当前，随着“企业普遍科技化”时代来临与人工智能的深入应用，能源行业正加速推进技术与运营的深度融合。

• 如何从技术试点迈向规模化部署，实现切实的投资回报？

• 如何在人工智能全面应用时代把握价值创造机遇？

• 如何通过网络安全和数据治理，释放数据潜力，支持能源企业的业务决策与创新？

带着这些问题，毕马威在全球22个国家和地区调研了258位能源行业技术高管，覆盖石油天然气、采矿、化工、电力和公用事业以及可再生能源领域，并与行业专家进行深入讨论，形成了《毕马威全球技术报告2026：能源行业洞察》。本报告涵盖技术成熟度与价值创造、把握人工智能新时代、优质数据与强效治理、环境多变使网络安全和韧性备受关注、展望未来与前进之路等主要议题。在技术层面，报告覆盖了人工智能与自动化、数据分析、网络安全、XaaS、边缘计算、数字孪生、量子计算、先进机器人、下一代控制系统以及小型模块化反应堆等一系列前沿技术的最新应用状况；在企业管理层面，报告成果涉及企业治理、人才战略、人机协作、数据治理、风险管理与运营韧性等方面。

毕马威中国董事毕马威亚太区及中国能源及天然资源行业主管合伙人蔡忠铨

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。

报告主要发现

1. 技术投资聚焦明确，价值回报初显

能源企业的战略技术投资高度集中于数据分析（47%）、网络安全（42%）和人工智能（41%）三大领域。值得关注的是，约21%的能源企业其技术投资回报率（ROI）已超过200%，显示出技术正从试点走向价值兑现。然而，60%的高管认为旧系统对新技术充分实现投资回报构成障碍。

2. 人工智能应用全面提速，成为价值增长核心引擎

人工智能正从有限试点转向企业级部署。目前仅29%的能源企业处于试点阶段，预计明年这一比例将骤降至2%。超过50%的企业表示，其总财务收益的31%-40%直接来源于人工智能应用。然而，能源行业整体对AI的重视度（69%的企业列为重点）略低于77%的跨行业平均水平。

3. 优质数据与强效治理是成功的基础

企业普遍认识到高质量数据是人工智能成功的前提，42%的受访者将优化数据流动以提升决策敏捷性视为关键。同时，近四分之三的能源行业受访者指出，过于追求速度和成本效率会导致安全、灵活性等关键领域失衡，凸显治理的重要性。

4. 网络安全与运营韧性成为首要关切

在技术投资的预期回报中，改善网络安全管理（36%） 被视为最重要的成果之一，其重要性超越了新收入增长和运营效率提升。这凸显了在复杂地缘政治与网络威胁下，安全已成为能源行业数字化转型的底线。

5. 人才与文化转型至关重要，定义“人机协作”新模式

超过60%的企业正在积极招聘人工智能专家并加强跨职能协作。绝大多数（96%）的能源企业领导者认为，未来五年内，管理AI智能体的能力将成为员工的关键技能。

6. 新兴技术广泛布局，可持续发展与技术创新深度融合

除AI外，企业对XaaS、边缘计算、数字孪生、量子计算等技术的接纳度与未来部署意愿显著提升。同时，技术被视为实现可持续运营和净零目标的关键驱动力，39%的企业致力于在财务回报与ESG目标间寻求平衡。

毕马威中国数字化咨询合伙人贲晓光

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。

毕马威中国科技技术风险管理服务主管合伙人郝长伟

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。

• 战略定位：从“技术试水“转向“业务核心”

明确价值锚点：AI投资不应盲目，需聚焦能源生产与消费的实时监控、精准预测与优化管理。重点投资能实现供需平衡、缩短勘探周期、优化生产及预测性维护的领域。

升级为业务引擎：避免将人工智能停留在信息技术部门的试点项目，应将“”其升级为核心业务系统的一部分，直接服务于运营效率和增长目标。

• 投资前提：构建“数据+治理”底座

统一数据治理：AI 的成功依赖于高质量数据。企业需要构建统一的数据底座，建立明确的数据治理流程和保护机制，解决数据孤岛问题。

建立可信体系：在数据、系统、模型决策全链路建立可信、可控、可追溯的安全与治理体系，这是规模化应用AI的前提。

• 组织与安全：人机协同与风险防控

重塑人机协作：设计“人机”合作模式，让企业/行业专家与 AI 代理协同工作。未来五年，智能体管理将成为员工的关键技能。

安全优先策略：AI是一把“双刃剑”。投资需以安全为核心，实施严格的风险评估和后量子加密等防御技术，确保技术应用的安全可靠性。

• 落地路径：从试点到规模化

克服适配障碍：在从试点到全面落地的过程中，重点解决新旧系统适配性问题，通过模块化动态架构为AI的快速迭代做好准备。

生态合作：选择合适的生态合作伙伴，建立长期战略关系，加速创新并降低技术债务。

毕马威在商业技术领域积累了深厚的专业知识，凭借实际可行的转型、创新解决方案以及深厚的能源行业专业知识，毕马威专业人员可协助客户积极应对市场挑战，并提供深刻的行业洞察。通过赋能客户，推动其技术革新与商业模式的转型升级，毕马威能够帮助企业建立完善的数据治理框架，确保数据的准确性和安全性；同时，借助先进的网络安全防护体系，保护企业的核心资产和敏感信息，助力企业在数字化转型中实现可持续发展和长期价值创造。

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