来源：中国能源观察2025-06-16

人工智能驱动油气行业全方位革新人工智能技术与油气行业的深度融合，正在引发从基础研究到生产运营的全方位革新。

来源：北极星太阳能光伏网翻译2025-06-12

waaree报告称，在25-26财年第一季度，其德克萨斯州工厂获得了超过1.2gw的新订单，该公司表示，这是由于“在人工智能驱动的数据中心扩张、基础设施升级和工业电气化的需求增长推动下，美国强劲的商业势头

来源：辽宁省人民政府2025-06-12

强化生态环境数据资源利用效率，打造人工智能技术赋能环境监测、环境监管等核心业务场景，提升“数据智能驱动、监测预警前瞻、监管决策精准”的生态环境治理现代化水平。（牵头单位：省生态环境厅）人工智能+安全。

来源：康奋威科技2025-06-12

12,000片/小时背后：全链条技术革新的 “智造密码”作为组件生产线的核心设备，康奋威新一代划焊一体机的“极速” 源于对六大技术维度的深度整合：机器人应用、深度学习算法、精密机械设计、智能驱动控制、高精度传感器技术与信息化系统的协同突破

来源：固德威GOODWE2025-06-11

打造零碳人居与社区级微电网，本次展出的旭日系列光电建材、es uniq 系列单相储能逆变器与lynx u系列电池、“hems”智慧家庭能源管理平台，专为住宅应用场景设计，兼具高效与经济性，无缝切换至备用电源 4毫秒，ai智能驱动

来源：北极星储能网2025-06-09

作为中国储能行业领先的基于平台技术及人工智能驱动的可再生能源解决决方案及产品提供商之一，我们专注于研发并向我们的客户及/或终端用户提供储能系统解决方案及产品。

来源：中船科技2025-05-29

为风场机位点对点交付提供更好柔性；吊装阶段，开发预应力智能化装备，构建高效安全的混塔预应力系统；运维阶段，融合无人机巡检与结构健康监测数据，建立ai图像识别模型并预测塔筒寿命等，通过ai技术真正赋能混塔产业从经验驱动向数据、智能驱动转型升级

来源：中国电力报2025-05-13

技术动能的赋能机制，利用数字孪生技术提升电网运营效率，通过智能算法优化可再生能源并网调度，部署区块链系统确保绿证交易的可追溯性，开发人工智能驱动的碳排放监测网络。

来源：思格新能源2025-05-09

许映童说，“思格不仅仅是一家硬件公司，我们正在构建一个由人工智能驱动的智能能源生态系统。”

来源：固德威GOODWE2025-05-09

全新的户用esa系列现已支持人工智能驱动的能源管理。对于工商业客户，固德威通过提高能源利用效率，实现能源的综合管理和优化配置。

来源：阳光电源2025-04-11

而ai与储能的融合正推动行业从“经验驱动”迈向“智能驱动”的范式跃迁。

来源：深圳市科技创新局2025-04-01

8.食品营养与健康技术食品营养与活性组分多组学评价技术，创建食品营养与活性组分多组学评价新方法，系统挖掘岭南药食同源资源的功效活性组分，构建基于大数据和人工智能驱动的活性组分数据库。

来源：阿特斯阳光电力集团2025-03-19

阿特斯集团能源子公司recurrent energy首席执行官ismael guerrero表示：“随着德克萨斯州经济的发展以及人工智能驱动的电力需求增长，该州的发电量屡创新高。

来源：埃克森美孚中国2025-03-07

近日，我们宣布了一项开创性计划，利用ccs技术帮助数据中心生产低碳电力，以满足日益增长的由人工智能驱动的计算需求。我们还将利用ccs技术帮助减少我们自身运营所产生的碳排放。

来源：北极星电力网2025-03-06

其核心目标是将人工智能的强大能力转化为科学探索的加速器，推动科学研究从经验驱动向数据驱动和智能驱动的转变，为现代科学技术的发展注入新的活力。

来源：天合储能2025-02-27

天合光能和新加坡南洋理工大学致力于深化在人工智能驱动的储能应用领域的合作，不断创新，以满足可再生能源行业不断变化的需求。

来源：中国市政中南院2025-02-24

几大应用场景的创新实践，推动着工程设计行业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。随着ai技术的持续深化应用，一幅“智慧城市更智能、知识管理更便捷、工程设计更高效”的智慧图景正徐徐展开。

来源：北极星环保网2025-02-21

11、山科智能&deepseek近期，山科智能顺利完成deepseek系列模型的部署（包括最新的deepseek-r1），这一成果是公司在人工智能驱动的智能化应用领域的重大突破。

来源：北极星环保网2025-02-18

5、山科智能&deepseek近期，山科智能顺利完成deepseek系列模型的部署（包括最新的deepseek-r1），这一成果是公司在人工智能驱动的智能化应用领域的重大突破。

来源：储能科学与技术2025-02-17

最新的智能机器人将数据库筛选与检索、文本挖掘、机器学习、主动学习和机器人技术相结合，建立从数据获取到产品迭代一体化的自主人工智能实验室，以高成功率合成了满足要求的新型材料，证明了人工智能驱动平台在自主发现新材料方面的有效性