“双碳”目标下人工智能驱动扬州新能源产业创新发展的路径与对策研究

王敏

扬州大学广陵学院，江苏 扬州 225000

摘要：在”双碳”目标与数字革命交织叠加的背景下，人工智能（AI）与新能源产业的深度融合已成为推动能源转型、实现绿色低碳发展的核心驱动力。本文以江苏省扬州市为研究对象，系统诊断扬州新能源产业智能化转型的现状与瓶颈，构建”技术-产业-政策”三维协同的发展框架。研究发现：扬州已形成覆盖硅片、电池、组件的完整光伏产业链，2026年3月风光总装机突破1132万千瓦，但AI在能源管理、碳足迹优化等高端环节应用渗透率不足30%，面临技术适配性低、数据壁垒高、政策协同不足、绿色算力矛盾四大瓶颈。基于此，本文提出轻量化AI工具包开发、绿电-算力协同、数据共享平台构建、复合型人才培育等关键路径，并设计了分阶段实施的对策体系。研究成果可为中小城市新能源产业智能化转型提供理论参考与实践示范。

关键词：双碳目标；人工智能；新能源产业；创新路径；扬州；产业协同

Against the intertwined backdrop of the “dual‑carbon” goals and the digital revolution, the in‑depth integration of artificial intelligence (AI) and the new‑energy industry has become a core driving force for advancing energy transition and achieving green and low‑carbon development. Taking Yangzhou City, Jiangsu Province as the research subject, this paper systematically diagnoses the status quo and bottlenecks in the intelligent transformation of Yangzhou’s new‑energy industry, and constructs a three‑dimensional collaborative development framework of “technology‑industry‑policy”. The study finds that Yangzhou has built a complete photovoltaic industrial chain covering silicon wafers, solar cells and modules. Its total installed capacity of wind and solar power exceeded 11.32 million kilowatts in March 2026. Nevertheless, the application penetration rate of AI in high‑end links such as energy management and carbon footprint optimization is less than 30%. Four major bottlenecks exist, namely low technology adaptability, high data barriers, insufficient policy coordination, and conflicts concerning green computing power. Accordingly, this paper puts forward key pathways including the development of lightweight AI toolkits, green‑electricity‑computing‑power coordination, the construction of data‑sharing platforms, and the cultivation of interdisciplinary talents. It also designs a phased countermeasure system. The research outcomes can provide theoretical reference and practical demonstration for the intelligent transformation of new‑energy industries in small‑ and medium‑sized cities.

Keywords: dual‑carbon goals; artificial intelligence; new‑energy industry; innovation path; Yangzhou; industrial collaboration

基金项目：2025年度扬州市市级科技计划(YZ2025452);扬州大学广陵学院自然科学研究项目 (ZKZD24002);2025年度江苏省大学生创新创业训练计划项目 (S202513987005)

一、引言

（一）研究背景

全球能源革命与数字革命的交汇融合，正在重塑能源产业的发展范式。2020年9月，中国向国际社会郑重承诺”二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”，”双碳”目标已上升为国家战略。与此同时，以大模型、深度学习为代表的人工智能技术加速演进，为能源系统的智能化、绿色化转型提供了全新技术路径。2025年9月，国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于推进”人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确提出到2027年能源与人工智能融合创新体系初步构建的目标。2026年4月，四部门进一步发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，强调能源对AI发展的基础支撑作用与AI对能源转型的叠加倍增效应。

作为长三角北翼重要的制造业基地，扬州市将新能源产业纳入”613″现代产业体系核心支柱，提出”产业科创名城”建设目标。截至2026年3月底，扬州地区风光总装机达1132.23万千瓦，其中光伏978.87万千瓦、风电140.31万千瓦。光伏组件年产量超28GW，占全国总产量的6%。然而，与苏州、常州等先进城市相比，扬州新能源产业的智能化水平仍存在显著差距：多数企业停留在设备制造环节，人工智能在能源管理、碳足迹优化等高端环节的应用渗透率不足30%；园区数据共享机制缺失，导致AI算法训练样本匮乏；复合型人才缺口超2000人，制约技术转化效率。

在此背景下，如何将AI技术的快速迭代转化为产业升级的系统性优势？如何通过政策设计破解”数据孤岛”与”成本困局”？这些问题的解答亟需跨学科、多维度的软科学研究支撑。

（二）研究目的与意义

本研究的核心目的是通过人工智能与新能源产业的深度融合，破解扬州产业智能化转型中的技术适配性低、数据共享壁垒高、政策协同不足等关键问题，构建”双碳”目标下具有地方特色的高质量发展路径。其研究意义体现在三个方面：

实践层面：服务地方产业升级与政策落地。通过开发轻量化AI工具包、设计数据共享平台，降低中小企业技术应用成本，助力龙头企业提升智能运维效率；通过量化AI技术减排效益，为扬州制定精准补贴政策提供依据。

理论层面：构建跨学科方法论框架。提出中小城市差异化技术路径，填补”AI+新能源”区域特色研究的空白，丰富数字经济与绿色转型交叉领域的理论体系。

社会层面：推动扬州新能源产业碳强度下降15%-20%，培育复合型人才梯队，助力城市在长三角新能源竞赛中抢占先机。

（三）国内外研究现状

国内研究进展：中国将”双碳”目标纳入国家战略体系，学术界围绕AI与新能源融合开展了大量研究。在技术融合层面，智能电网技术突破、AI算法优化电网调度提升新能源消纳能力成为研究热点；在产业实践层面，新能源汽车智能化（AI技术贯穿生产、智能座舱、自动驾驶全链条）取得显著进展；在政策层面，各地方政府相继出台AI+能源发展规划，推动产业集群化发展。

国外研究进展：美国C3.ai、AutoGrid等企业主导智能电网管理与储能优化解决方案；欧盟通过”数字欧洲”计划投入92亿欧元推动AI与清洁能源融合；德国探索氢能-电网协同，IBM开发量子算法优化光伏电池设计。但同时也面临挑战：欧盟《通用数据保护条例》严格限制数据共享，各国在智能电网、车联网等领域技术标准尚未统一。AI算力基础设施的高能耗与”双碳”目标矛盾突出，需推动绿电直供算力中心等低碳化转型。

（四）理论基础

本研究以创新生态系统理论、技术适配性理论、绿色增长理论为核心理论基础：

创新生态系统理论：强调企业、高校、科研机构、政府等多元主体的协同互动，构建”技术-应用-产业-政策”四维耦合的创新网络。

技术适配性理论：关注技术特性与组织需求、环境条件的匹配程度，提出面向中小企业的低代码/无代码AI平台设计思路。

绿色增长理论：将AI技术投入与碳排放效益进行成本收益量化分析，识别最优补贴阈值与政策参数。

三、扬州新能源产业发展现状与智能化水平诊断

（一）产业发展规模与结构

扬州新能源产业已形成以光伏为核心、储能为新兴增长极、风电与氢能协同发展的产业格局。

光伏产业：扬州晶硅光伏产业链相对完整，规上企业主要集中在硅片、电池和组件制造环节。光伏组件年产量超28GW，占全省总量的五分之一、全国总量的6%。集聚晶澳太阳能、新霖飞集团、阿特斯、天合光能等一批重点企业。其中，高邮市作为全国整县光伏试点城市，2025年光伏产业开票达512.1亿元，光伏总装机规模超4GW，光伏装机规模居全省县域首位。

储能产业：扬州作为”全国十大钠离子电池创新城市”，储能产业加速布局。截至2025年6月，华电仪征、协合高邮、京能江都、华能杨寿、深能高邮5个储能项目纳规，装机容量399.1MW/798.2MWh。2025年7月，总规模120MW/240MWh的仪征绿色储能电站投产，成为扬州区域规模最大的电网侧储能电站。2025年12月，扬州首座共享储能电站在高邮周山镇投运，装机100MW/200MWh，总投资3.398亿元。

风电与氢能：截至2026年3月底，扬州风电装机140.31万千瓦。扬州经开区已构建覆盖风、光、氢、储全产业链条，新能源产业规模突破500亿元。

图1 扬州新能源产业路径图

（二）智能化转型现状评估

基于对扬州市新能源企业的调研分析，当前产业智能化水平呈现以下特征：

1. 产业链智能化水平分层明显

扬州新能源产业链智能化水平呈现”制造端强、服务端弱”的格局。在生产制造环节，晶澳、天合光能等龙头企业已部署AI视觉质检设备，江苏中工智联AI视觉质检设备准确率提升至99%以上，可直接赋能新能源产线优化。但在能源管理、碳足迹核算、功率预测等高端服务环节，AI应用渗透率不足30%。

2. 数字化转型阶段判断

基于企业AI技术应用率、研发投入占比、数字化转型阶段等维度的量化分析，扬州新能源企业整体处于”数字化转型中期”：约60%企业完成基础信息化改造，25%企业进入数字化集成阶段，仅15%企业开始探索智能化应用。

3. 人才供需匹配分析

扬州大学等本地高校开设”AI+能源”微专业，定向输送复合型人才，但与企业需求仍存在较大缺口。据测算，全市新能源领域复合型人才（AI+能源）缺口超2000人，人才培养与产业需求的错位成为制约智能化转型的重要因素。

（三）瓶颈问题诊断

通过实地调研与数据分析，扬州新能源产业智能化转型面临四大核心瓶颈：

1. 技术落地难

AI与产业需求适配性低。扬州新能源企业以中小企业为主，普遍存在”无算力、无数据、无AI人才”的”三无”困境，难以直接应用复杂AI模型。轻量化、低成本的AI解决方案供给不足。

2. 数据壁垒高

共享机制与安全平衡难。能源数据涉及企业核心工艺和电网安全，企业共享意愿低。园区数据共享机制缺失，导致AI算法训练样本匮乏，制约模型精度提升。

3. 政策协同不足

技术推广与生态生态脱节。现有补贴政策偏向硬件投入，对AI软件、数据服务等软性投入支持不足。人才政策未覆盖”AI+能源”跨学科领域，本地高校培养与企业需求错位。

4. 绿色算力矛盾

AI高能耗与双碳目标冲突。AI模型训练单次耗电可达1.5万度，扬州数据中心PUE值普遍高于1.5，与”双碳”目标直接冲突。算力基础设施的低碳化转型迫在眉睫。

四、“双碳”目标下人工智能驱动新能源产业创新发展的策略

为保障上述创新发展路径的顺利实施，结合我国产业发展实际与政策导向，提出以下针对性策略：

（一）强化核心技术攻关，提升自主创新能力

加大对“人工智能+新能源”领域核心技术研发的资金支持力度，充分发挥中央财政资金的引导作用，吸引社会资本参与相关科技项目实施。重点支持可解释性人工智能、高精度预测算法、智能调度系统等关键技术的研发，突破国外技术壁垒。建立健全科技成果转化机制，鼓励科研院所与企业开展合作，加快技术成果的产业化应用。例如，将能源领域人工智能应用相关技术装备优先纳入首台（套）重大技术装备支持范围，推动技术创新与产业应用深度融合。

（二）完善数据治理体系，强化数据要素支撑

加快制定能源数据治理标准规范，明确数据采集、存储、传输、共享的技术要求与管理规范，提升数据质量。构建安全可信的能源数据共享平台，依托区块链技术实现数据共享过程中的隐私保护与安全追溯。建立数据要素市场化配置机制，探索数据确权、定价、交易模式，激发企业参与数据共享的积极性。加强能源数据安全保障体系建设，防范数据泄露与滥用风险，确保数据资源安全可靠。

（三）优化算力资源配置，构建算电协同机制

统筹规划算力基础设施建设，结合新能源资源分布与算力需求，在西部新能源丰富地区布局绿色算力中心，推动算力与电力协同发展。探索构建算电协同发展机制，实现算力需求与新能源发电的动态匹配，提升新能源的就地消纳能力。鼓励数据中心采用液冷技术、废热回收等高效能源利用技术，降低算力中心能耗，实现算力资源的绿色低碳发展。通过算电协同，破解算电供需逆向分布问题，为人工智能技术在新能源领域的大规模应用提供算力支撑。

（四）加强人才队伍建设，完善人才培育生态

建立跨学科人才培养体系，鼓励高校增设“人工智能+新能源”相关交叉学科专业，优化课程设置，培养具备能源系统知识与人工智能技术能力的复合型人才。支持企业与高校、科研院所共建人才培养基地，通过产教融合、校企合作等模式，开展定向培养与在职培训，提升现有从业人员的专业素养。完善人才激励机制，吸引国内外高端人才投身相关领域研究与产业发展，形成多层次、高素质的人才队伍。

（五）深化试点示范推广，完善政策保障体系

组织开展“人工智能+新能源”试点示范项目建设，遴选一批可复制、易推广的典型场景与标杆企业，总结成功经验与模式。例如，在沙漠、戈壁、荒漠地区大型风光电基地建设中，推广应用人工智能智能调度、设备运维等技术，打造示范工程；在零碳园区建设中，推广源网荷储一体化智能运行模式。加强试点示范成果的宣传与推广，引导更多企业参与到“人工智能+新能源”融合发展中来。同时，进一步完善相关政策体系，在财政补贴、税收优惠、市场准入等方面给予支持，营造良好的产业发展环境。

为直观呈现各项策略的实施重点与预期目标，构建如下策略实施效果对照表：

表1 人工智能驱动新能源产业创新发展策略实施效果对照表

策略方向	实施重点	预期目标
核心技术攻关	支持关键技术研发、建立成果转化机制	突破技术壁垒，提升自主创新能力
数据治理体系	制定数据标准、构建共享平台、保障数据安全	提升数据质量，强化数据要素支撑
算电协同机制	布局绿色算力中心、建立动态匹配机制	破解算电逆向分布，保障算力支撑
人才队伍建设	跨学科培养、产教融合、激励高端人才	补齐人才短板，形成高素质人才队伍
试点示范推广	建设示范项目、总结推广经验、完善政策支持	推动模式复制，营造良好产业环境

五、发展路径仿真与对策建议

（一）多情景路径模拟

构建系统动力学模型，设定关键参数：技术渗透率（AI应用覆盖率）、政策强度（补贴比例）、产业链协同度（数据共享率），模拟不同情景下扬州新能源产业发展轨迹。

情景	AI应用覆盖率	补贴比例	数据共享率	预期碳强度下降
基准情景	30%	2%	20%	5%-8%
优化情景	60%	5%	50%	12%-15%
理想情景	85%	8%	80%	18%-22%

表1 多情景路径模拟参数设定

（二）对策建议

基于路径仿真结果，提出以下对策建议：

1. 短期对策（1-2年）：夯实基础，试点突破

启动轻量化AI工具包试点：在扬州经开区选择10家新能源企业，部署轻量化AI工具包，量化评估减排提升、碳减排效益。建设数据共享平台试点：在国网双创园先行先试能源数据分级共享标准。设立AI+新能源专项补贴：首期规模5000万元，重点支持中小企业AI应用。

2. 中期对策（3-5年）：系统推进，全面推广

建成区域协同的AI+新能源创新网络：形成”一核两翼多节点”空间布局。建成零碳算力示范区：生态科技新城光伏-储能-算力中心直供系统全面运行。培养复合型人才梯队：累计培养”AI+能源”复合型人才5000人以上。

1. 长期对策（5-10年）：生态成熟，示范输出
   

形成全国中小城市数字化转型示范范式：输出”扬州经验”。虚拟电厂管理系统出口欧盟及”一带一路”国家。新能源产业碳强度下降15%-20%，助力扬州实现”双碳”目标。

六、结论与展望

（一）研究结论

本文以”双碳”目标为牵引，聚焦扬州新能源产业特色，探索人工智能驱动高质量发展的创新路径。主要结论如下：

第一，扬州新能源产业已形成以光伏为核心的产业集群，风光总装机突破千万千瓦，但智能化水平整体处于中期阶段，高端环节AI应用渗透率不足30%。

第二，扬州新能源产业智能化转型面临技术落地难、数据壁垒高、政策协同不足、绿色算力矛盾四大瓶颈，核心矛盾在于中小企业”无算力、无数据、无AI人才”的困境与AI技术高门槛之间的错配。

第三，构建”技术-产业-政策”三维协同框架是破解瓶颈的关键路径。通过轻量化AI工具包开发降低技术门槛、数据共享平台建设破解数据孤岛、精准政策设计引导资源配置，可实现AI与新能源产业的深度融合。

第四，情景仿真表明，当AI应用覆盖率达60%、补贴比例5%、数据共享率50%时，扬州新能源产业碳强度可下降12%-15%，经济效益与环境效益协同提升。

（二）研究展望

未来研究可从以下方向深化：一是开展更大样本的企业调研，细化不同细分领域的AI应用需求与技术方案；二是构建更精细的系统动力学模型，纳入更多变量进行政策仿真；三是跟踪试点项目实施效果，动态优化对策建议。

本研究成果将直接服务于《扬州市科创载体高质量发展三年行动方案》的落地实施，为破解技术融合瓶颈、优化区域创新生态提供理论依据与实践参考，助力扬州在长三角新能源竞赛中抢占制高点。

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