源装备和系统的数字孪生模型及智能控制算法开发，提高能源系统仿真分析的规模和精度。加快面向信息物理融合能源系统应用的低成本、高性能信息通信技术研究，实现新型通信技术、感知技术与能源装备终端的融合，提升现场感知、计算和数据传输交互能力。推动能源流与信息流高度融合的智能调控及安全仿真方法研究，强化多源数据采集、保护数据隐私的融合共享及大数据分析处理，发展基于群体智能、云边协同和混合增强的能源系统调控辅助决策技术，提升能源系统动态监测、协同运行控制及灾害预警水平，探索多能源统一协同调度，支撑系统广域互济调节、新能源供给消纳和安全稳定运行。
（十四）推动能源系统网络安全技术突破。加强融合本体安全和网络安全的能源装备及系统保护技术研究，加快推进内生安全理论技术在能源系统网络安全领域的应用，提升网络安全智能防护技术水平，强化监控及调度系统网络安全预警及响应处置，提高主动免疫和主动防御能力，实现自动化安全风险识别、风险阻断和攻击溯源。推动开展能源数据安全共享及多方协同技术研发，发展能源数据可信共享与精准溯源技术，强化数据共享中的确权及动态访问控制，提高敏感数据泄露监测、数据异常流动分析等技术保障能力，促进构建数据可信流通环境，提高数据流通效率。
五、健全发展支撑体系
（十五）增强能源系统网络安全保障能力。推动煤矿构建覆盖业务全生命周期的“预警、监测、响应”动态防御体系，提升油气田工业主机主动防御能力，加强电厂工控系统网络安全防护，推进传统能源厂（站）信息系统网络安全动态防护、云安全防护、移动安全防护升级，加快实现核心装备控制系统安全可信、自主可控。进一步完善电力监控系统安全防护体系，推进电力系统网络安全风险态势感知、预警和应急处置能力建设，强化电力行业网络安全技术监督。加快推动能源领域工控系统、芯片、操作系统、通用基础软硬件等自主可控和安全可靠应用。
（十六）推动能源数据分类分级管理与共享应用。推动能源行业数据分类分级保护制度建设，加强数据安全治理。对于安全敏感性高的数据，提高数据汇聚融合的风险识别与防护水平，强化数据脱敏、加密保护和安全合规评估；对于安全敏感性低的数据，健全确权、流通、交易和分配机制，有序推动数据在产业链上下游的共享，推进数据共享全过程的在线流转和在线跟踪，支持数据便捷共享应用。加强行业大数据中心数据安全监管，强化数据安全风险态势监测，规范数据使用。充分结合全国一体化大数据中心体系建设，推动算力资源规模化集约化布局、协同联动，提高算力使用效率。
（十七）完善能源数字化智能化标准体系。立足典型场景应用需求，加强能源各行业现行相关标准与数字技术应用的统筹衔接，推动各行业加快编制一批数字化智能化关键技术标准和应用标准，推进与国际标准体系兼容，引导各行业分类制定数字化智能化评价体系。持续完善能源数字化智能化领域标准化组织建设，加强标准研制、实施和信息反馈闭环管理。建立健全能源数字化智能化与标准化互动支撑机制，完善数字化智能化科技成果转化为标准的评价机制和服务体系，广泛挖掘技术先进、市场推广价值优良的示范成果进行技术标准化推广应用。
（十八）加快能源数字化智能化人才培养。深化能源数字化智能化领域产教融合，支持企业与院校围绕重点发展方向和关键技术共建产业学院、联合实验室、实习基地等。依托重大能源工程、能源创新平台，加速能源数字化智能化中青年骨干人才培养，加速培育一批具备能源技术与数字技术融合知识技能的跨界复合型人才。鼓励将能源数字化智能化人才纳入各类人才计划支持范围，优化人才评价及激励政策。促进交流引进，大力吸引能源数字化智能化领域海外高层次人才回国（来华）创业和从事教学科研等活动。
六、加大组织保障力度
（十九）强化组织实施。国家能源局牵头建立能源数字化智能化发展专项协调推进机制，会同有关部门分工协作解决重大问题，指导各地方完善相关配套政策机制。各地方能源主管部门要根据意见要求，建立健全工作机制，结合实际加快推动本地区能源数字化智能化发展。各相关企业要切实发挥创新主体作用，依托专业领域优势，做好各项要素保障。相关行业协（学）会、智库咨询机构要充分发挥沟通政府与服务企业的桥梁纽带作用，做好政策宣传解读，及时反映行业和企业诉求，为相关部门和企业提供信息服务、搭建沟通合作桥梁。
（二十）推动协同创新。依托国家能源科技创新体系，推动建设一批能源数字化智能化研发创新平台，积极探索“揭榜挂帅”“赛马”等机制，围绕能源数字化智能化技术创新重点方向开展系统性研究，加快前沿和关键核心技术装备攻关，提升全产业链自主可控水平。充分发挥龙头企业牵引作用，鼓励民营企业和社会资本积极参与能源数字化智能化技术创新，支持由企业牵头联合科研机构、高校、金融机构、社会服务机构等共同发起建立能源数字化智能化创新联合体，大力推进产学研深度融合，鼓励开展国际合作，构建开放共享的创新生态圈，加速科技研发与科技成果应用的双向迭代。
（二十一）加大支持力度。国家明确的各类能源数字化智能化示范项目，各级能源主管部门要加大支持力度，优先纳入相关规划。将能源数字化智能化创新应用示范相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围，享受相关优惠和支持政策，并在行业评优评奖方面予以倾斜。发挥财政资金的引导作用，落实好促进数字科技创新的投资、税收、金融、保险、知识产权等支持政策，用好科技创新再贷款和碳减排支持工具，鼓励金融机构创新产品和服务，加大对能源数字化智能化技术创新的资金支持力度，形成支持能源数字化智能化发展的长效机制。
国家能源局2023年3月28日
国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见
各省（自治区、直辖市）能源局，有关省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团发展改革委，有关中央企业：
推动数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业数字化智能化转型升级，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。能源是经济社会发展的基础支撑，能源产业与数字技术融合发展是新时代推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎，是落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和建设新型能源体系的有效措施，对提升能源产业核心竞争力、推动能源高质量发展具有重要意义。为加快推进能源数字化智能化发展，现提出如下意见。
一、总体要求
（一）指导思想。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，深入实施创新驱动发展战略，推动数字技术与能源产业发展深度融合，加强传统能源与数字化智能化技术相融合的新型基础设施建设，释放能源数据要素价值潜力，强化网络与信息安全保障，有效提升能源数字化智能化发展水平，促进能源数字经济和绿色低碳循环经济发展，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，为积极稳妥推进碳达峰碳中和提供有力支撑。
（二）基本原则。
需求牵引。针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化转型发展需求，通过数字化智能化技术融合应用，急用先行、先易后难，分行业、分环节、分阶段补齐转型发展短板，为能源高质量发展提供有效支撑。
数字赋能。发挥智能电网延伸拓展能源网络潜能，推动形成能源智能调控体系，提升资源精准高效配置水平；推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和各环节的覆盖应用，提高行业整体能效、安全生产和绿色低碳水平。
协同高效。推动数据资源作为新型生产要素的充分流通和使用，打通不同主体间的信息壁垒，带动能源网络各环节的互联互动互补，提升产业链上下游及行业间协调运行效率，以数字化智能化转型促进能源绿色低碳发展的跨行业协同。
融合创新。聚焦原创性、引领性创新，加快人工智能、数字孪生、物联网、区块链等数字技术在能源领域的创新应用，推动跨学科、跨领域融合，促进创新成果的工程化、产业化，培育数字技术与能源产业融合发展新优势。
（三）发展目标。到2030年，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活，一批制约能源数字化智能化发展的共性关键技术取得突破，能源系统智能感知与智能调控体系加快形成，能源数字化智能化新模式新业态持续涌现，能源系统运行与管理模式向全面标准化、深度数字化和高度智能化加速转变，能源行业网络与信息安全保障能力明显增强，能源系统效率、可靠性、包容性稳步提高，能源生产和供应多元化加速拓展、质量效益加速提升，数字技术与能源产业融合发展对能源行业提质增效与碳排放强度和总量“双控”的支撑作用全面显现。
二、加快行业转型升级
（四）以数字化智能化技术加速发电清洁低碳转型。发展新能源和水能功率预测技术，统筹分析有关气象要素、电源状态、电网运行、用户需求、储能配置等变量因素。加强规模化新能源基地智能化技术改造，提高弱送端系统调节支撑能力，提升分布式新能源智能化水平，促进新能源发电的可靠并网及有序消纳，保障新能源资源充分开发。加快火电、水电等传统电源数字化设计建造和智能化升级，推进智能分散控制系统发展和应用，助力燃煤机组节能降碳改造、灵活性改造、供热改造“三改联动”，促进抽水蓄能和新型储能充分发挥灵活调节作用。推动数字技术深度应用于核电设计、制造、建设、运维等各领域各环节，打造全面感知、智慧运行的智能核电厂，全面提升核安全、网络安全和数据安全等保障水平。
（五）以数字化智能化电网支撑新型电力系统建设。推动实体电网数字呈现、仿真和决策，探索人工智能及数字孪生在电网智能辅助决策和调控方面的应用，提升电力系统多能互补联合调度智能化水平，推进基于数据驱动的电网暂态稳定智能评估与预警，提高电网仿真分析能力，支撑电网安全稳定运行。推动变电站和换流站智能运检、输电线路智能巡检、配电智能运维体系建设，发展电网灾害智能感知体系，提高供电可靠性和对偏远地区恶劣环境的适应性。加快新能源微网和高可靠性数字配电系统发展，提升用户侧分布式电源与新型储能资源智能高效配置与运行优化控制水平。提高负荷预测精度和新型电力负荷智能管理水平，推动负荷侧资源分层分级分类聚合及协同优化管理，加快推动负荷侧资源参与系统调节。发展电碳计量与核算监测体系，推动电力市场和碳市场数据交互耦合，支撑能源行业碳足迹监测与分析。
（六）以数字化智能化技术带动煤炭安全高效生产。推动构建智能地质保障系统，提升矿井地质条件探测精度与地质信息透明化水平。提升煤矿采掘成套装备智能化控制水平，采煤工作面加快实现采-支-运智能协同运行、地面远程控制及井下无人/少人操作，掘进工作面加快实现掘-支-锚-运-破多工序协同作业、智能快速掘进及远程控制。推动煤矿主煤流运输系统实现智能化无人值守运行，辅助运输系统实现运输车辆的智能调度与综合管控。推动煤矿建立基于全时空信息感知的灾害监测预警与智能综合防治系统。推进大型露天煤矿无人驾驶系统建设与常态化运行，支持露天煤矿采用半连续、连续开采工艺系统，提高露天煤矿智能化开采和安全生产水平。支持煤矿建设集智能地质保障、智能采掘（剥）、智能洗选、智能安控等于一体的智能化煤矿综合管控平台。
（七）以数字化智能化技术助力油气绿色低碳开发利用。加快油气勘探开发专业软件研发，推进数字盆地建设，推动油气勘探开发数据库、模型库和样本库建设。推动智能测井、智能化节点地震采集系统建设，推进智能钻完井、智能注采、智能化压裂系统部署及远程控制作业，扩大二氧化碳驱油技术应用。加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备在石油物探、钻井、场站巡检维护、工程救援等场景的应用，推动生产现场井、站、厂、设备等全过程智能联动与自动优化。推动油气与新能源协同开发，提高源网荷储一体化智能调控水平，强化生产用能的新能源替代。推动油气管网的信息化改造和数字化升级，推进智能管道、智能储气库建设，提升油气管网设施安全高效运行水平和储气调峰能力。加快数字化智能化炼厂升级建设，提高炼化能效水平。
（八）以数字化智能化用能加快能源消费环节节能提效。持续挖掘需求侧响应潜力，聚焦传统高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动汽车充电网络、智能楼宇等典型可调节负荷，探索峰谷分时电价、高可靠性电价、可中断负荷电价等价格激励方式，推动柔性负荷智能管理、虚拟电厂优化运营、分层分区精准匹配需求响应资源等，提升绿色用能多渠道智能互动水平。以产业园区、大型公共建筑为重点，以提高终端能源利用效能为目标，推进多能互补集成供能基础设施建设，提升能源综合梯级利用水平。推动普及用能自主调优、多能协同调度等智能化用能服务，引导用户实施技术节能、管理节能策略，大力促进智能化用能服务模式创新，拓展面向终端用户的能源托管、碳排放计量、绿电交易等多样化增值服务。依托能源新型基础设施建设，推动能源消费环节节能提效与智慧城市、数字乡村建设统筹规划，支撑区域能源绿色低碳循环发展体系构建。
（九）以新模式新业态促进数字能源生态构建。提高储能与供能、用能系统协同调控及诊断运维智能化水平，加快推动全国新型储能大数据平台建设，健全完善各省（区）信息采集报送途径和机制。提升氢能基础设施智能调控和安全预警水平，探索氢能跨能源网络协同优化潜力，推动氢电融合发展。推进综合能源服务与新型智慧城市、智慧园区、智能楼宇等用能场景深度耦合，利用数字技术提升综合能源服务绿色低碳效益。推动新能源汽车融入新型电力系统，提高有序充放电智能化水平，鼓励车网互动、光储充放等新模式新业态发展。探索能源新型基础设施共建共享，在确保安全、符合规范、责任明确的前提下，提高基础资源综合利用效率，降低建设和运营成本。推进能源行业大数据监测预警和综合服务平台体系建设，打造开放互联的行业科技信息资源服务共享体系，支撑行业发展动态监测和需求布局分析研判，服务数字治理。
三、推进应用试点示范
（十）推动多元化应用场景试点示范。围绕重点领域、关键环节、共性需求，依托能源工程因地制宜挖掘和拓展数字化智能化应用，重点推进在智能电厂、新能源及储能并网、输电线路智能巡检及灾害监测、智能变电站、自愈配网、智能微网、氢电耦合、分布式能源智能调控、虚拟电厂、电碳数据联动监测、智慧库坝、智能煤矿、智能油气田、智能管道、智能炼厂、综合能源服务、行业大数据中心及综合服务平台等应用场景组织示范工程承担系统性数字化智能化试点任务，在技术创新、运营模式、发展业态等方面深入探索、先行先试。
（十一）加强试点示范项目评估管理。强化试点示范项目实施监测，建立常态化项目信息上报及监测长效机制，提升项目管理信息化水平。建立试点示范成效评价机制，充分发挥行业协（学）会、智库咨询机构等多方力量在示范项目技术支持、试验检测、评估论证等方面的能力和作用，推动开展示范项目定期评优，分析评估新技术、新产品、新方案、新模式实际应用效果，总结可复制推广的做法和成功经验，组织遴选一批先进可靠、成熟适用、应用前景广阔、带动性强的示范内容，向领域内类似场景进行推广应用，加强标杆示范引领，确保取得实效。
四、推动共性技术突破
（十二）推动能源装备智能感知与智能终端技术突破。加快能源装备智能传感与量测技术研发，提升面向海量终端的多传感协同感知、数据实时采集和精准计量监测水平。推动先进定位与授时技术在能源装备感知终端的集成应用，加快相关终端产品研发。推动面向复杂环境和多应用场景的特种智能机器人、无人机等技术装备研发，提升人机交互能力和智能装备的成套化水平，服务远程设备操控、智能巡检、智能运维、故障诊断、应急救援等能源基础设施数字化智能化典型业务场景。推动基于人工智能的能源装备状态识别、可靠性评估及故障诊断技术发展。
（十三）推动能源系统智能调控技术突破。推动面向能源装备和系统的数字孪生模型及智能控制算法开发，提高能源系统仿真分析的规模和精度。加快面向信息物理融合能源系统应用的低成本、高性能信息通信技术研究，实现新型通信技术、感知技术与能源装备终端的融合，提升现场感知、计算和数据传输交互能力。推动能源流与信息流高度融合的智能调控及安全仿真方法研究，强化多源数据采集、保护数据隐私的融合共享及大数据分析处理，发展基于群体智能、云边协同和混合增强的能源系统调控辅助决策技术，提升能源系统动态监测、协同运行控制及灾害预警水平，探索多能源统一协同调度，支撑系统广域互济调节、新能源供给消纳和安全稳定运行。
（十四）推动能源系统网络安全技术突破。加强融合本体安全和网络安全的能源装备及系统保护技术研究，加快推进内生安全理论技术在能源系统网络安全领域的应用，提升网络安全智能防护技术水平，强化监控及调度系统网络安全预警及响应处置，提高主动免疫和主动防御能力，实现自动化安全风险识别、风险阻断和攻击溯源。推动开展能源数据安全共享及多方协同技术研发，发展能源数据可信共享与精准溯源技术，强化数据共享中的确权及动态访问控制，提高敏感数据泄露监测、数据异常流动分析等技术保障能力，促进构建数据可信流通环境，提高数据流通效率。
五、健全发展支撑体系
（十五）增强能源系统网络安全保障能力。推动煤矿构建覆盖业务全生命周期的“预警、监测、响应”动态防御体系，提升油气田工业主机主动防御能力，加强电厂工控系统网络安全防护，推进传统能源厂（站）信息系统网络安全动态防护、云安全防护、移动安全防护升级，加快实现核心装备控制系统安全可信、自主可控。进一步完善电力监控系统安全防护体系，推进电力系统网络安全风险态势感知、预警和应急处置能力建设，强化电力行业网络安全技术监督。加快推动能源领域工控系统、芯片、操作系统、通用基础软硬件等自主可控和安全可靠应用。
（十六）推动能源数据分类分级管理与共享应用。推动能源行业数据分类分级保护制度建设，加强数据安全治理。对于安全敏感性高的数据，提高数据汇聚融合的风险识别与防护水平，强化数据脱敏、加密保护和安全合规评估；对于安全敏感性低的数据，健全确权、流通、交易和分配机制，有序推动数据在产业链上下游的共享，推进数据共享全过程的在线流转和在线跟踪，支持数据便捷共享应用。加强行业大数据中心数据安全监管，强化数据安全风险态势监测，规范数据使用。充分结合全国一体化大数据中心体系建设，推动算力资源规模化集约化布局、协同联动，提高算力使用效率。
（十七）完善能源数字化智能化标准体系。立足典型场景应用需求，加强能源各行业现行相关标准与数字技术应用的统筹衔接，推动各行业加快编制一批数字化智能化关键技术标准和应用标准，推进与国际标准体系兼容，引导各行业分类制定数字化智能化评价体系。持续完善能源数字化智能化领域标准化组织建设，加强标准研制、实施和信息反馈闭环管理。建立健全能源数字化智能化与标准化互动支撑机制，完善数字化智能化科技成果转化为标准的评价机制和服务体系，广泛挖掘技术先进、市场推广价值优良的示范成果进行技术标准化推广应用。
（十八）加快能源数字化智能化人才培养。深化能源数字化智能化领域产教融合，支持企业与院校围绕重点发展方向和关键技术共建产业学院、联合实验室、实习基地等。依托重大能源工程、能源创新平台，加速能源数字化智能化中青年骨干人才培养，加速培育一批具备能源技术与数字技术融合知识技能的跨界复合型人才。鼓励将能源数字化智能化人才纳入各类人才计划支持范围，优化人才评价及激励政策。促进交流引进，大力吸引能源数字化智能化领域海外高层次人才回国（来华）创业和从事教学科研等活动。
六、加大组织保障力度
（十九）强化组织实施。国家能源局牵头建立能源数字化智能化发展专项协调推进机制，会同有关部门分工协作解决重大问题，指导各地方完善相关配套政策机制。各地方能源主管部门要根据意见要求，建立健全工作机制，结合实际加快推动本地区能源数字化智能化发展。各相关企业要切实发挥创新主体作用，依托专业领域优势，做好各项要素保障。相关行业协（学）会、智库咨询机构要充分发挥沟通政府与服务企业的桥梁纽带作用，做好政策宣传解读，及时反映行业和企业诉求，为相关部门和企业提供信息服务、搭建沟通合作桥梁。
（二十）推动协同创新。依托国家能源科技创新体系，推动建设一批能源数字化智能化研发创新平台，积极探索“揭榜挂帅”“赛马”等机制，围绕能源数字化智能化技术创新重点方向开展系统性研究，加快前沿和关键核心技术装备攻关，提升全产业链自主可控水平。充分发挥龙头企业牵引作用，鼓励民营企业和社会资本积极参与能源数字化智能化技术创新，支持由企业牵头联合科研机构、高校、金融机构、社会服务机构等共同发起建立能源数字化智能化创新联合体，大力推进产学研深度融合，鼓励开展国际合作，构建开放共享的创新生态圈，加速科技研发与科技成果应用的双向迭代。
（二十一）加大支持力度。国家明确的各类能源数字化智能化示范项目，各级能源主管部门要加大支持力度，优先纳入相关规划。将能源数字化智能化创新应用示范相关技术装备优先纳入能源领域首台（套）重大技术装备支持范围，享受相关优惠和支持政策，并在行业评优评奖方面予以倾斜。发挥财政资金的引导作用，落实好促进数字科技创新的投资、税收、金融、保险、知识产权等支持政策，用好科技创新再贷款和碳减排支持工具，鼓励金融机构创新产品和服务，加大对能源数字化智能化技术创新的资金支持力度，形成支持能源数字化智能化发展的长效机制。
国家能源局2023年3月28日
扫一扫在手机打开当前页新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
为什么要发展人工智能
最近人工智能的话题很火，无论是硅谷的创业公司、大学及科研机构，还是世界科技巨头谷歌、微软及百度都纷纷在人工智能领域投入大量人力物力做前瞻性的研究，而科技媒体也不断将人工智能话题放在头条位置，很显然当前一股席卷全球的人工智能热潮正扑面而来。
事实上人工智能是一个古老而沉闷的计算机学科，自诞生起到今天至少有超过50年的历史。很奇怪，人工智能沉寂了多年，现在为什么又突然热门起来了呢？大量事实证明，这当中最主要的原因就是今天硬件复兴了，也带动了人工智能的复兴。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算等核心关键技术的大发展大突破，这个星球上的一切硬件都在面临着被智能化，而人类对智能化的终极追求就是实现人工智能。
人工智能的目的究竟是什么？众所周知，人工智能在二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。既然人类都在不遗余力的追求人工智能，那么怎样才算人工智能？人们这么做的目的又是什么？这是两个很有意思而又十分关键的问题，因为全球最顶尖的科学家为此争论了半个世纪都没有统一的结果。
抛开纷繁复杂的定义讨论，人工智能（ArtificialIntelligence）顾名思义是人造的智能，也就是让机器具备人类一样的行为能力及思维意识。那么这样化繁为简的理解正确吗？很幸运这个意思可以通过众多业内顶尖专家的言论佐证。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授说“人工智能是关于怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
很显然，以目前的科技发展水平，要让机器具备人类一样的行为能力不会太难，但是要让机器具备人类一样的思维意识还是一项巨大挑战。既然人工智能包括人类的行为能力及思维意识两个部分，那么我们让机器实现人工智能的路径是不是可以分成行为能力及思维意识两个阶段呢？如果一谈到人工智能就直奔如何让机器学会像人一样思考这样宏大的主题，容易误入歧途，倒不如不要那么好高骛远，先谈谈怎么让机器具备人类一样的行为能力吧。
既然人工智能是要让机器具备人类一样的行为能力及思维意识，那么这么做的目的是什么呢？很多人包括很顶尖的科学家都认为，人工智能可以让人类实现永生，因此全球很多顶尖的企业及机构都在苦苦探寻人类大脑的奥秘，不遗余力地模仿复制及模拟人类大脑。毫无疑问，要让机器人具备人类的思维意识，无疑于要让人类代替上帝思考，难度有多大可想而知。
事实上，迄今为止没有任何数据及案例能证明，让人类实现永生是人工智能的终极追求。也许，当我们把人工智能的期望降低一点，那么很快就发现人工智能未必能让人类实现永生，但是可以对人类有无尽的帮助。实际上，人工智能的目的更多是为了解放人类劳动，让人类生活得更好。比如汽车的出现代替了人类双腿走路，计算机的出现代替了手工抄写材料，洗衣机的出现代替了人工搓洗衣服，将人类从低效率的苦活、累活、及脏活等重复劳动中解放出来，未来的人工智能毫无疑问可以比现在做的更好。
对机器人威胁的担忧暂时是多余的
即使目前看来要让机器学会像人类一样思考比拥抱上帝还要困难，但是随着人工智能技术的快速发展，必然会有越来越多的机器具备人类一样的行为能力，也就是会有越来越多的机器人出现在我们的工作及生活中。那么问题来了，机器人的大量出现会不会威胁到人类安全啊？一不小心造成人类毁灭那可不是一件好玩的事情。
很显然，以目前可以预估到的科技水平看，不是机器人不会威胁人类，而是远远还没有到需要担忧的阶段，也许再过二三十年就可以认真思考和争论一下这个问题了，现在我们要做的就是如何让人工智能帮助人类生活得更好。
越来越多的事实可以证明，在简单重复的高强度劳动中，更多的应用机器人会提升效率，可以将人类从低效率的苦活、累活、及脏活等重复劳动中解放出来。也许很多人马上就跳出来说，这样岂不是造成大量工人失业，从而造成社会动荡、经济下滑？这个担忧就像汽车的出现会让很多马夫失业、让很多养马产业破产是一样的。
假如未来某天人工智能大发展之后，也许人类一周只需要工作三天就够了，但是社会经济的总产出不但没有下降反而因为机器人效率的提高而实现成倍增长，人类的生活消费水平从而大幅提升。当人类通过机器人为我们劳动而让我们实现丰衣足食，即使不工作又有什么关系呢？毕竟劳动不是我们的目的，而只是目前获得生存的一种手段，人类不会因为缺乏劳动而死亡，而缺少食物则会。
机器代理人会是人工智能的突破口吗？
众所周知，人类大脑是自然界最复杂的系统之一，是一个由约140亿个神经元组成的繁复的神经网络。很多心理学家认为，目前人类大脑只使用了3%，或者最多不超过10%，也就是说人类大脑90%以上都是处于休眠状态。目前已知的全球运行最快速的高性能计算机人工大脑，其智力水平大约与3岁小孩相当，可想而知要达到一个成年人的智力水平，我们还需要多大的研发工作量，更重要的是对大脑的研究我们聪明的计算机专家爱莫能助。
因为要想模拟大脑，总得先摸清楚大脑的运作原理吧？很遗憾，模拟大脑主要是计算机科学，但是了解大脑运作则属于生命科学，已经超出了聪明的计算机科学家的擅长领域，不是说生命科学家没有计算机专家聪明，而是生命科学没有摩尔定律，很少看到生命科学领域有计算机领域这样实现指数式的技术突破。因此，过去几十年，生命科学的发展是远远跟不上计算机科学的发展速度的，造成了人工智能相当于是一条腿在走路。
要判断一台机器是否真能够像人类一样“思考”目前来说还有不少难度，而最常用的方法就是让其进行“图灵测试”。计算机科学家阿兰图灵在1950年发表的论文《机器能思考吗》中，提出了著名的“图灵测试”，并且图灵预言，到2000年将有足够聪明的机器通过该项测试。
令人遗憾的是，在过去的64年中全球还没有一台机器通过了图灵测试，直到2014年6月英国雷丁大学一台超级计算机巧合通过了该项测试，从而成为有史以来首台通过“图灵测试”的机器。而这个时间比图灵原先预言的时间足足晚了15年，可见对于一日千里的计算机技术，人工智能的发展并没有像预期的那样取得突飞猛进的效果。
人工智能领域著名的“蓝色大脑”计划，是由瑞士科学家设想的一个复制人类大脑的人工智能工程，从2005年启动至今已经近十年过去了，尽管该项目科学家在2009年声称有望在2020年左右制造出科学史上第一台会“思考”的机器，可是这个可能性有多大今天大家心知肚明。
很显然，要让机器具备人类的思维意识，学会像人类一样思考，这不是一件简单的事情。那么有没有更好的办法去实现人工智能呢？毕竟人工智能未必就是要让机器模仿复制一个人类大脑出来，模拟大脑只是其中一种路径，科学家应该寻找更多路径来实现人工智能。这方面也许好莱坞科幻大片“未来战警”又名“机器代理人”可以给我们的人工智能科学家带来一些启发。
正如“机器代理人”电影描述的那样，人类可以通过网络连接远程控制一个仿生机器人实现自己的行为能力，包括视觉、听觉及触角的同步。这也就意味着，人类可以实现瞬间的空间地理位置转移，你可以随时出现在地球的任何一个角落甚至是在火星上，只要那里有可以与你实现连接的机器人即可。更进一步，在实现机器代理人的基础上，只需要实现人类的记忆迁移与延续即可实现永生了。因为肉体是无所谓的，肉体可以通过基因工程克隆一个出来甚至是用仿生机器人都行，从目前的克隆技术看这块不会存在太多障碍，总比要克隆一个大脑容易的多。
目前要搞清楚的是一部机器通过远程的人类控制而具备人类的大部分的行为能力，是否也属于一种间接的人工智能呢？正如微软Hololens全息眼镜一样，不是通过传统光的干涉和衍射去实现全息投影，而是通过虚拟现实及增强现实技术去实现，目的就是让人感觉到三维全息影像这个视觉效果，至于是通过什么手段去实现其实并不重要。很显然，实现人工智能未必要死抱着模拟人类大脑不放，不妨试试其他更容易的路径。
毫无疑问，机器代理人式的人工智能要比单纯的依靠机器自我具备人类思维意识的人工智能更容易实现，而且也同样可以为人类从事各种复杂劳动提供极大帮助，比如从事消防救火及深海探险等工作，或者是远在数万公里之外的医学专家也可以足不出户在其他国家成功完成一台高难度的手术。总之，不管是以何种方式、何种路径去实现的人工智能，本质上再先进的技术都是为人类服务的，让人类生活得更美好才是技术进步的源动力。
发展人工智能经济意义分析2017年7月20日，国务院正式印发了《新一代人工智能战略规划》。明确提出我国新一代人工智能发展的目标，要求到2020年人工智能技術与世界先進水平同步；到2025年人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力；到2030年，中国成为世界主要人工智能的创新中心，人工智能核心产业规模超过一万亿元，带动相关产业规模约10万亿元。对与人工智能的发展，我国已经提到了国家政策面的高度。
一、人工智能大幅提高劳动生产率
研究表明，人工智能可以通過三种方式激发经济增長潜力。
1，人工智能通過过转变工作方式，帮助企业更有效利用实践，进而大幅提升现有的劳动生产率。
2，人工智能甚至可以替代大部分劳动力，成为一种全新的生产要素。
3，人工智能的普及能帶动产业结构的升级换代，推动更多相关行业的创新。开拓生产、服务、医药等行业经济发展的全新济源。
根据普华永道6月27日发表的《抓住机遇--2017夏季达沃斯论坛报告》预测，到2030年人工智能对世界经济的贡献将达到15.7万亿美元，中国与北美有望成为人工智能的最大受益者，总获益相当于10.7万亿美元。到2035年，人工智能有望推动中国劳动生產率提高27%，人工智能到2035年拉动中国经济年增涨，從6.3%提速至7.9%。
二、“第四次工业革命”
自从人工智能自诞生以來，亦开始与各类行业深度融合，成为经济结构转型升级的新支点。目前人工智能已經在GPU、人脸识别和无人驾驶等各个领域得到了快速的应用。在制造业方面，未来汽车行业的研发设计、供应链运输、驾驶技术的提供以及交通的解決方案等將有人工智能的参与。
有统计表明，无人驾驶汽车比传统人力驾驶安全系数更高，驾驶时间更长，並且可以減少80%的交通事故。服务业也同样广泛应用受益於人工智能技術的发展应用。相信未来，人工智能技术将能广泛应用于智能城市的建设，大幅提高政府的治理效率。医疗保健行业是受益於人工智能的另一主要服务业。根据世界银行数据，全球医疗保健开销占全世界GDP的10％，而其中至少10％（约千亿美元）用于如癌症检测和X光片检查等的医疗手段诊断。乃至通过机械手臂做一些高难度的手术，例如上海的中山医院的心脏外科就有叫“达芬奇”的机械手臂为病人做手术。相较于人力而言，人工智能技术更加精确安全，成功率更高！相信在不远的未來人工智能技术帮助提升基层医院的诊断速度，准确程度和治疗精度。
三、人工智能冲击劳动力市场
在社会享受著人工智能技术所带来的生活品质提高的同时，市场也开始出现质疑人工智能的声音。
目前社会对人工智能最为担心的是人工智能的应用将冲击劳动力市场，导致失业率增加和工资的下降，最终带来通涨或通缩。事实上，这类观点并非好恶依据。世界经济论坛（WEF）早前发表了一份名为《职业的未來》的报告，预测人工智能将在今后5年改变商业模式劳动力市场，导致15个主要发达和新新经济体净损失超過500万个就业岗位。的确，未来很多蓝领及白领岗位。例如工厂工人，司机，客服代表、甚至是银行工作人员都有可能会面临失业的窘境。人工智能一定程度上对劳动力市场造成了冲击，也不可避免地对其他相关行业带来风险。技术进步带来的另外一个结果就是低通脹。可以这样分析，由于人工智能等互联网技术的崛起有效压缩了供应链中的多个环节，減少了企业的成本，進而降低了商品价格而降低消费者成本。
例如用美国统计局的数据看，通信服务商Verizon提供的无限流量套餐决定限量流量套餐的決定，拉低了美国6月核心通胀率0.2個百分点的。依次判断，人工智能技术似乎对通胀率亦将会有较为明显的的削弱作用。
四、正视科技变革带来的挑战
“科技是一把双刃劍”并非一個陌生的命题。不可否认，人工智能技术的发展的确会为人类社会帶來诸如失业率提高提高和物价降低等问题，但我们更应辨认地看待人工智能，正视人工智能带来的问题，并且以有效的政策配合来劲量消除其對社会的负面影响。在人工智能对劳动力市场的影响，需要考虑以下几个问题。
首先，随着人口红利的消失及社会老龄化程度的加剧，以人工智能为代表的制度和技术红利的发展是一个必然趋势。
其次，科技部在7月21日国务院新闻厅上表示，“科技发展对就业的冲击不是今天人工智能出现后才有的，生产机械的出现从二战后就开始导致大量手工业的工人失业。但长远看，科技带来的就业机会远远大于失业率。”未來，一些新新的专业性工作岗位会將应运而生，如人工智能的开发者、维护修理者目前是机械无法替代的。
最后，未来政府也会更加注重针对人工智能技术的相关政策的规划协调。一方面，政府将加大对劳动力进行再培训和教育力度，使其能夠从事一些人工智能的开发专业性领域，未来劳动力将更加适应智能社会和智能经济发展的需要。另一方面，由於人工智能的诞生会使大量財富集中到少数人手中，加剧社会财富的两极分化。
总而言之，近年全球的低通胀困局是由大宗商品价格下跌、人口老龄化导致的需求不足、以及欧美兼职热潮兴起所掩盖的劳动力闲置和薪资增长缓慢等综合因素导致。人工智能对通胀的影响最终还是取決於我来人均可支配收入和政府的再分配政策。故此人工智能技术的进步不是导致低通胀的唯一必然因素，反而技术进步反而会有助推动商品成本下降，给消费者带来更物美价廉的产品。在促进消费升级，同时带动全社會消費水平的提升。让我们做好相应准备，为未来布局，用积极的态度迎接这个必然的变革把！