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图灵奖得主、中国科学院院士姚期智最近在腾讯新基石科学基金会和南方科技大学共同举办的一场青年科学家论坛上，以“人工智能的科学视角”为题进行了分享。他认为，人工智能科学未来发展将呈现两大趋势，一是从弱智能走向通用智能，二是为学科间的交叉赋能，如具身智能、AI仿生、AI+量子等新技术、新应用将大量涌现。

近年来，中国农业科学院加速推进农业科技与人工智能技术融合创新，在生物育种、智能农机装备等领域组建交叉学科团队。如今，李慧慧带领团队致力于开发基于深度学习算法的基因组选择模型、全流程智慧育种平台等算法工具，进而提升水稻、玉米、小麦等主粮作物的育种效率。“我们在智慧育种上初步取得了一些成果。比如，利用机器学习和深度学习算法深度融合基因组、转录组和表型数据，识别出控制作物抗逆和高产的关键基因。”李慧慧说。

李慧慧表示，将人工智能应用到作物育种上，我国在一些领域展现出强劲的竞争力，但相比国际先进水平，在高质量数据的积累、开放共享上仍存在一定差距。“必须更好地整合跨学科、跨团队的数据资源，优化算法性能，并扩大人工智能技术的应用范围。”她建议。

国家能源局综合司副司长、新闻发言人张星介绍，意见重点对可再生能源安全可靠供应、传统能源稳妥有序替代，以及工业、交通、建筑、农业农村等重点领域加快可再生能源替代应用提出具体要求。

近日，国家发展改革委等相关部门联合印发关于大力实施可再生能源替代行动的指导意见，提出2025年全国可再生能源消费量达到11亿吨标煤以上，2030年达到15亿吨标煤以上等目标。

利用人工智能技术研究锂电池，我国总体上处于国际第一梯队，一些成果受到科学界广泛关注。比如，电子科技大学团队开发了高比能锂金属电池状态估计与寿命预测的机器学习方法，指导设计了延长电池使用寿命的方法；中国科学院物理研究所团队与张强/陈翔团队合作，结合机器学习模型与高通量筛选，开发了宽温域电解液新分子。

其中，能源网络基础设施投资稳步释放。5项在建跨省跨区特高压直流输电工程投资加快推进，辽宁、浙江、广西、山东液化天然气接收站投资快速增长，在建项目加快形成实物工作量。

国家能源局发展规划司副司长董万成介绍，我国推动能源领域“两重”建设，实施能源重点领域大规模设备更新，重点推动煤电机组“三改联动”、输配电、可再生能源、清洁取暖等领域设备更新和技术改造。前8个月，能源重点项目完成投资额约1.7万亿元，同比增长16.2%。

再看发电量，前三季度，全国可再生能源发电量达2.51万亿千瓦时，同比增加20.9%，约占全部发电量的35.5%。其中，风电太阳能发电量合计达13490亿千瓦时，同比增长26.3%，与同期第三产业用电量基本持平，超过了同期城乡居民生活用电量。

陈翔提醒，一些国家在人工智能大模型开发、专用芯片开发等方面占据主导，推动我国“人工智能驱动的科学研究”持续健康发展，还需要努力补上这些方面的短板。

甘肃酒泉，戈壁滩上，全球首台(套)300兆瓦级人工硐室压缩空气储能项目加紧施工，向主储气库深处开挖掘进，地下总容积约20万立方米。项目总投资约25亿元，计划在明年底完工。中国能建数科集团酒泉项目经理常艳芬介绍，压缩空气储能项目能够改变电力系统传统的即发即用模式，助力“三北”地区新能源资源规模化开发利用和电力系统安全稳定运行。

ku游娱乐登录页面国家能源局近日发布前三季度能源形势和可再生能源并网运行情况。数据显示，能源供给保障基础进一步夯实，发展新动能新活力持续增强。

今年以来，我国能源绿色低碳转型不断取得新突破。前三季度，全国可再生能源发电新增装机2.1亿千瓦，同比增长21%，占电力新增装机的86%。其中，水电新增797万千瓦，风电新增3912万千瓦，太阳能发电新增1.61亿千瓦，生物质发电新增137万千瓦，风电太阳能发电合计新增突破2亿千瓦。截至9月底，全国可再生能源装机达到17.3亿千瓦，同比增长25%，约占我国总装机的54.7%。

“作为西南地区首条特高压交流输电线路，川渝特高压工程总投资288亿元，建成后可将川西地区的清洁能源送到成渝地区负荷中心，预计每年输送清洁电能350亿千瓦时。”国网四川省电力公司建设部特高压建设管理处副处长朱丽娟说。

如何强化可再生能源替代保障措施？张星表示，健全法律法规标准，明确各类主体在可再生能源开发利用中的相关权利义务和法律责任，将可再生能源替代应用纳入各领域绿色低碳发展标准规范体系；完善绿色能源消费机制，使用绿证作为可再生能源电力消费核算的基础凭证，将消纳责任落实到重点用能单位；落实科技财政金融支持政策，支持可再生能源替代关键技术研发和试点应用；健全市场机制和价格机制，建立和完善适应可再生能源特性的电力中长期、现货和辅助服务市场交易机制；深化国际合作，推动绿证走出去。

“人工智能技术更好助力科研，离不开算力支撑，需要构建高效稳定的人工智能异构算力底座。”杨小康说，学校接下来将升级平台能力，努力开创人工智能与科研场景相结合的创新示范。

山东半岛，随着国家电投U1场址项目并网，我国单体最大的平价海上风电项目实现全容量并网发电。项目上网电价与传统燃煤电价相当，总装机容量150万千瓦，投运后年发电量45亿千瓦时，每年可节约标煤140万吨。

2023年2月，科技部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕新药创制、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求，布局前沿科技研发体系，推动人才聚集与国际交流合作。

全球约1750个植物种质库保存着超700万份种质资源，受限于分析工具，许多珍贵的遗传资源尚未得到充分利用。“人工智能辅助的基因组选择能在几周内分析上百万基因型，极大提升了育种流程效率和精度，应用潜力巨大。”李慧慧说。

推动人工智能与科学研究融合，技术支撑平台很重要。上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康说，为帮助更多老师使用人工智能辅助科研，学校和百度智能云联合打造了人工智能驱动的科学研究平台，实现了生成式人工智能与科研场景的结合。基于百度智能云提供的算力、大模型开发工具链等能力，科研人员在化学合成、流体计算、城市科学、法律等优势学科开展研究，取得了一系列突破成果。

董万成介绍，预计今年度冬期间全国最高用电负荷与夏季相当，较去年度冬负荷明显增长。电力供应总体有保障，但局部面临一定压力，如华北、华东、西南区域的部分省份用电高峰时段可能电力供应紧张，需采取需求侧响应措施。如出现极端、灾害性天气，全国电力供应缺口还可能进一步扩大，国家能源局将加强统筹协调，多措并举做好度冬保暖保供各项工作。

专家表示，物理、化学、材料等学科，是典型的理论和实验相结合的领域。布局人工智能驱动的科学研究，有助于增强基础研究的比较优势。

不仅是材料研发，在生命科学、药物研发、半导体、环境科学等多个领域，科学家都在探索利用人工智能技术，缩短研发周期、降低研发成本。

随着新能源产业快速发展，人们对电池性能的要求越来越高，而电解液对于电池理论性能的发挥起着关键作用。清华大学化学工程系教授张强与副研究员陈翔合作，带领团队提出了“人工智能设计锂电池电解液”的新方法，实现了先进电解液的高效设计开发。

非化石能源发电投资稳步增长。河北、辽宁、黑龙江、甘肃、新疆一批集中式风电项目加快推进，山东招远、江苏徐圩、浙江三澳、广东陆丰、广西白龙5个新核准核电项目逐步形成实物工作量。

“下一步，国家能源局还将通过强化顶层设计、推动技术创新、引导科学评价、加强国际交流等，推动新型储能产业发展。依托新型储能试点示范项目、能源领域首台(套)重大技术装备等，持续鼓励新型储能技术多元化发展，推动新型储能技术进步。”边广琦说。(本报记者 丁怡婷)电解液，被称为电池的“血液”，其设计是寻找到下一代电池的关键之一。然而，电解液材料分子组合浩如烟海，逐一筛选效率非常低。借助人工智能手段，科研人员有了快速开发电解液材料的新方法。

能源重点项目完成投资额保持较快增长，进一步夯实了能源供给保障基础，为经济社会高质量发展注入动能。截至9月底，全国发电总装机容量达到31.6亿千瓦，同比增长14.1%。煤炭、油气产能稳步提升，今年前三季度，原油、天然气产量同比增长2%、6.6%。

近年来，我国“人工智能驱动的科学研究”发展很快，一些领域逐渐走向国际前沿，不久有望实现更多有价值的突破。张强/陈翔团队正着力打通从人工智能设计电解液到投入产业应用的完整链条，李慧慧和团队将重点推进作物杂交种基因组选择以及环境适应性预测模型的开发。“我们对未来研究充满信心。”他们说。

以抗艾滋病病毒(HIV)小分子设计为例，上海交通大学人工智能研究院总工程师金耀辉介绍，过去筛选先导化合物需要2到3年，基于人工智能驱动的科学研究平台，科研人员2分钟内就生成超过25万个全新分子，并在30分钟内进一步筛选出172个潜在有效的分子，大幅提升分子设计的迭代效率。

澜沧江中下游，江水奔腾，11座水电站将蓄积的巨大水能转化为电能，“光伏海”绵延、“大风车”矗立，华能澜沧江水风光一体化清洁能源基地建设加紧推进，今年以来相继投产风电光伏项目超100万千瓦。前10月，基地新能源发电量同比增长超1.3倍。

能源新业态投资多点开花。前8个月，新型储能完成投资额同比增长21%，抽水蓄能完成投资额同比增长45.5%。甘肃、青海、新疆一批多能互补清洁能源基地项目有序推进，内蒙古在建绿氢制备项目、河南在建加氢设施项目持续形成有效投资。

在数据方面，团队开发了电解液高通量计算方法与软件，构建了领先的数据库，涵盖25万种以上的电解液分子结构；在算法方面，团队开发了领域知识嵌入的电解液大模型及软件平台，可以实现亿量级分子空间维度的电解液分子性质快速预测与精准定向设计。陈翔说，基于这些工具，科研人员可以根据用户需求开发最合适的电解液。

“常规育种方法依赖经验，耗时长，且对表现型容易受环境影响性状的改良效率较低。通过人工智能算法，科研人员能够在育种家进行田间试验前，快速预测作物田间表现，大大缩短育种周期。”李慧慧说。

受访专家建议，需要加强相关学科与人工智能交叉领域的复合型人才培养。“可以通过鼓励不同学科背景深度合作，引导开展交叉研究，发现研究的真问题、痛点和难题，释放人工智能应用的潜力。”张强说。

“目前，人工智能已经应用到电池研究的各个领域，涉及电池工作机理探究、新材料开发等诸多方面。”张强认为，人工智能在处理海量数据等方面优势显著，与电池理论、实验研究方法进一步结合，将有力推动下一代高比能电池、固态电池、快充电池、宽温域电池等的开发与迭代。

近年来，人工智能技术与科学研究加速融合，正不断向深度和广度拓展。张强介绍，2011年左右，国际上尝试将人工智能技术用于材料开发。近些年，数据驱动的材料学研究显著提速。

四川甘孜藏族自治州，随着最后1套间隔棒安装完毕，川渝1000千伏特高压交流工程近日完成最复杂区段放线施工，同时跨越6回500千伏和4回220千伏输电线路，向年底投运目标冲刺。

在陈翔看来，数据和模型是两大关键因素，“我国锂电池产业蓬勃发展，与电池前沿研究相互促进，为人工智能研究奠定了深厚的数据基础，这是重要的优势。”

随着调用方式持续完善，新型储能利用水平逐步提升。国家能源局能源节约和科技装备司副司长边广琦介绍，前8月，全国新型储能累计充放电量约260亿千瓦时，等效利用小时数约620小时。7月份，国家电力调度控制中心开展新型储能集中调用试验，国家电网经营区新型储能实际可调最大电力达3015万千瓦，占当时新型储能并网规模的92%。广东省多座独立储能电站每天“两充两放”高频次响应电网调度要求，有效夯实了电力保障能力。