利用AI构建韧性与可持续能源体系的实践探索

人工智能（AI）正在成为能源价值链中的强大推动力，预计到2030年可释放高达5500亿美元的运营与维护成本节省空间。

阿布扎比国家石油公司（ADNOC）与贝恩公司合作，原型开发了两款AI赋能工具，旨在强化气候韧性规划和ESG（环境、社会与治理）绩效管理，分别为韧性智能套件（RIS）和可持续发展绩效导航器（SPN）。这两款工具为能源企业借助AI推进可持续发展提供了可参考的实施蓝图。

当前，能源行业正经历一场复杂且不均衡的转型。市场可能在数天内发生变化，技术在数月间迭代演进，而对可靠、经济、清洁能源的需求却持续攀升。2025年，全球能源需求增长1.3%，略低于过去十年的平均水平，部分地区经济增长放缓以及能源密集型产业活动趋弱，共同压制了整体需求。在此背景下，能源企业必须同时兼顾增长、可负担性、韧性与脱碳化目标。

AI正逐步证明其在实现上述平衡方面的强大价值。国际能源署估计，AI到2030年可释放高达5500亿美元的运营与维护成本节省，同时释放高达175吉瓦的现有输电容量，加速新型可再生能源并网，并缓解电网拥堵问题。

与此同时，AI的发展也带来了另一层面的挑战：AI应用和数据中心引发的能源需求快速增长，令外界对能源行业能否在不偏离净零路径的前提下实现规模扩张，产生了重要的现实追问。在最大化AI价值的同时管控其环境影响，将成为不可回避的议题。

聚焦实践：ADNOC的AI创新探索

为探索AI在实践中如何应对上述双重挑战，阿联酋阿布扎比国家石油公司（ADNOC）联合世界经济论坛和贝恩公司，在"可持续中东北非地区领导者"倡议框架下开展了深度合作。经过为期八周的创新冲刺，团队原型设计并测试了两款AI工具，专门用于强化能源行业的韧性规划和可持续绩效管理。

韧性智能套件：从气候数据到决策洞察

第一款工具——韧性智能套件（RIS），能够将复杂气候数据转化为可直接用于决策的洞察，服务于资产和价值链的韧性规划。

RIS依托覆盖10余种气候风险类型（包括降雨、风力和高温）的地理空间数据集，在动态气候情景下评估运营风险，估算互联互通基础设施的潜在损失，并按成本与投资回报率排序推荐适应性措施。

该工具的核心设计理念在于，突破单一资产评估的局限，转向系统层面的全局视角，以捕捉传统工具难以识别的跨运营环节连锁冲击效应。

经ADNOC气候团队的用户测试验证，RIS平台具备整合跨资产和基础设施风险信息的能力，可清晰呈现风险在价值链中的传导路径，并协助识别优先级更高的韧性投资方向。

可持续发展绩效导航器：ESG管理的智能引擎

第二款工具——可持续发展绩效导航器（SPN）——运用生成式AI解读可持续发展披露信息，并与主流ESG评级框架进行基准对标。

在ADNOC的多子公司架构下，SPN能够将绩效与评级标准逐一映射，识别关键差距，并在集团和子公司层面生成经优先级排序的行动计划。

用户测试结果显示，SPN显著降低了人工基准测试的工作量，并有效改善了各业务单元之间的协同效率。一项关键发现是，高管层对该工具的接受度，取决于分析输出的质量，以及数据输入、评级标准与建议之间是否具有清晰的可追溯性。

经验复制与规模化推广

ADNOC此次创新冲刺的实践经验，为更广泛的中东北非能源行业提供了具有参考价值的范本。

RIS等AI赋能平台，有助于企业更好地理解投资组合层面的风险敞口，并将资源配置向最具成效的韧性措施倾斜。SPN等工具则可支持企业与外部ESG预期保持更强的一致性，从而有望提升市场声誉和长期价值创造能力。

此次创新冲刺表明，聚焦性实验能够将新兴AI能力转化为实用的决策支持工具。这一方法具备可复制性：通过将技术专长与领域知识和明确的应用场景相结合，区域内的能源企业均可采用类似路径。要实现规模化推广，则需要企业、技术供应商与可持续发展专家之间持续深化合作，同时构建更为完善的数据整合与治理框架。

AI赋能可持续能源的未来展望

AI在能源行业可持续性与韧性方面的应用尚处于早期阶段，但其潜力已然清晰可见。

RIS与SPN两款原型工具展示了AI如何超越运营效率优化，在气候风险和可持续绩效方面支持更具结构性的前瞻性决策。

ADNOC的实践经验表明，释放这一潜力需要在创新和数据整合方面持续投入，同时离不开健全的治理机制和跨学科协作能力。一旦具备上述条件，AI赋能工具将在构建更高效、更具韧性、更可持续的能源系统中发挥日益重要的作用——不仅惠及中东北非地区，也将为全球能源转型贡献力量。

Q&A

Q1：韧性智能套件（RIS）是什么？它能解决哪些问题？

A：韧性智能套件（RIS）是ADNOC与贝恩公司联合开发的AI工具，能够将地理空间气候数据转化为可直接用于决策的洞察，覆盖降雨、风力、高温等10余种气候风险类型。它可以在动态气候情景下评估运营风险，估算互联基础设施的潜在损失，并按成本与投资回报率推荐适应性措施。其核心优势在于从系统层面识别跨运营环节的连锁冲击，弥补传统工具的不足。

Q2：可持续发展绩效导航器（SPN）如何帮助企业改善ESG表现？

A：可持续发展绩效导航器（SPN）运用生成式AI解读企业的可持续发展披露信息，并与主流ESG评级框架进行基准对标。在多子公司架构下，SPN可自动映射绩效与评级标准之间的关系，识别关键差距，并生成经优先级排序的行动计划。用户测试显示，该工具能显著降低人工基准测试的工作量，改善各业务单元的协同效率，并提升高管对数据来源和建议逻辑的信任度。

Q3：AI对能源行业的运营成本节省潜力有多大？

A：根据国际能源署的估算，AI到2030年可为能源行业释放高达5500亿美元的运营与维护成本节省空间，同时释放多达175吉瓦的现有输电容量，有助于加速可再生能源并网、缓解电网拥堵。不过，AI应用和数据中心本身也带来了新的能源需求增长压力，如何在扩大规模的同时坚守净零路径，是行业面临的重要议题。