近年来，以大模型、多模态感知、多智能体和具身智能为代表的新一代人工智能技术加速演进，人工智能与能源产业融合不断深化。随着“人工智能+”行动深入实施和“人工智能+能源”相关政策持续落地，能源行业人工智能应用加快向生产场景延伸。国家发展改革委、国家能源局印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到2027年推动5个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘10个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径。能源人工智能正由技术能力建设向场景化、体系化应用加快演进。
　　智能巡检作为能源人工智能应用的重要场景，近年来在电站、变电站、输变线路等场景加速拓展，但各类巡检装备仍较多以独立运行和单点应用为主，多装备之间的任务协同以及感知、认知、决策与执行能力的系统化衔接不足。随着机器人、无人机、多模态感知和大模型等技术AI能力持续提升，如何将分散的单点智能能力转化为系统级巡检效能提升，如何实现智能巡检由“单机智能”向“系统协同智能”的转变，正成为能源AI智能巡检领域发展的核心问题。
　　基于此，本报告围绕能源AI智能巡检的发展现状、关键技术和产业应用，分析由单机智能向系统协同演进过程中存在的能力缺口及应用挑战，并结合产业实践和技术研究，提出Y-ICF能源智能巡检集成框架。该框架以智能体（Agent）为核心组织方式，融合多模态感知、大模型认知、多智能体协同与多智能装备联动，探索面向复杂能源场景的协同巡检模式。
　　报告重点围绕能源AI智能巡检发展概述、关键技术、产业应用问题挑战和发展建议五个方面展开，系统梳理行业发展与技术演进，分析典型应用实践及规模化应用制约因素，并提出相应发展路径，为能源AI智能巡检下一步发展路径提供参考。