2026年全球AI+新能源白皮书

全球AI和AI智能体产业发展背景

• AI产业发展进入大模型主导的全新阶段，生成式AI推动AI从专用工具向通用生产力平台演进，Agent AI形态加速涌现，并朝着通用人工智能（AGI）的长期目标持续迈进。
• 算力基础设施、算法创新与开源生态的协同成熟，为AI大规模产业化筑牢了技术根基。
• AI产业“5层蛋糕”中，应用层是AI经济价值的最终所在，随着基础模型能力趋同，行业竞争焦点开始从模型能力转向场景落地能力，垂直行业应用将成为未来产业增长与商业化的核心驱动力。
• AI智能体是以大模型为核心的自主智能系统，具备感知、决策、执行与学习能力，可自主完成复杂闭环任务，正逐步向数字员工升级，多AI智能体协同也将成为产业智能化升级的重要支撑。

新能源转型进入深水区，能源智能化标准体系引导行业快速迭代

• 全球可再生能源装机规模持续快速增长，光伏、风电作为核心增长动力，显著放大了新型能源系统的运行复杂度与调度压力，推动依托AI技术实现智能预测、协同调度与高效消纳成为行业发展的必然趋势。
• 类比自动驾驶分级标准，能源行业亟待智能化标准体系引领产业发展，借鉴成熟的自动驾驶分级模式搭建专属标准框架，能够明晰发展方向，助力行业技术升级、产业协同与全域智能体系建设。
• 能源智能化5级分级体系（EIL-5）为储能智能化提供从设备级感知辅助到生态级完全自主的标准化路径，推动能源系统向具备自主决策与价值创造能力的智能生命体升级。
• 要实现 EIL4/5 级跨域协同与多智能体自主决策，必须以标准化接口协议打破系统孤岛，为异构能源设备与调度智能体提供统一、高效的协同语言。

AI+新能源产业实践分析

• AI赋能新能源——不同等级能源智能化在不同场景中的功能和价值分析：
  • 发电收益优化：AI正推动新能源发电从“单站点优化”迈向“系统级自治”，能力边界由设备监控逐步扩展至跨场站协同、区域级调度与生态化价值创造。
  • 智能电力调度：AI正在推动电力调度体系从“局部响应”向“全局自治”演进，调度能力由设备级监控逐步扩展至区域级协同与生态级优化。
  • 电力交易：新能源出力波动、电价实时变化与多市场协同交易需求持续提升，推动行业从单点报价与人工决策迈向全局协同、动态优化与生态化价值运营的新阶段。
  • 运维与安全：随着新能源设备规模持续扩大、运行环境日趋复杂，行业正从依赖人工经验的传统运维模式，逐步迈向全域感知、智能诊断、主动防控与系统自治的新阶段。
• 思格新能源案例分析：
  • 思格新能源是一家聚焦AI赋能新能源发展的科技创新公司，致力于提供“极简部署、极致安全、极佳体验”的光储充产品与分布式能源解决方案。
  • 公司以“AI in All”为核心理念，将人工智能深度融入产品研发与系统运营，通过AI算法实现发电预测、储能优化与智能调度，驱动光储充系统效能全面提升。
  • 思格新能源已形成覆盖户用、工商业及大型电站全场景的产品与解决方案布局，能够满足不同市场、不同电网环境和不同用户需求。
  • 思格AI在多个国家市场取得成功，帮助用户显著降低电费支出，提升家庭能源收益。