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。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/202608/06/50027193.html
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本文介绍了景德镇市城铁智能建造有限责任公司分布式光伏发电项目组件采购的中标候选人公示情况。该项目由江西国信新能源有限公司作为招标人,预算金额为458.12万元人民币,计划采购光伏组件共计10122块。公示于8月5日发布,共产生三名中标候选人:江西振业新能源有限公司以90.10分位列第一,东峻阳光(厦门)新能源有限公司以89.40分位居第二,江西焕海供应链有限公司以72.81分排在第三。公示内容涵盖候选单位名称、综合得分及项目基本参数,体现了公开、公平、公正的招投标流程。
本文聚焦2026年国内虚拟电厂行业发展态势,系统解析其在“双碳”目标与电力市场化改革驱动下的战略机遇。文章指出,随着新能源装机规模扩大,电网调峰与清洁能源消纳压力加剧,虚拟电厂作为聚合分布式资源、提升系统灵活性的关键载体,正加速迈向规模化商业应用,预计2026—2035年市场规模将保持年均超20%增速。文中剖析了工业供热领域高碳、高成本等现实痛点,强调电储热技术凭借可调节性、毫秒级响应及成本优势,成为虚拟电厂柔性负荷的核心支撑。西安思安云创科技有限公司作为代表性服务商,依托Si-VPPs调度平台、Si-MeOS操作系统、自研电储热设备及工程师智能体等软硬一体化产品体系,在化工、汽车制造、火电、食品等行业落地多个降本减碳案例,并通过EMC模式降低客户转型门槛。全文呈现了技术路径、商业模式与实践成效的完整逻辑链条。(199字)
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本文聚焦国家级零碳工厂建设背景下,制造业如何实现供热环节深度脱碳。面对2026年实质推进、2030年达标的时间节点,政策要求企业不仅提升绿电采购比例,更需将燃煤/燃气锅炉产生的蒸汽等热力负荷纳入改造,使非化石能源消费占比压降至5%以内、物理可追溯绿电占比达35%。文章指出,破解“绿电波动性”与“工业热负荷连续性”矛盾的关键路径是“绿电直连+电储热”协同:前者保障绿色电力来源清晰可溯,后者通过固体、熔盐或水储热系统实现制热与用热时间解耦。实施需统筹降耗、电气化、绿电接入与柔性储热四步,并综合核算指标、能源、减碳、经济及市场“五本账”。多用户零碳园区等典型场景已验证其可行性与经济性。政策适用对象广泛,优先支持具备连续热负荷、本地风光资源、负荷调节能力及清晰计量边界的制造与出口型企业。(199字)
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