AI与能源产业融合发展趋势 - 行业认为AI在电力、储能领域的应用多停留在表层 集中于生成报告、统计分析和基础预警 未能充分释放前沿价值[5] - AI发展趋势正从生成式广泛创作转向有目的性、具备决策能力的新阶段 这一趋势是破解储能产业痛点的关键[5] - 以《Nature》论文为例 AI已能辅助人类完成精准决策 如谷歌AlphaGenome模型通过百万条基因序列输入实现多功能输出与结论性判断 为工业领域深度应用提供参照[5] 储能领域AI应用的核心痛点 - 数据质量与可信度不足 难以支撑精准决策[6] - 储能、电网领域严苛的安全与运行边界 对AI输出结果的适用性要求极高[6] - 储能系统运行复杂 AI求解与精准响应难度大[6] - 高端AI模型的算力成本与应用价值难以平衡[6] - AI决策缺乏清晰层级 难以适配储能设备、电网对接等多场景需求[6] 海博思创的AI赋能解决方案与实践成果 - 公司提出“全流程、多场景、可落地”的AI赋能解决方案作为破局路径[7] - 公司正从设备供应商向电站运营服务商转型 其参与的酒泉1GWh、蒙西7.4GWh独立储能电站集群等项目成为AI赋能的重要实践载体[7] - 公司构建了覆盖电芯到系统再到电站层级的400余项健康指标体系 结合市场与电网需求联合优化[7] - 通过AI赋能 运营电站在线率与综合效率超出行业平均水平 并通过热管理系统智能控制实现辅助功耗降低20%、电站综合性能提升3.5%[7] - AI解决方案已全面覆盖源网荷储、高耗能企业、AIDC等多元场景 在AIDC领域正探索能源与AI的“混搭”模式[7] AI赋能储能的核心体系与未来展望 - AI赋能储能被定义为一套全流程体系 而非单一技术应用[8] - 公司以数据流为基础 实现从底层到云端的数据无缝连接与高效处理 构建了涵盖研发、生产、工程、运维、运营的全链条AI赋能体系[8] - 体系通过优化控制与性能最大化两大核心抓手 破解行业多场景痛点[8] - AI技术正逐步突破工业场景应用瓶颈 未来将在储能领域发挥更核心的决策支撑作用[8] - 公司将持续深耕AI与储能的融合创新 推动产业向更高效、更稳定、更具经济性的方向发展[8]