到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效，能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地，建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。
(八)人工智能+油气。聚焦跨专业协同研究、现场作业操控、生产运行管控等方向，推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化、钻井压裂等作业参数智能调整、炼化装置智能运行、管网运行实时仿真，加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用，推动生产现场等全过程智能联动与自动优化，推动油气产业链智能化升级建设。
“‘回眸千战烈，埋骨万峰青’是全诗的转折，将目光从现实转向历史，描述的是抗战中的烽火。”赵嘉鸿介绍，最后两句“今壮中兴业，安能不忆英”收束全篇，将民族复兴的时代使命与缅怀英烈相联结。
调查显示，受访大学生期待职业生涯教育有进一步的调整和改进，他们期待的形式，包含校企结合授课，企业HR、部门经理走进课堂分享实战经验(49.41%)；校友导师计划，与优秀校友配对，获得长期指导(48.45%)；工作坊与模拟实践，如模拟面试、商业案例挑战、项目工作坊(46.37%)；沉浸式体验，如企业参访、短期见习(41.40%)；线上智慧平台，如利用AI进行智能岗位推荐、简历评估、面试模拟(32.28%)；贯穿大学四年的体系化课程或培养，每学年有不同主题和重点(23.98%)等。
(二)推动协同创新。围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术，推动建设一批行业研发创新平台。鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。
精准把握市场需求，加强各类成果转化对接平台建设。科技成果转化实质上是科技供给与市场需求衔接的过程，成果转化对接平台在其中发挥着桥梁作用。强化政企学研协同，高校应坚持以市场需求为导向，主动联系相关企业，紧密对接属地政府，促进产业痛点与科研项目精准匹配，实现从“被动答题”向“主动要题”的转变。鼓励高校设立专业化技术转移机构，常态化开展科技成果转化促进大会、成果推介路演与成果孵化赛事等活动，加强信息共享与联动对接。
前8个月，我国一般贸易进出口18.89万亿元，增长2.2%，占我外贸总值的63.9%；加工贸易进出口5.34万亿元，增长6.1%，占18.1%；保税物流方式进出口4.23万亿元，增长5.6%。
气象水文联合预测。基于流域气象水文双向耦合预测大模型，构建洪旱极端事件风险量化工具，充分融合气象知识、水文知识和流域地理信息，提升气象水文预报精度和预见期。
