4月25日，习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

　　生产力是推动社会进步最活跃、最革命的要素。在这一意义上，人工智能作为战略性通用技术，其核心创新能够带动上下游产业结构重塑、价值链升级和社会治理革新。当前，预训练大模型推动人工智能从感知到认知、从分析判断到生成、从专用到通用的跨越式发展。开源大模型如DeepSeek的快速普及，极大降低了产业应用门槛，催生了“人工智能赋能传统产业转型升级”的千亿级市场。

　　但在“人工智能”落地过程中实现自立自强，不仅是技术层面的问题，还包括产业链、供应链、标准链和人才链的自主可控。要强化“应用导向”，以行业需求为牵引，推动人工智能在传统产业升级的深度融合，切实解决在人民生活中的现实问题驱动技术迭代。与此同时，统筹发展和安全，在加速创新的同时，完善数据安全、算法风险、伦理规范和治理规则，防范技术滥用、数据泄露、算法歧视等潜在威胁，确保技术红利惠及全社会、兼顾公平正义。

　　作为一名在英国帝国理工学院学习的学生，我切身感受到人工智能对全球治理体系、产业格局和人类生活方式的深度重塑。目前，我正在攻读博士学位，研究方向是以经济高效的方式推动能源系统从高碳向低碳的安全转型。英国能源行业的创新实践为“人工智能+能源”模式提供了生动案例。在英国能源产业界的实践中，英国能源网络借助AI驱动的分布式故障诊断平台，将线路故障检测时间缩短至分钟级，显著降低停电风险。电网平台结合深度强化学习与动态定价策略，帮助超百万用户在电价峰谷间自动调节用电，并推动了电网侧的灵活负荷响应。政府牵头的能源系统数字孪生示范项目，将AI模型深度嵌入区域能源系统仿真，为地方微电网和能源社区的规划与运营提供了决策支持。

　　在“双碳”目标背景下，人工智能在能源转型中的核心作用日益凸显。我的宏观研究课题是对可再生能源发电输出与负荷需求进行高精度预测，能够在电网层面提前调度储能单元与分布式能源，实现峰谷平衡，大幅降低对化石燃料机组的依赖。在微电网与智慧工业园区，基于数字孪生的自适应控制策略对光伏阵列、储能电池和热泵系统进行全生命周期优化管理，不仅提升了运行安全性，也有效提高了经济性，可以助力地方分阶段实现“碳达峰”目标。

　　“人工智能+”赋能多能源系统应急响应和碳市场模拟，为能源韧性和低碳发展提供新方案。在一些自然环境比较复杂的地区，我们为了进一步增强系统在极端条件下的应急能力与稳定性。借助人工智能的助力，引入了城市多能源系统中的协同V2G（Vehicle-to-Grid）车–电网交互控制思路，在停电、极端天气或设备故障等突发情况下，通过电动汽车向电网反向供电，保障医院等关键负荷的持续运行，从而显著提高微电网的“韧性”和可恢复能力。与此同时，我们借助“人工智能+碳市场模拟与碳足迹核算模型”，实现对国家碳排放交易市场的精准仿真和动态优化，为政府部门和企业提供科学的政策制定与投资建议，促进跨行业、跨区域的低碳技术标准对接与碳资产管理，推动碳交易体系的健康发展。

　　展望未来，我们要强化基础研究，把握“卡脖子”技术，构筑安全可靠、自主可控的软硬件体系。完善数据安全、隐私保护和伦理规范，建立从研发到应用再到监管的全流程风险防控机制，为技术演进留足制度弹性。依托产学研用联合平台，推动传统领域升级示范落地，培养更多既懂理论又善实践的复合型人才。同时，加强公众科普与社会参与，提高全社会对人工智能机遇与挑战的认知水平。（作者系帝国理工电子信息工程专业2025级直博生，帝国理工校学生会国际事务主官）