自deepseek問世以來，包括五大能源集團、兩大電網在內的半數以上能源電力央企接入模型，采日能源等儲能企業也相繼接入。全球能源轉型的齒輪正被AI+儲能的深度融合加速轉動。

AI+儲能，站在風口。

據報道，寧德時代、比亞迪、LG新能源在著手利用AI造電池。當用AI造電池逐步進入現實，AI+儲能的風口逐漸顯現。2025年，國家能源局印發的《關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》明確提出，到2030年，能源系統各環節數字化智能化創新應用體系初步構筑、數據要素潛能充分激活。

3月12日，卓陽數字能源正式推出全新AI助手——“卓小陽”。該智能體專為新能源行業設計，旨在通過大模型賦能提升行業效率，優化決策支持。“卓小陽”的核心應用場景包括：行業知識問答，場景解決方案輸出，資產收益組合分析，能源電站投資分析等。

在此之前，基于DeepSeek在“融和·白澤”系統下的私有化部署，日電芯監控超2000萬顆、日處理信息量達TB級，效率提升超50%;毫秒級故障檢測與調度響應，運維成本進一步降低超30%的能力表現，是融和元儲以一場“AI+儲能”的深度聯姻解碼了在現如今儲能行業波潮涌動情況下的運營新范式。

事實上，自deepseek問世以來，包括五大能源集團、兩大電網在內的半數以上能源電力央企接入模型，采日能源等儲能企業也相繼接入。

包括寧德時代、卓陽數字能源、融和元儲、陽光電源、比亞迪、海博思創等企業正利用AI+儲能，在電池創新、運營優化、智慧運維等多方面展露“實力”。全球能源轉型的齒輪正被AI+儲能的深度融合加速轉動。

AI+儲能將帶來哪些風口?

AI+儲能的風口之下，機遇與挑戰如同硬幣的兩面。

正如寧德時代曾毓群所言：“沒有顛覆性的技術突破，就不會有真正的能源革命。”當DeepSeek將AI訓練成本降低90%，當華為實現儲能系統全生命周期數字化，這場變革已不可逆轉。

一是智能運維，儲能電站的運維成本占全生命周期成本的30%，而AI正在改寫這一經濟模型。

陽光電源推出的iSolarBPS系統深度融合電力電子、電化學與AI算法(GeneSafe算法集群)，可實時監測電芯健康狀態，提前7天預警一致性異常、提前100小時識別內短路風險、提前1小時預判熱失控，形成三級主動防御機制。該系統通過五維診斷(數據質量、行為分析、異常老化、故障告警、風險預警)覆蓋50+指標，百兆瓦電站1分鐘生成診斷報告，精準定位故障至電芯級，運維效率提升30%。

東方日升開發的Risen Cloud系統，通過分析10萬+電芯的實時數據，將故障預警準確率提升至98%。這背后是深度學習算法對電池內阻、溫差等200+參數的動態建模，使得電芯循環壽命突破10000次。

德國國王湖獨立儲能電站項目規模為10.35MW/22.36MWh，配備了海博思創 HyperBlock II液冷儲能系統。作為海博思創大儲類別旗艦產品，HyperBlock II性能卓越，具有成熟度高、安全可靠、低 LCOS、長壽命以及環境適應性強等顯著優勢。配備海博思創 AI 云平臺的自動巡檢、遠程運維功能，可實現高效預警，及時消除消防隱患。

更顛覆性的變革在于商業模式創新。領儲宇能打造的智能運維云平臺，已實現“每GWh儲能資產運維人力減少70%”，其電芯健康狀態預測模型在青海某200MW/400MWh項目中，將意外停機損失降低540萬元/年。這種從“賣設備”向“賣服務”的轉型，正催生千億級智慧能源管理市場。

遠景能源為英國某200MW儲能項目構建的數字孿生體，通過實時仿真預測未來72小時系統狀態，使運維響應速度提升至毫秒級。這種“虛實共生”模式，正在重新定義能源資產管理的內涵。

二是電力交易。當光伏出力曲線遇上電力現貨市場的價格波動，AI成為最大化收益的關鍵變量。

某頭部儲能企業披露，其基于強化學習的交易策略系統，在山東電力市場中將儲能套利空間從0.25元/kWh提升至0.38元/kWh。這相當于將20年運營期的項目IRR提高4.2個百分點，徹底改變儲能項目的投資邏輯。

清華大學張強教授團隊在論文中提到，AI助力儲能設備系統優化，清華四川院助力江蘇首座AI智慧調控光儲充換一體化站建設，率先應用了基于大模型的微電網協同控制技術，成功將光伏消納率從96.0%提升至99.7%，儲能日均放電量提升48.12千瓦時，套利能力提高25.1%，綜合收益增長14.07%。

更深層的變革發生在虛擬電廠領域。科華數能開發的源網荷儲一體化平臺，通過聚合分布式儲能資源，在長三角某試點區域實現15秒內完成200MW靈活調節能力調用。

據弘正儲能副總經理張鵬介紹，目前該公司數字化團隊已開發了具有自學習能力的AI算法體系，依托大量數據訓練，預測未來負荷需求、新能源發電功率和電力市場價格等相關數據 ，通過算法模型生成動態調度策略，優化儲能參與峰谷套利、輔助服務、電力現貨交易和新能源消納的收益，進一步深挖工商業儲能的投資運營價值。

三是，極端環境適應。針對高溫、高濕等極端工況，AI可構建“熱-電-力”多物理場耦合模型，模擬電芯在極端應力下的失效過程。

例如，清華大學開發的電池熱失控模型，在超過500℃的溫度范圍內對15種電池體系實現高精度預測，為極端環境下安全閾值設定提供依據。

在沙特50℃高溫沙漠中，比亞迪MC Cube-T魔方系統以CTS集成技術創造2.6GWh零故障運行記錄。其秘訣在于AI驅動的動態熱管理系統：384個溫度傳感器實時調整液冷流速，使電芯溫差控制在±1.5℃以內。

更具想象力的是極地儲能市場。遠景能源為南極科考站定制的AI儲能系統，在-60℃環境下仍保持85%以上容量效率。其自研的低溫自加熱算法，使鋰電池在無外部供能情況下實現“冷啟動”，這項技術已延伸至俄羅斯北極圈內的微電網項目。

四是，數據中心儲能。全球正加速邁入以人工智能、區塊鏈和物聯網為核心的算力經濟時代，模型對算力的需求正以驚人的速度增長，過去年均增長超400%，遠超摩爾定律增長速度。

傳統上，數據中心主要使用鋰電池作為UPS系統的一部分，在市電中斷時提供短暫的備用電力。隨著數據中心轉向綠電供能，鋰電池應用從備電類型向供能類型轉變。GGII預計2027年全球數據中心儲能鋰電池出貨量將突破69GWh，到2030年這一數字將增長至300GWh，2024-2030年復合增長率超過80%。

某云服務商采用光儲一體化解決方案后，不僅將PUE從1.5降至1.2，更通過AI調度算法將儲能系統的峰谷套利收益提升至0.72元/kWh。這標志著儲能正從“備用電源”進化為“算力基礎設施的核心組件”。

更前沿的探索在于算力-儲能聯合優化。某企業開發的“算力任務-儲能充放電”協同算法，可根據GPU集群的工作負載預測，動態調整儲能系統的SOC狀態。在訓練大模型的波谷時段儲能充電，在推理高峰期放電，這種模式使算力中心購電成本降低18%。

五是AI顛覆電池創新。傳統鋰電材料研發需經歷“試錯法”迭代，而AI將這一過程壓縮數倍。

清華大學陳翔–張強團隊利用可解釋機器學習方法解釋了影響電解液還原穩定性的關鍵因素，并進一步開發知識與數據雙驅動的電解液分子性質預測框架，從數十萬分子中預測了29個潛在適用于寬溫域和高安全性的電池場景下的分子，為高性能電解液設計和高通量開發提供了指導。

“寧德時代正利用人工智能尋找下一代革命性材料和超越鋰離子的化學系統。”早在2024年9月，寧德時代董事長曾毓群在接受挪威主權財富基金主席尼古拉·坦根訪談時談道,寧德時代擁有超過兩萬名工程師，致力于基礎材料結構研究、模擬分析、材料相互作用探索等工作。據寧德時代研發總監歐陽楚英透露，目前寧德時代開發了電池材料智能化設計平臺，基于AI材料智能設計算法，90天內就可完成材料篩選與閉環驗證。

比亞迪也在利用AI技術。深圳市比亞迪鋰電池有限公司CTO孫華軍表示，在材料設計、材料篩選、電池自動化設計以及工藝制造質量管控、電池管理等方面，AI的應用可以提高設計效率，甚至會有產生新材料、新體系的機會。

近日，LG新能源也透露，已著手利用人工智能技術，為客戶量身定制電池。

“電池設計正從第二代的仿真驅動，向第三代基于AI的電池智能設計技術方向發展。”中國科學院院士歐陽明高論斷指出，電池智能設計技術可將電池研發效率提升1～2個數量級，節省研發費用70%～80%。

在回收領域，AI同樣展現魔力。華友鈷業建立的退役電池分選系統，通過X射線圖像識別和容量預測算法，將梯次利用電池篩選效率大幅提升。這種技術突破，正推動鋰電池全生命周期管理進入智能時代。

AI+儲能狂歡下的隱憂

據不完全統計，2023年全球儲能領域融資規模超過500億美元，其中AI+儲能相關企業融資占比超過30%。國內外科技巨頭紛紛布局，如特斯拉的Autobidder平臺、寧德時代的AI儲能管理系統、陽光電源收購AI上市企業等，進一步推高了市場熱度。

但狂歡之下隱憂凸顯：AI+儲能仍有許多問題亟待解決。一是，技術瓶頸。AI與儲能的深度融合尚需突破。AI模型的準確性高度依賴數據質量，而儲能系統的數據采集和標準化仍存在不足。此外，現有算法在復雜場景下的適應性有限。AI在儲能領域的應用仍處于初級階段，許多技術尚未經過大規模驗證，實際效果存疑。

二是成本壓力。AI賦能的高成本與回報周期AI技術的引入需要高昂的研發投入和硬件支持，這對中小型儲能企業構成較大壓力。短期內，AI+儲能的成本優勢難以體現，回報周期較長，可能影響企業盈利能力。

三是網絡安全難題。AI系統的網絡安全問題不容忽視，一旦遭受攻擊，可能導致儲能系統失控，引發安全事故。儲能數據的隱私保護也成為焦點，如何在數據共享與隱私保護之間找到平衡，是行業亟待解決的問題。

四是政策與標準缺失。目前，AI+儲能領域缺乏統一的技術標準和行業規范，可能導致市場混亂和技術壁壘。政策支持力度雖大，但具體實施細則和監管機制仍需完善。

一個行業人士提出一個有趣的問題：當AI開始自主決策儲能系統的充放電策略，如何界定算法失誤的法律責任?歐盟最新發布的《能源AI倫理指南》要求關鍵決策保留人類干預接口，這或許可為中國相關立法提供鏡鑒。

歐陽明高也談道，DeepSeek在電池知識問答和電池文本挖掘任務上均表現優異，在電池設計任務上具備初步的總結能力，但尚欠缺科學分析能力，仍需要垂直領域大模型解決。

站在2025年的節點回望，AI對儲能行業的改造尚處“工具賦能”階段。而展望2035年，顛覆性趨勢可能正在孕育。正如廈門科華數能總裁崔劍所言：“我們不是在改造儲能，而是在重塑人類與能量的對話方式。