数字储能网讯：近日，由国家能源局主办的全国“人工智能+”能源现场推进会在深圳召开。会上，国家能源局正式发布首批51个“人工智能+”能源高价值场景，同步启动试点项目申报工作，并发布《中国“人工智能+”能源发展报告2026》，系统部署《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》和《全面提升供电质量服务新质生产力发展专项行动方案（2026—2028年）》。

这是中国能源行业首次从国家层面对人工智能应用场景进行系统梳理，也是《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》发布后最重要的配套举措之一。

与此前市场更多聚焦大模型技术本身不同，此次国家能源局首次明确提出以场景牵引产业落地的发展思路，将人工智能从概念验证推进到工程化实践阶段。

此次公布的51个高价值场景覆盖八大核心方向，包括“人工智能+电网”8个场景、“人工智能+能源新业态”17个场景、“人工智能+新能源”6个场景、“人工智能+水电”7个场景、“人工智能+火电”5个场景、“人工智能+核电”5个场景、“人工智能+煤炭”6个场景以及“人工智能+油气”7个场景。

从数量分布来看，能源新业态、电网和新能源成为重点布局方向。其中，虚拟电厂、车网互动、综合能源管理、新能源功率预测、电力市场交易优化等场景与储能行业高度相关，也被业内普遍视为未来最具商业价值的赛道。

国家能源局指出，这些高价值场景具有三个显著特点：一是聚焦长期制约行业发展的痛点问题；二是人工智能赋能空间巨大，但行业应用仍处于早期阶段；三是具备全行业推广潜力，有望推动能源产业转型升级并形成可复制、可推广的新模式。

换句话说，这51个场景并非简单的技术展示，而是未来几年能源行业重点投资和创新方向的重要风向标。

国家能源局局长王宏志表示，随着中国“人工智能+”能源从概念走向实践、从探索走向推广，产业形态正在加速演进，创新应用不断突破，融合基础持续夯实，将加快推动人工智能和能源双向赋能，促进能源领域新质生产力跃升发展和生产关系深层次变革。

试点申报启动，能源版“百模大战”正式打响

值得关注的是，在发布高价值场景的同时，国家能源局还同步启动了“人工智能+”能源融合试点项目申报工作。

根据要求，能源企业作为场景需求方，需要与人工智能技术供给方组建产学研用创新联合体，由需求方牵头进行申报。项目将通过省级能源主管部门或能源央企集团总部推荐，每个推荐单位推荐项目原则上不超过10个。

这一机制意味着，未来一段时间内，大量能源企业、储能企业、互联网科技企业以及科研院所将围绕这51个场景展开联合创新。

过去两年，大模型领域经历了一轮激烈竞争。而随着国家能源局正式开放应用场景，“人工智能+能源”领域的产业竞赛也正式拉开序幕。对于储能企业而言，这不仅是一次技术升级机会，更是一次重新定义产业价值链的战略窗口。

软件定义价值：“人工智能+能源”进入新阶段

过去十年，中国储能产业的发展主要围绕成本下降和规模扩张展开。锂电池价格持续下行、储能系统集成能力不断提升，推动全球储能市场快速增长。然而，随着储能装机规模进入GWh乃至TWh时代，行业发展的核心逻辑正在发生变化。

储能电站的价值已经不再仅仅体现在硬件设备本身，而越来越取决于后期运营能力。尤其是在新能源占比持续提高、电力市场交易日趋复杂的背景下，一座储能电站需要同时面对新能源波动、电价变化、电网调度、辅助服务、电力现货交易以及设备安全管理等多重挑战。传统依靠人工经验进行运营管理的模式已经越来越难以满足需求。

这也意味着，储能行业正在从“硬件竞争”转向“智能竞争”，从“卖设备”转向“卖服务”。而人工智能正是推动这一转变的重要技术力量。

在规划阶段，AI能够根据负荷特征、电价曲线、电网约束以及新能源出力情况，快速生成最优配置方案。在建设阶段，可以通过数字孪生技术提前模拟系统运行状态。在运营阶段，可以实时优化充放电策略，实现收益最大化。在运维阶段，则能够通过预测性维护提前发现风险，降低故障率和运维成本。

未来的储能电站，或许不再只是简单的电力基础设施，而是一座具备自主学习、自主决策能力的智能能源系统。

AI正在重构储能产业链

如果说过去储能行业比拼的是电池性能和系统成本，那么未来行业竞争的重点将逐渐转向数据能力和算法能力。

一个运营中的储能系统，每天都会产生海量运行数据，包括电压、电流、温度、SOC、SOH、充放电频率、电力市场价格以及用户负荷数据等。过去，这些数据更多用于监测和记录；而在人工智能时代，这些数据将成为训练能源大模型的重要基础。

通过机器学习和大模型技术，储能企业能够更准确地预测电池衰减趋势，提高电池寿命；能够实时分析市场价格变化，优化电力交易策略；能够提前识别潜在安全风险，降低事故发生概率；还能够通过聚合大量分布式储能资源，参与虚拟电厂运营。

对于行业而言，这意味着储能企业未来不仅是设备制造商，更有可能成为能源数据运营商和智能能源服务商。产业价值链正在从制造端向运营端延伸，而人工智能将成为推动这一转变的重要引擎。

远景能源：AI电力系统的开创者

张雷在会议发言中表示，远景正打造AI电力系统——能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施。他认为，能源不只是AI的底座，更是肌体。电力系统正成为人工智能的主体工程，只有解决智能生产全链路能量管理的问题，才能为人工智能这一新的工业革命提供源源不断的动力。

作为AI电力系统的开创者和实践者，目前，远景能源已围绕“智能中枢、物理人工智能、下一代电力基础设施”构建起系统级能力，并在赤峰零碳产业园、乌兰察布算力基地推进实践。

智能中枢。远景EnOS智能物联操作系统，能够接入和管理包括风电、光伏、储能、充电桩等数亿级别的智能设备，实现毫秒级实时控制，成为AI电力系统的“神经系统”。

物理人工智能。远景构建了“天机”气象大模型和“天枢”能源大模型——前者融合全球气象数据与物理约束，实现高精度预测；后者则让场站从发电到制氢再到算力调度形成毫秒级实时控制。

下一代电力基础设施。远景正在推动风光储一体化电源、高压直流、固态变压器、构网型储能和末端智能机柜等技术融合，构建端到端的新型电力基础设施架构。

思格新能源：率先迈入能源智能体时代

在储能企业中，思格新能源无疑是近年来布局人工智能最为积极的企业之一。2026年5月29日，思格新能源正式发布全球首个全域能源智能体SigenAgent，被业内视为“AI+新能源”领域的重要突破。

与传统能源管理系统不同，SigenAgent采用Agentic AI架构，其核心特点并非提供辅助分析，而是能够自主决策、自主执行。系统可以综合天气变化、电价走势、用户用能习惯、设备运行状态等多维数据，自主完成能源调度。例如在家庭光储场景中，系统能够自动判断何时储电、何时售电、何时参与需求响应，实现用户收益最大化。

这意味着能源系统正在从自动化时代进入自治化时代。未来，无论是家庭储能、工商业储能还是大型储能电站，都有可能拥有属于自己的“能源智能体”。而这恰恰与国家能源局此次公布的高价值场景方向高度契合。

阳光电源：从储能设备商向能源运营商转型

作为全球储能龙头企业之一，阳光电源近年来持续强化人工智能布局。阳光电源的AI优势源于其“数据+算法+场景”的闭环，主要依托全球超100GW的光储设备接入数字化平台，海量真实运行数据持续训练AI模型，提升预测精度与决策能力，并将光伏逆变器、储能变流器积累的电力电子技术、控制算法平滑迁移至HVDC及服务器电源领域，具备底层技术协同优势 。

在推出PowerTitan储能平台后，阳光电源又进一步构建智能运维体系。通过大量运行数据训练算法模型，实现储能系统状态预测和风险预警。在海外大型储能项目中，相关系统已经能够提前识别潜在故障，大幅降低停机时间。

与此同时，阳光电源还将AI应用于电力交易和虚拟电厂领域。未来，其目标已经不仅仅是销售储能设备，而是提供覆盖全生命周期的能源运营服务。

从卖设备到卖服务，再到卖收益，这是整个储能产业正在发生的重要变化。

华为数字能源：打造能源行业智能底座

在“人工智能+能源”赛道上，华为数字能源的布局同样值得关注。近年来，华为持续推动数字技术与能源技术深度融合。其FusionSolar智能光储解决方案已经在全球广泛应用。

在储能领域，华为通过数字化平台实现光伏、储能、充电桩和电网之间的协同管理。借助大模型能力，系统能够完成发电预测、负荷预测以及电力市场分析。

随着虚拟电厂规模扩大，这类能力的重要性将持续提升。未来能源系统不再是单个设备之间的连接，而是海量智能体之间的协同。华为正在构建的，正是这种能源互联网时代的基础设施。

宁德时代、比亚迪加速布局能源AI生态

作为电池龙头企业，宁德时代近年来持续强化数字化能力建设。在储能领域，公司推出智慧能源管理平台，实现电池全生命周期管理。通过AI分析电芯运行状态，可以提前识别热失控风险，提高系统安全性。

与此同时，宁德时代还在积极布局虚拟电厂和零碳园区业务。未来其角色将不再局限于电池供应商，而是能源数据运营商。

比亚迪储能同样在推进智能能源平台建设。通过融合储能、电动车以及充电网络数据，比亚迪积极探索车网互动（V2G）商业模式。随着国家能源局将车网互动列入高价值场景清单，这一领域有望迎来加速发展。

为什么储能会成为51个场景最大的受益者

虽然此次发布的51个场景覆盖能源全产业链，但从底层逻辑来看，储能几乎贯穿了新能源、电网和能源新业态三大重点领域。

在新能源场景中，储能是解决波动性和提升消纳能力的重要工具；在电网场景中，储能承担调频、调峰和备用功能；在虚拟电厂和车网互动等新业态中，储能更是实现灵活调节的核心资源。

特别是在国家能源局重点布局的17个能源新业态场景中，无论是虚拟电厂、源网荷储协同互动，还是车网互动和分布式能源聚合，都离不开储能系统作为底层支撑。

某种程度上，储能已经从过去的新型电力系统配套设施，逐渐演变为未来能源互联网的重要基础设施。而人工智能的加入，则让储能第一次具备了自主感知、自主决策和自主优化能力。

这也是为什么业内普遍认为，“AI+储能”有望成为未来五年能源行业最大的产业机遇之一。

虚拟电厂或成为AI最大的应用场景

在所有高价值场景中，虚拟电厂被普遍认为是最具发展潜力的领域之一。随着分布式光伏、工商业储能、家庭储能以及新能源汽车规模快速增长，未来电网将面对数以百万计的分散能源单元。传统调度模式难以实现高效管理，而人工智能则成为解决这一问题的关键。

通过AI算法和能源大模型，虚拟电厂能够实时预测负荷变化、优化资源调度、协调源网荷储互动，并参与电力市场交易。对于储能企业而言，这意味着未来不仅可以通过建设储能项目获得收益，还可以通过运营虚拟电厂获取新的商业价值。

业内预计，到2030年前后，中国虚拟电厂可调节资源规模有望达到数亿千瓦级别，成为新型电力系统的重要组成部分，而储能将是其中最核心的调节资源之一。

“AI+储能”将开启新一轮产业变革

从蒸汽机推动工业革命，到电力改变现代社会，再到互联网重塑商业生态，每一次技术革命都会带来产业格局重构。如今，人工智能与能源的深度融合，正在开启新一轮产业变革。

国家能源局此次发布的51个高价值场景，本质上是在为这一轮产业升级提供政策坐标和发展方向。未来五年，能源行业竞争的核心或将不再只是设备效率和制造成本，而是数据能力、算法能力以及运营能力。

对于储能企业而言，谁能够率先掌握能源数据、构建能源大模型、形成智能运营闭环，谁就有可能在下一轮竞争中占据优势地位。

从储能设备到储能运营，从数字化管理到能源智能体，从单体电站到虚拟电厂，一个全新的“AI+储能”时代正在加速到来。