国际能源科技发展动态研判与战略启示
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能源科技创新前沿突破不断涌现
随着能源技术和一系列新兴技术（如纳米、生物、新材料、人工智能等）的发展和深度融合，能源生产、转化、运输、存储、消费全产业链正发生深刻变革。从传统集中式到分布式能源，从智能电网到能源互联网，从石化智能工厂到煤炭大数据平台，从用户侧智慧用能到汽车充电设施互联互通，一些重大或颠覆性技术创新在不断创造新产业和新业态，改变着传统能源格局。
能源生产端诸如可再生能源、先进安全核能、化石能源清洁高效利用等先进技术正在改变传统能源开发利用方式，并稳步推进主体能源的清洁低碳更替。能源消费端致力于研发低能耗、高效能的绿色工艺与装备产品，工业生产向更绿色、更轻便、更高效方向发展，交通动力能源向智能化、电气化方向转变，建筑行业用能将实现洁净化、绿色化、智能化。而分布式智慧供能系统、能源互联网发展应用正在引发能源系统整体变革，智慧能源新业态初现雏形。
能源转型迈向数字化智能创新时代
人工智能、大数据、物联网等数字技术为能源行业重大挑战提供全新的数字化解决方案，数字化创新集中在数字技术和数据的智能使用上。
国际能源署 2017 年底发布首份《数字化与能源》报告指出，能源数字化转型的最大潜力是其能够破除能源各部门之间的壁垒，推动全球能源系统向互联、智能、高效、可靠和可持续方向发展。英国石油公司《技术展望报告 2018》指出，随着数字技术（包括传感器、超级计算、数据分析、自动化、人工智能等）依托云网络应用，到 2050 年一次能源需求和成本将降低 20％—30％。大数据和机器学习算法的普及，也推动着科研工作开始采用以人工智能和数据挖掘为基础的新兴研究手段，从而提升研究效率。美国斯坦福大学基于人工智能技术，利用现有的锂离子电池文献中的所有实验数据，构建了具备深度学习能力的计算机预测模型，仅耗时数分钟，即从材料数据库的 1 万多种候选材料中筛选出了 20 余种有潜力的固态电解质材料，其筛选效率是传统随机测试的百万倍。美国能源部还资助了机器学习在地热领域应用的研究项目，聚焦机器学习用于地热资源勘查和开发先进数据分析工具。日本新能源产业技术综合开发机构也部署了相关研究课题，利用物联网、人工智能等技术改善地热发电站的管理运营效率。
油气领域数字化智能化竞争激烈
化石能源行业正在从传统重资产行业转型为技术密集型、技术精细型产业，各竞争主体对数字化技术的应用速度与水平将会决定未来的行业座次和竞争版图，智能精细化勘采技术的进步将支撑开发深水深层和非常规油气资源。
2017 年世界经济论坛发布的《数字化转型倡议——石油和天然气行业》报告指出，大数据和分析工具、工业物联网和移动技术正成为油气企业首要的数字化主题，而机器人和无人机、可穿戴技术、人工智能将成为未来 3—5 年增长最快的领域。全球多家油气企业相继推出数字化创新举措：壳牌集团宣布在石油行业大规模推进人工智能应用计划，俄罗斯天然气公司实施 2030 年数字化转型战略，巴西国家石油公司成立数字化转型部门，中石油发布国内油气行业首个智能云平台等。
此外，IT 企业也在加强跨界和传统油气企业开展合作：华为公司的油藏模拟、油气物联网等解决方案已服务 70％ 的全球 TOP20 油气企业；IBM 公司牵手阿布扎比国家石油公司，首次将区块链技术应用于油气生产核算；通用电气公司和来宝集团联合推出世界第一艘数字钻井船；谷歌公司和道达尔公司将联合攻坚人工智能在油气勘探领域的应用。