人工智能通过预测、优化与自动化在电网、工业、建筑、交通与数据中心等关键场景显著提升能源效率并减少浪费，从而降低碳排放；核心在于以高质量数据与可验证的MRV体系衡量净效益，并以绿色算力、模型压缩与碳感知调度避免反弹效应。企业应从战略与数据双轮驱动，先行试点与A/B验证，量化ROI与生命周期碳收益，再在MLOps与AIOps中嵌入碳预算与实时监控，实现可持续规模化。随着电力市场与硬件能效进步，AI将从点状优化走向系统协同，成为低碳转型的关键通用技术。

综合能源工作的开展需要以明确的能碳KPI为牵引，构建统一数据底座与精准负荷画像，选择多能互补与储能协同的技术路线，并嵌入电力与碳的市场化机制，通过规则与算法迭代实现运营闭环与持续优化。围绕“目标—数据—技术—交易—运营”，以边云协同架构、数字孪生与AI提升预测与调度能力，强化安全与合规，分阶段设立里程碑与验收标准，稳步达成降本、低碳与韧性的综合目标。

文章系统回答了如何抓好能源工作，提出以安全优先、绿色低碳、市场高效、数字驱动、协同治理为核心原则，构建目标—路径—KPI闭环。内容涵盖能源安全、多元供给、可再生能源消纳、储能与电网韧性、价格机制与绿色金融、合规与数据治理、人才与组织协同，并给出能源类型对比与场景落地方案。文中建议通过需求侧管理、容量与辅助服务市场、数字化平台与AI优化提升效率；在复杂项目中可依据研发与协作需求选择合规的项目管理工具以保障落地质量。最后展望高可再生与强灵活系统、工业电气化与氢能互补、智能自治调度三大趋势，为稳住安全底盘、实现低碳转型与成本可控提供可操作框架。