行业地位与增长驱动 - 储能已从新能源系统的辅助角色跃升为不可或缺的关键基础设施 [2] - 截至2025年9月底，中国新型储能装机规模突破1亿千瓦，跃居全球首位 [2] - 行业增长逻辑从“强制配储”转向市场化驱动，得益于电力现货、辅助服务等细则在多省取得突破以及容量机制落地 [6] - “十四五”期间储能规模预计较“十三五”实现32倍增长，仅去年便贡献了300%的新增量 [6] - 增长得益于2021年风光平价上网后，技术进步带动的新能源与储能成本双降，催生了储能配置的刚性需求 [6] 市场趋势与竞争形态演变 - 行业竞争形态正从“价格竞争”向“价值竞争”转变，从单纯的硬件比拼转变为“硬件+软件+服务”的综合实力较量 [10] - 市场关注重心从如何省钱，转向如何管控好全生命周期成本以及寻求更优的解决方案 [10] - 国际化是关键增长极，今年许多厂商海外出货量增长在60%到80% [10] 面临的挑战与结构性风险 - 资本周期问题：行业火热吸引大量资本集聚和产业扩张，技术迭代快可能导致缺乏持续迭代能力的企业产线沦为落后产能 [9] - 收益问题：许多储能电站项目收益水平难以覆盖技术不确定性带来的潜在风险，短期商业闭环依赖政策红利等不稳定因素 [9] - 安全性问题：行业在成本、性能与安全间面临“不可能三角”约束，技术向大电芯演进（如超过314Ah）会提升热失控风险 [10] - 国际化风险：面临地缘政治、供应链安全及关键技术限制等风险，例如锂资源价格曾从5万涨至60万，并长期维持在30多万高位 [10] 技术发展与未来需求 - 电芯技术与EPC解决方案的整体迭代，使储能在诸多场景下具备了真实的投资价值 [6] - 长时储能的真正刚需尚未出现，通常认为新能源电量占比达到30%时会出现需求，50%时会成为刚需，目前新能源电量占比刚过20% [11] 智能化与AI应用前景 - AI在储能领域的应用主要体现在三个方向：设备管理、安全管控和电力交易 [13][14][15] - 设备管理方面，通过AI挖掘数据价值以提升设备性能并延长使用寿命 [13] - 安全管控方面，通过数字仿真建立全生命周期管理体系，提升运维效率 [14] - 电力交易方面，未来多主体、多规则的电力市场博弈中，AI将在策略制定与交易执行中发挥关键作用 [15]