沈晓宁以“AI驱动能源转型的公众认知与舆论助力——从舆情视角看技术落地的社会基础”为题进行了主题发言。她指出，社会舆论在能源转型的过程中扮演着重要角色。技术的落地不仅取决于算法，也取决于社会接受度。她举例说明了AI工具在提升议题分析能力上的作用，并指出面对庞大的原始信息数量，AI能够有效地提升数据处理效率，发掘热点议题与相关观点。她还展示了一系列折线图、词云图等可视化形式，反映AI在能源转型议题叙事中的讨论趋势。沈晓宁阐释了AI技术在能源转型中的双重作用：一方面，AI通过智能管理、整合与维护驱动能源安全；另一方面，AI的高耗能、公平性以及稳定性问题又给能源转型带来挑战。她认为，当前公众对AI驱动能源转型的认知还需进一步提升。

陈波教授以“专家级智能体助力双碳发展”为题进行了主题发言。他首先介绍了AI气候传播平台“小碳”以及一系列专家级智能体，并具体分析了智能体在高质量知识库、碳价分析、税务判断、大数据交易等行业领域的实践运用。他指出，当前大模型应用中的最大问题是幻觉问题，而专家级智能体通过“基座+语料库+工作流+思维链”的模式优化了大模型的工作效率和决策质量。随后，他进一步解读了智能体的工作模式，并总结了相关经验，在此基础上简要介绍了在AI时代业务驱动的智能体开发管理体系的实践案例。

苗韧博士以“基于数智模型赋能园区/企业绿色转型的初步探索”为题进行了主题发言。他分享了在北京、内蒙古、宁夏、云南、江西、海南等多地包括零碳园区、高载能产业节能降碳、锂电池、焦化碳足迹核算及优化等行业的落地实践和经验。

他指出，当前高载能产业面临供应链和能耗双控、双碳的多重压力，定制化的数智化解决方案可助力企业基于工艺流程进行全生命周期的能耗整理、问题识别，来助力企业减少能源消耗和碳足迹。苗博士还介绍了碳足迹核算工具——ProCarbonTrace在冶金煤焦、锂电池等产业的应用，工具应用区块链技术加密传输数据，精度到具体工序进行碳排放核算，识别减碳空间。此外，服务于售电公司和园区等终端客户，进行负荷预测、新能源出力预测、现货市场预测，并对放充放电策略进行优化调节，增加企业套利空间。