8月4日，“2026第二十届沙利文全球增长、科创与领导力峰会暨第五届新投资大会”在上海举行。峰会汇聚产业、科研与投资界代表，围绕人工智能、半导体、机器人、量子计算、绿色能源等前沿赛道，探讨新一轮科技革命与产业变革带来的发展机遇。
思格新能源副总裁、中央研发部总裁刘秦维受邀出席“半导体和AI基础设施产业与投资论坛”，并发表题为《能源管理进入智能体时代——AI驱动新能源系统从自动化走向自治化》的主题演讲，分享思格对AI智能体发展、新能源系统演进及“AI+新能源”产业实践的思考。
「新能源与人工智能，正在加速交汇」
刘秦维指出，当前，新能源与人工智能正在同步经历深刻变革。
一方面，随着光伏、风电和储能加速规模化发展，新能源正从传统能源的有效补充，逐步迈向能源体系的重要支撑。但新能源占比越高，系统运行也越复杂。天气、负荷、电价、电网信号和设备状态持续变化，海量分布式设备又需要实时协同，传统依赖固定规则和人工经验的管理方式，已难以适应这一变化。新能源走向主力能源，迫切需要AI提升预测、决策和调度能力。
另一方面，人工智能也正从“会回答”迈向“会行动”。大语言模型不断增强理解、推理和任务规划能力，工具生态让AI能够调用系统、执行任务，MCP等开放协议则为智能体连接业务系统和物理设备提供了标准化接口。与此同时，AI基础设施的持续扩张，也对稳定、高效、绿色的能源供给提出更高要求；AI要真正走出数字世界，同样需要能源行业这样拥有海量设备、真实数据和复杂任务闭环的产业场景。
“新能源需要AI来应对日益增长的系统复杂度，AI也需要能源提供算力支撑和进入物理世界的应用场景。两者并不是简单叠加，而是在相互推动中加速融合。”刘秦维表示，“如果说大模型为AI提供了能够思考的‘大脑’，工具生态赋予了它执行任务的‘手脚’，标准化协议则为智能体打开了通往物理世界的大门。”
「能源管理，从自动化走向自治化」
在刘秦维看来，自动化与自治化的根本区别，在于系统能否围绕目标自主寻找最优解，“自动化解决的是按照预设规则完成任务，自治化解决的则是在目标和边界明确的前提下，自主判断应该如何完成任务。”
在家庭场景中，系统需要综合光伏发电、家庭负荷、电池状态、电价和备电需求；在工商业场景中，还要考虑生产计划、峰谷套利、需量控制和经营目标；在大型电站场景中，则涉及多设备、多站点、电网调度和电力市场之间的协同。
这些变量相互叠加，形成了传统规则难以穷尽的复杂组合。未来，用户不应再持续操作每一台设备、调整每一个参数，而应由人设定目标与安全边界，由AI结合实时数据完成分析、规划和执行，并根据运行结果持续优化。
“能源系统的角色，也将由被动响应的设备，逐步转变为能够感知环境、理解目标、自主决策并不断学习的智能系统。”刘秦维说。
「“AI in All”构建能源自治闭环」
基于对产业趋势的判断，思格新能源从成立之初便推动人工智能与新能源深度融合。在思格看来，AI不是能源设备上的附加功能，而应融入能源系统底层架构，贯穿能源生产、存储、使用、运维和交易全过程。
刘秦维介绍，依托“AI in All”战略，思格打造了能源行业首个全域AI智能体SigenAgent。它不是停留在问答和建议层面的单一AI功能，而是一套能够主动理解用户目标、自主规划任务并推动设备执行的能源智能系统。通过完整的数据链路与MCP标准化接口，SigenAgent连接大模型、业务系统与光伏、储能、充电等能源设备，实现“用户定目标，AI来思考，设备去执行”，推动能源管理从“一问一答”走向“使命必达”。
在家庭场景中，AI可根据天气、负荷、电价和电池状态动态优化用能策略；在工商业场景中，可开展峰谷套利、需量管理和能耗优化；在大型电站场景中，则进一步参与功率预测、智能运维、集群协同与全域调度。
但能源系统自治化不仅需要会思考的“大脑”，还需要真实、连续的数据基础和稳定可靠的通信网络。
“过去，我们更多把设备看作执行终端；在AI时代，每一台设备都应该成为持续感知真实世界的传感器。”刘秦维表示，只有持续采集电压、温度、SOC、SOH等运行信息，并融合天气、电价、电网、日历和虚拟电厂信号，AI才能既看见设备当前的状态，也理解整个能源环境未来可能发生的变化。
依托20万+真实光储系统和1000万+小时运行数据的持续积累，结合边缘侧实时感知与控制能力，思格正在构建“感知—思考—行动—迭代”的完整闭环，让AI决策真正抵达物理世界。
「为能源智能化建立共同标尺」
随着AI加速进入能源领域，行业也需要回答一个重要问题：什么才是真正的能源智能化？
活动现场，思格新能源与弗若斯特沙利文联合发布《2026年全球AI+新能源白皮书——AI智能体加速能源系统走向自治化》，借鉴自动驾驶分级思路，首次系统定义能源智能化五级体系EIL，即Energy Intelligence Level。
该体系将能源智能化划分为人工运营、辅助运营、条件自主运营、高度自主运营和完全自主演化五个阶段，清晰呈现能源系统从规则执行、辅助分析，逐步走向自主决策、跨站协同和生态级价值创造的发展路径。白皮书还从智能体形态、分析决策能力、控制范围、系统响应、决策审计和生态开放性等维度，对不同等级提出了可评估、可验证的能力框架。
“AI应用于新能源，最终不是为了增加一个技术标签，而是要解决收益、安全、运维和协同等真实产业问题。”刘秦维表示，AI既要帮助用户获得更高收益，也要让系统运行更安全、运维更高效、不同设备之间的协同更加顺畅。
面向未来，思格新能源将持续推进“AI in All”全域智能战略，完善覆盖家庭、工商业和大型电站的智能能源体系，并携手产业链上下游伙伴，推动数据、通信、标准化接口与智能体生态建设。
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广东电力交易中心于10月19日发布通知，正式启动2026年新能源项目机制电价竞价交易工作。本次竞价面向纳入广东省新能源发展相关规划、具备并网条件且拟参与市场化交易的新能源发电项目，旨在通过竞争性方式确定其执行的机制电价，推动新能源电量有序进入电力市场。通知明确，市场主体需在10月26日前完成申报，后续将按程序组织竞价、公示结果并签订相关合同。此次竞价是落实国家及广东省关于深化电力市场化改革、完善新能源价格形成机制部署的重要举措，有助于提升新能源消纳能力与市场竞争力，支撑全省能源结构绿色低碳转型。
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10月13日，国家能源集团通过国能e招平台同步启动两个千万千瓦级新能源基地的规划编制招标。首个基地位于鄂尔多斯市，总装机1514万千瓦，涵盖煤电264万千瓦、风电450万千瓦、光伏800万千瓦及425万千瓦/2小时电化学储能，所发电力将通过±800kV特高压直流工程全部输送至安徽消纳。第二个基地为阿拉善沙戈荒高比例绿电外送基地，依托当地沙漠资源禀赋，服务于“十五五”中期至“十六五”期间大型风光基地开发，虽未公布具体规模，但招标明确要求投标方须具备千万千瓦级新能源大基地规划经验，预示其亦为同量级项目。两项招标均体现国家能源集团在跨区域绿电输送与沙戈荒大型基地建设上的战略布局。
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