全球技术报告2026：能源行业洞察-

持续推进智能科技转型在上一年度的报告中，我们观察到能源企业面临的主要挑战是利用先进技术推动下一轮数字化转型。有迹象表明，他们在过去12个月业界投资水平保持稳定，许多企业反映，他们开展的有针对性的数字化项目已经开始带来更明确的财务价值，尤其是在生产优化、预然而，从人工智能试点阶段推进到大规模部署，以及其他新技术解决方案的推广，仍然面临挑战。因此，企业仍致力于实现切实的投化和数字化。企业优先考虑以云平台、数字孪生、自动化技术和人与此同时，先进机器人、边缘计算、量子计算和下一代控制系统等新前方虽然充满挑战，但未来可期。我坚信，只要企业在应用人工智能和其他新兴技术时采取明确的战略、强有力的治理和以人为本的措施，并为员工提供适当支持，就能从中受益。因此，建议能源企业的领导者应继续顺势而为，通过技术投资持续改善业绩和财务回能源行业的“普遍科技化”趋势使得人工智能不断向技术环节中不可规避的位置靠拢。这是一场由数据驱动、以业务价值为导向、以安全为基石的深刻变革。成功的关键不在于最前端的技术，而在于能否将AI能力系统化地嵌入组织，弥合执行差距，突破传统系统瓶颈，最终驱动整个行业向更高效、更清洁、更安全、更智能的未来能源体系演进。”247%仅47%仅42%42%41% 41%的能源企业还处于试点阶段，明年这一比的受访者将人工智能列为技术投资重点，略低于77%的跨行业近四分之三的受访者表示，侧重速度和成本效率往往会导致其他的能源企业领导者认为，管理AI智能体的能力将在未来五年内成为一项关键的员工33能源和采掘企业正加速推进数字化转型，重点聚焦于数据分析、人工智能以及核心运营系统的现代化升级。我们的研究表明，随着企业战略意愿的增强，大多数企业已开始将人工智能等新兴技术整合到日常能源行业的受访者表示，在技术应用战略方面，获得资助且应用规模逐步扩大的领域包括数据分析（47%）、网络安全（42%）以及人工智能（41%）。当前的挑战和紧迫性在于，企业需从试点和小型部署转向全面实施。然而，由于旧系统、预算限制和执行差距等因素，企约60%的能源行业高管认为，旧系统对新技术充分实现投资回报构成障碍。尽管已采用多种工具，但许多企业在核心系统现代化方面仍面受到人工智能的冲击？与其花费数亿美元进升级项目，他们更倾向于通过灵活的小型项技术、数据和人工智能合伙人在应用战略方面在应用战略方面，获得资金支持且应用规模正在逐步扩大的领域包括：数据分析网络安全人工智能与自动化4技术投资能否带来价值是企业关注的重点。数据显示，超过20%的能源企业高管表示其技术投资的回报率已超过200%，但仍有57%的投资仅达到他们需要聚焦并深入研究人工智能最具价值的领域，从而明确投资方向。”1/xx/en/what-we-do/services/kpmg-client-stories/digital-transformation-and-disruption/enagas-renovable.html脱碳平台之一，在西班牙各地管理着20多个项目，致力于推动碳中和经济的发展。然而，EGR严重依赖第三方业务流程外包（BPO）提供商，这限制了其运营效率和灵活性。随着EGR的快速扩张，公司需要收回核心业务功能和数据的控制权。同时，对系统进行现代化改造，以确保灵活性、创新能为帮助客户应对这一难题，西班牙主导实施了端到端ERP转型。经过详细评估，我们选择了具备所需扩展性和集将最佳实践嵌入客户的业务运营，最大限度地减少定制，并我们仅用不到八个月的时间完成该项目，按时按预算达成所有目标。如今，EGR通过可灵活扩展的中央ERP平台运营，不仅提升了透明度、决策能力和运营独立性，更为其在欧洲人工智能解决方案的快速、规模化应用已成为当今各行各业发展的主要特征。在能源行业，人工智能正从有限试点转向企业整体部署。企业高管们指出，目前仍处于试点阶段且尚未明确投资回报率的公司比例，预人工智能在能源企业的应用具有深远意义。它不仅能够提高运营和工作方式的效率，还能增强流程和生产的生产力。其影响从缩短勘探和开采周期，到优化油井、矿山和其他场地的生产工作；实时管理智能电网（打造“未来控制室”以及通过预测性维护确保平稳运营并减少代此外，人工智能不仅是前台变革的强大驱动力，也是重塑后台部门的重要力量。它可以帮助财务、采购、人力资源、企业报告、营销和销售等领跑企业正在通过在系统和界面中嵌入生成式人工智能以及越来越多然而，数据显示，能源行业对人工智能的重视程度略低于其他行业。根据调查，仅有69%的能源企业高管将人工智能列为技术投资重点，而跨行业平均水平为77%。在能源子行业中，这一比例存在显著差异：石油和天然气（79%）以及电力和公用事业（77%）处于领先地位，化工紧随其后（70%而采矿业（59%）和可再生能源（53%）则企业（58%）表示，其人工智能战略由IT部门主导。这表明技术部门在人工智能应用方面承担了更多责任，同时人工智能与核心业务系统信息技术部门适合推动人工智能的发展，因为它们能够纵观所有职能部门，并为企业提供一个整体开发平台。通过这种方式，信息技术部门可以以结构化的方式达成人工智能目标，并实现灵活交付。反之，如果缺乏统一规划，可能会导致零散的点状解决方案，这些方案彼此之间无法有效衔接。信息技术部门还可以通过协作模式管理与解决方案提供商的关系，这种模式通常是成功的关键。”6跨行业平均水平能源和采掘业除了协调、清晰的发展模式之外，人才和员工赋能也至关重要。因此，超过60%的能源企业正在积极招聘人工智能专家，同时也有相同比例的企业正在加强跨职能合作，以确保人工智能的安全有效部署。此外，技能提升已成为一项迫切的需求：96%的能源企业领导者认为，未来五年内，智能体管理将成为员工的一项关键技能。这表明，企业正在向“人机”合作模式迈进，在这种模式下，人类专业知识与人工智能石油和天然气电力和公用事业石油化工采矿可再生能源AI技术在能源行业的核心价值体现在对能源生产和消费的实时监控、精准预测与优化管理，从而实现供需平衡。通过实时监控，AI能够及时发现设备异常、负荷波动等问题，为运维团队提供预警信息，避免潜在故障的发生。精准预测则基于历史数据和机器学习模型，对未来能源需求、可再生能源发电、电价波动等进行科学预估，帮助企业制定更合理的生产计划和市场策略。优化管理则通过智能算法，对能源生产和分配过程进行动态调整，最大限度地提高资源利用效率，降低成本。”企业已普遍认识到，高质量的数据是成功部署人工智能及其他新技术的关键要素。数据分析是技术与应用落地的必要条件，因此，受访者将其列为仅次于现代化交付的第二大投资重点，这一结果并不令人意能源企业高度重视提升数据成熟度。对于能源企业的领导者而言，强大的数据基础与高质量数据的获取是技术战略成功的核心要素。企业持续加大对边缘计算与XaaS技术的投入，这体现了行业对分布式、数据驱动型运营模式的坚定追求。能源企业的领导者尤其重视实时分析与基于服务的灵活部署模式，旨在提高运营敏捷性，满足分散各地的能源资产的实际需求，从而为构建互联性更强、适应性更高的能源生此外，当被问到数字化转型目标时，42%的受访者表示首要任务是通过优化数据流来提升决策敏捷性。进一步研究表明，受访高管将数据安全视为最重要的数据分析改进事项。显然，在网络威胁日益加剧的背景下，保护敏感信息变得尤为重要。紧随其后的是数据驱动的决策与洞察，而建立强大的数据文化与培养数据素养的重要性也得到了广为了在未来12个月内实现战略目标，必须针对哪些领域优化数据分析：数据文化：在整个企业范围内推广数据驱动n第一位第二位n第三位8结构或分布的漂移问题，并在这些问题影响模型行为和决策之前发出预警。”另一个关键问题是如何在技术投资和研发方面实施既灵活又强有力的治理，以在不影响大局的前提下确保敏捷性。然而，企业在这一领域面临持续挑战：近四分之三的能源行业受访者表示，过于侧重速度和成本效率往往会导致安全性、灵活性和数据标准化等关键领域的失衡，这为应对这一挑战，能源行业通常采取联合治理模式。近半数企业将其应用于技术投资规划、新技术及供应商选择等活动，呈现出“集中监督、良好的治理在人工智能部署方面尤为重要。能源行业高管最担忧的是企业能否“以合乎道德和负责任的方式使用人工智能”。因此，确保人工智能的使用符合企业的价值观和原则显得尤为重要。如“可信人工智能框架”这样的AI安全解决方案，涵盖从风险识别到防护落地的全数据和技术领导合伙人9企业内部与技术有关的决策和活动n完全由IT部门集中开展联合开展n共享所有权能源及天然资源行业客户面临的最大挑战之一是创建能够结合数据科学和机械设备背后基础物理学的‘情境感知’人工智能模型。人工智能要实变革管理以及员工参与等方面。企业应充分认识到这一点，并积极借鉴以往项目的成功经验。”对于拥有大量知识产权的重资产企业而言，能源安全既是关键的国家和地缘政治问题，也是企业发展的核心要务。维护网络在受访者对未来12个月技术战略关键要素的评估中，风险管理与网络安全并列第二位。值得注意的是，当被问及企业实现技术目标后最大的预期收益时，36%的领导者认为网络安全管理的改善是最关键的成果，这一比例高于新的收入增长（35%）网络安全在预期收益中位居首位的事实，凸显了能源企业对安全框架的高度重视，旨在通过强有力的措施保护资产和数据，并持续建立信任。长期以来，网络安全一直是能源企业的核心新的收入增长（例如新刃剑”。它可以通过有效的威胁扫描和预测策。”团队融合不仅有助于企业增强网络安全，还能提升更广泛的抵御能力和风险管理能力。企业普遍的最大回报之一。29%的受访者预期风险管理将他行业约三年。这一优势促使他们摒弃传统的威胁排序方法，转而以全新的视角审视自身的不足。”能源企业从技术试点到全面落地的过程中,新旧系统之间面临诸多适配性障碍。为克服这一挑战，企业需要构建统一的数据底座与数据治理框架；将AI从孤立的试点项目升级为核心业务引擎；以及建立可信、可控、可追溯的安全体系。”边缘计算该技术有助应对实时处理需求。目前，17%的边缘计算该技术有助应对实时处理需求。目前，17%的能源企业已采用边缘计算，预计这一比例将提升至57%。对于物联网和自主系统等需要低延该技术已经得到广泛应用。目前部分企业通过该技术创建涵盖所有业务的数字孪生模型，以该技术通过云服务增强了企业的扩展能力。目一比例将提升至47%。这表明，越来越多的企业倾向于通过灵活的订阅模式来降低运营成本这些技术能够提供沉浸式体验。目前，16%的能源企业已投资引入这些技术能够提供沉浸式体验。目前，16%的能源企业已投资引入虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术，预计未来这一比例将提升至48%。这些技术可应用于沉浸式培训、产品可视化和客户互动场景。目前，14%的能源企业已开始使用后量子加密技术，预计到未来这一比例将提升至50%。这表明，企业正积极采取措施，防范量子计算对传统加密技术的潜在威胁，并通过提前部署抗量子攻击的加密算法来保障数据安全。该技术目前仍处于探索与早期研发阶段，尚未实现大规模商用，但近年来发展速度极为迅速。量子计算可显著加速人工智能模型训练，缩短要的新兴技术。随着人工智能和数据中心需求的问题。作为一种弹性、冗余且可持续的解决方案，它可以部署在大型数据中心等高负载用户的内部或附近。对于能源行业和数据中心开发商而言，变革机遇。”基建和资本项目主管合伙人可持续发展和净零转型已成为企业的重要战略方向。尽管近年来全球公共政策讨论中对脱碳和从化石燃料转向可再生能源的关注度有所下降，但能源转型仍是电力和公用事业部门的核心议题。应对这一挑战的关键在于利用人工智能等技术驱动的智能解决方案，实现灵活、实时的电网管理，包值》报告中，深入探讨了人工智能如何在助力气候正向效应与推动能源转研究显示，企业在