【NEX2025：AI對話】共探AI與新能源深度融合機遇與挑戰(zhàn)
9月17日，第十九屆中國新能源國際論壇——新能源AI融合創(chuàng)新論壇在京成功舉辦。論壇下半場圓桌對話環(huán)節(jié)由全聯新能源商會常務理事、昇科能源創(chuàng)始人、CEO褚政宇受邀主持，特邀特隆美儲能、朗新科技、鏈宇科技、阿里云、星翼智慧能源、海博思創(chuàng)六家企業(yè)的核心代表，圍繞“AI賦能新能源產業(yè)實踐”展開深度對話，直面行業(yè)落地痛點，共話未來發(fā)展路徑。
圓桌對話伊始，各企業(yè)代表結合自身業(yè)務，分享了在新能源AI領域的核心探索方向，覆蓋AI底層基礎設施、電力交易、儲能運營、車網互動（V2G）等關鍵賽道。
全聯新能源商會副會長單位、特隆美儲能研究院院長謝茂軍介紹道，特隆美儲能專注于為全球用戶提供儲能系統(tǒng)綜合解決方案，是集研發(fā)、生產、 銷售、售后服務于一體的全產業(yè)鏈供應商。公司深耕電力行業(yè)30余年，擁有豐富的電力系統(tǒng)產品研發(fā)和制造經驗，具備大批量訂單交付實力。公司致力于將儲能技術與場景應用充分融合，不斷進行技術創(chuàng)新及產品方案優(yōu)化，為多個細分領域提供領先的儲能系統(tǒng)解決方案。在助力全球能源轉型的業(yè)務布局與拓展進程中，特隆美已為全球20多個國家、100多個城市及地區(qū)提供服務，成功落地項目逾1000個，更收獲高度國際認可——成功通過鄧白氏注冊認證，2024至2025年連續(xù)入圍BNEF Tier1一級儲能廠商榜單。
全聯新能源商會常務理事、鏈宇科技創(chuàng)始人、董事長、CEO 秦宇迪介紹表示，鏈宇科技孵化于清華大學，是歐陽明高院士在車網互動、光儲充放微電網、智慧低碳建筑領域的唯一技術轉化企業(yè)。公司主營業(yè)務涵蓋用戶側新能源資產管理、車網互動（即汽車與電網能量雙向流動，簡稱V2G）、虛擬電廠和電力交易，致力于通過先進技術提升新能源微網場景下的能源聚合調度和精細能耗管控能力，并在全球首創(chuàng)生成式AI大模型及時序AI負荷預測大模型，為行業(yè)帶來突破性進展。公司獲評全球十大V2G創(chuàng)新企業(yè)，且為中國唯一入榜企業(yè)。其AI應用聚焦車主出行行為預測與能源調度優(yōu)化，實現“車主增收不影響出行、電網/園區(qū)削峰填谷”的多方共贏。
全聯新能源商會常務理事、星翼智慧能源總經理范良明表示，星翼能源是電化學儲能領域專精特新企業(yè)，以“儲能設備源頭工廠”與“核心供應商”雙核驅動構建覆蓋研發(fā)、生產、交付、運營的一體化儲能生態(tài)鏈，打造涵蓋工商業(yè)用戶側、電網側、發(fā)電側等全場景的儲能解決方案矩陣，助力能源高效利用與低碳轉型。
朗新科技集團 AI研究院院長黃飛表示，朗新科技集團是一家領先的能源科技企業(yè)，長期深耕電力能源領域，聚焦“能源數字化、能源互聯網”雙輪戰(zhàn)略。通過新一代數字化、人工智能、物聯網、電力電子技術等新質生產力，服務城市、產業(yè)、生活中的能源場景，主要業(yè)務方向包括零碳園區(qū)、電力化市場交易、聚合平臺等。朗新科技致力于運用AI智能體打通內部數據，推動AI從“對話工具”升級為“生產力工具”，其朗新九功AI 能源大模型，能夠為電力市場化交易提供智能化的交易策略。
阿里云智能集團公共事務副總裁何陳棋表示，阿里云成立于2009年，是全球是四大云計算品牌之一。2018年開始布局生成式人工智能，2021年發(fā)布百億參數的多模態(tài)模型，2023年4月正式發(fā)布通義千問系列大模型。圍繞通義千問系列大模型，阿里云構建了“芯片-云計算-行業(yè)模型”全生態(tài)支撐體系。
海博思創(chuàng)電站事業(yè)部副總經理郭凱表示，海博思創(chuàng)是是行業(yè)領先的儲能系統(tǒng)解決方案與技術服務供應商，專注于儲能系統(tǒng)的研發(fā)、生產、銷售和服務，為傳統(tǒng)發(fā)電、新能源發(fā)電、智能電網、終端電力用戶及智能微網等“源－網－荷”全鏈條行業(yè)客戶提供全系列儲能系統(tǒng)產品，及儲能系統(tǒng)一站式整體解決方案。海博思創(chuàng)從設備端到電站運營端全面布局AI，到今年底海博運營儲能項目規(guī)模將超過10GWh，將進一步探索AI助力儲能電站收益最大化路徑。
論壇下半場圓桌對話環(huán)節(jié)由全聯新能源商會常務理事、昇科能源創(chuàng)始人、CEO褚政宇受邀主持，在褚政宇的引導下，嘉賓們圍繞“AI與新能源融合的差異化挑戰(zhàn)”“儲能領域AI價值定位”“V2G落地關鍵”等議題展開深入探討，直擊行業(yè)核心矛盾。
AI服務新能源的“同與不同”
阿里云何陳棋指出，AI底層算力需求在新能源與其他行業(yè)無本質差異，但電力交易場景的“政策依賴性”“市場化轉型期特性”帶來獨特挑戰(zhàn)——需將電網規(guī)則、政策變量融入模型，而這需要AI企業(yè)與新能源行業(yè)深度協作，共建行業(yè)知識庫?！安煌诮鹑诮灰椎某墒焓袌龌?，新能源交易的規(guī)則動態(tài)調整，要求AI模型具備更強的適配性?！?/span>
AI從“錦上添花”走向“核心支撐”
針對“儲能企業(yè)紛紛轉型投建運營，AI扮演何種角色”的問題，海博思創(chuàng)郭凱明確表示：“儲能本質是‘電量搬運工’，AI將從輔助工具升級為核心能力?！逼鋱F隊通過AI整合氣象數據（NASA、中央氣象局等）、現貨數據（全年3萬+個時點），優(yōu)化調頻、現貨、容量市場的收益組合，已實現部分項目收益高于行業(yè)平均水平。
星翼智慧能源范良明則從工商業(yè)場景補充，“峰谷套利政策存在不確定性，AI的核心價值在于結合儲能資產，幫售電公司實現‘低買高賣+負荷調節(jié)’，這是單純設備制造無法實現的競爭力。”
特隆美謝茂軍則聚焦設備端痛點指出，“當前儲能安全預警、利用率優(yōu)化仍有提升空間，AI需先解決設備本體的‘可靠性’問題，再談交易賦能?！?/span>
AI破解“人車協同”難題
鏈宇科技秦宇迪強調，V2G作為“移動儲能”，其AI應用的核心是“搞定車主和負荷資源”?！癈端車主行為零散、出行需求多變，AI需先實現‘精準預測’——比如車主上班停駛4小時，能否放電2小時；再通過強化學習輸出調度策略，平衡車主收益與電網需求?！蹦壳?，鏈宇已在山東等試點與售電公司合作，利用V2G資源彌補日前交易的負荷偏差，降低售電風險。
數據治理成最大瓶頸
幾乎所有嘉賓均提及“數據缺失”是AI落地的首要障礙。海博思創(chuàng)郭凱坦言，“部分省份僅開放40%電網數據，我們需通過多渠道整合數據，數據治理占用團隊大量精力。”朗新科技黃飛補充道，“不僅是數據量不足，數據質量（分辨率、完整性）也未達預期，模型需先具備‘容錯能力’，才能在實際場景落地。”
新能源AI的未來趨勢
在圓桌討論環(huán)節(jié)，主持人褚政宇先生結合自身公司多年的實踐經驗，指出當前新能源AI落地面臨諸多挑戰(zhàn)，現階段非技術層面的問題（如獲取數據和資源）甚至比AI技術本身更關鍵 。他觀察到，儲能設備企業(yè)正普遍向投建運一體化轉型 ，并預判未來的售電公司必須與儲能投資商深度融合，才能獲得必要的靈活性資源優(yōu)勢 。對于AI的價值，他強調應聚焦于能帶來巨大提升的核心環(huán)節(jié)，最后，他引用嘉賓的觀點“人們往往會高估未來一年的變化，但會低估未來十年的變化”來形容AI在能源領域的長期潛力。
對話尾聲，嘉賓們以“未來3至5年AI最大價值”“當前核心挑戰(zhàn)”為主題總結，形成三大行業(yè)共識。
核心挑戰(zhàn)：數據與人才“雙短缺”
數據層面，電網數據開放程度低、用戶側數據（如車主行為、工廠負荷）獲取難，導致AI模型訓練缺乏高質量素材；人才層面，復合型人才稀缺——既懂AI算法，又理解新能源業(yè)務（如電力交易規(guī)則、儲能設備特性）的團隊鳳毛麟角。
未來價值：人機協同、全局最優(yōu)成主流
朗新科技黃飛認為，“人機協同”將是長期模式，“涉及交易決策、安全運維等關鍵環(huán)節(jié)，AI提供‘激進/平衡/保守’選項，最終由人判斷負責，避免算法風險?！?/span>
海博思創(chuàng)郭凱指出，“當前AI多聚焦企業(yè)局部優(yōu)化（如單電站收益），未來需站在電網視角，整合發(fā)、輸、配、用資源，實現‘新能源消納+儲能利用+成本最優(yōu)’的全局平衡，這才是AI的終極價值?！?/span>
阿里云何陳棋則預測“Agent（智能代理）”將成重要形態(tài)，“未來每個新能源主體（電站、售電公司、車主）可能都有‘數字化助理’，24小時在線匹配交易需求、優(yōu)化調度策略。”
行業(yè)協同：新能源AI專委會搭建交流平臺
論壇最后，褚政宇介紹了全聯新能源AI專委會的定位——作為2023年發(fā)起的行業(yè)組織，目前已匯聚數十家會員單位，旨在推動AI與新能源的“認知碰撞、資源對接、商機挖掘”。“當前行業(yè)處于AI融合初期，需要更多跨界協作，比如朗新的九功AI能源大模型與海博的電站數據結合，鏈宇的V2G資源與售電公司合作，才能加速突破痛點?！?/span>
此次圓桌對話不僅展現了新能源AI領域的前沿實踐，更通過“直面問題、坦誠交流”為行業(yè)提供了清晰的落地路徑。正如嘉賓們的共識：“我們往往高估未來一年的變化，低估未來十年的突破——AI與新能源的融合，將在數據開放、人才培養(yǎng)、模式創(chuàng)新中逐步深入，最終重塑能源行業(yè)的生產力格局?！?/span>
來源 | CNECC
編輯 | 中華新能源
