时间：2026年6月20-21日
地点：中国北京
人物：北京大学地球与空间科学学院助理教授张帆、教授刘瑜团队、阿里巴巴达摩院
事件详情：2026年6月20日，北京大学张帆、刘瑜团队联合阿里巴巴达摩院在Nature期刊发表研究成果，首次基于真实新能源设施布局，在全国尺度上揭示了风光空间协同对破解新能源消纳难题的巨大潜力。研究团队利用0.5米分辨率卫星遥感影像，结合人工智能与云计算技术，像用放大镜一样扫描整个中国版图，逐一识别散落在山川田野间的新能源设施。最终构建了一个前所未有的精细数据库——全国31.99万个光伏设施、9.16万台风机的位置与轮廓被精准锁定。这份被媒体称为全国首份新能源设施家底图的研究，为新能源基地布局、电力调度、低碳规划提供了底层数据支撑，展示了AI+遥感+能源的协同创新范式。
背景：长期以来，风光互补究竟能在多大程度上缓解新能源消纳压力，一直缺乏基于真实地理分布的定量答案。过去人们凭经验知道风大的时候往往光弱，反之亦然，但这种互补效应的量化评估需要精确到具体设施的空间分布数据。此次研究通过AI+遥感技术完成了全国性的新能源设施普查，首次让风光互补的真实潜力有了能被精确计算的坐标基础。该研究同时得到了广泛的社会关注，被视为AI赋能新能源转型的典型案例。
影响：
- 对新能源行业而言，这份新能源家底图为电力调度和风光互补优化提供了前所未有的数据基础，发电企业可以基于精准的风光空间分布优化电站布局和并网策略
- 对AI应用领域而言，展示了AI+遥感+能源的协同创新范式，证明AI在基础设施普查和能源规划等大规模现实问题中具有不可替代的价值，为AI在更多基础设施领域的应用提供了方法论参考
- 对国家能源战略而言，精准的新能源设施分布数据有助于优化跨区域电力调配方案，提升全国可再生能源消纳效率，为实现双碳目标提供科学的量化决策依据
总结：北大联合阿里达摩院利用0.5米分辨率卫星遥感影像和AI技术，在全国尺度上精准识别了31.99万个光伏设施和9.16万台风机，绘制了首份全国新能源设施家底图。这项研究不仅为新能源产业提供了前所未有的精准数据基础，更展示了AI在解决大规模能源基础设施问题中的巨大潜力。当AI+遥感技术能够以近乎普查的方式扫描全国新能源设施布局时，风光互补、电力调度和低碳规划都有了更科学的决策依据。这一研究范式有望推广至更多基础设施普查和资源评估领域。
参考来源：
- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1868663205679383722
- https://www.163.com/dy/article/KVUH0AN30514R9KQ.html
- https://baike.baidu.com/item/全国新能源设施家底图/68067958
- https://www.zhihu.com/pin/2051923147214140570
- https://www.zhihu.com/question/2040809853350831319