文丨北极星储能网

作者丨梁展砚

光储应用正持续向户用、工商业等多元场景渗透，整体装机规模稳步攀升。每一度新增光伏背后，对“智慧调节”的需求正在翻倍增长。然而，伴随光储一体化的普及，整个能源系统的运行网络和多变量交互，已经复杂到人工力不从心的地步。为此，AI开始加速渗入光储市场，成为当下业内最热门的技术。

正如思格新能源董事长、CEO许映童所说：“AI已经进化到了新的高度，虽然不能称之为AI领域的‘奇点’，但我认为在‘AI+能源’领域开辟了一个新的阶段。”

思格新能源董事长、CEO许映童

就在这一关键时刻，自创立之初就专注于AI技术的思格新能源，推出了业内首个全域AI智能体——SigenAgent，以能够理解目标、拆解任务、甚至自主执行并持续进化的优势，服务于用户需求、同时满足能源企业经营目标等多重目标，并引领储能智能化迭代。这，就是思格新能源提出的“AI in All”全球新战略。

储能AI首次定级，从理解到个性化执行

作为光储行业风向标，SNEC一直视为前沿技术趋势的源头。而就在今年SNEC上，多数企业已经不再简单推介某款产品，而是强调智能化，将AI技术作作为企业竞相发力的关键领域。

然而，目前AI在能源的应用仍缺乏统一评判标准，甚至已经影响到用户的选择。许映童坦言：“过去所谓的智能化水平往往停留在概念层面。”确定好分界线，才能让用户更好利用AI。为此，思格联合沙利文发布能源行业首个能源智能化评价体系EIL，这套标准将智能化划分为简单问答到生态共存五个等级，清晰展示了AI在能源的演化发展路径。

根据EIL评价体系，目前行业主流的“AI+能源”能力其实仍停留在EIL 2“分析式”模式，只有用户精准提问才能得到AI的单点回复、交互机械，尚不具备业内所说的主动预判与规划的能力。而在这一阶段，思格率先推出了SigenAgent能源智能体，其部分能力已进入实现了调度式智能响应，彻底重塑了人工智能的人机关系，并跃升到行业领先水平。

当前，随着电力市场交易规则完善、品种增多，储能的盈利模式变得日益复杂，对于用户而言，最突出的就是设备参数配置随着菜单功能不断增多，甚至需要用户掌握一定的电力专业知识才能享受其相关功能与服务，AI理解成本极高，对用户来说反而带来使用门槛。

但在思格看来，在AI时代，用户想要的不是复杂的参数操作，而是“把事办好”的省心体验。此时，SigenAgent就是一个最佳助手。作为面向终端用户的私人能源管家，SigenAgent直击上述痛点，兼顾易用性与高收益双重需求。

通过专业化训练和配置，SigenAgent无需用户手动为储能设备配置充放电时段、分时电价、备电等参数，仅通过自然语言明确用能目标。另外，这个AI智能体还可以化身电力交易操盘手，实时跟踪电价、发电、负载与储能状态，并自动匹配家庭负载、光伏、电价与电池状态并生成最优策略，通过动态捕捉更具价值的充放电窗口，辅助用户参与电价套利、虚拟电厂响应或辅助服务市场交易，充分释放分布式储能的市场价值。

与此同时，分布式储能具有站点多、覆盖区域更广的特点，因而运维效率成为影响用户体验的又一障碍。而当用户拥有了电站运维医生SigenAgent，就意味着不再需要运维人员到现场导出操作日志并逐条排查异常，只需要自然语言触发全站批量智能诊断，设备就可以自动完成状态扫描、异常定位与结构化报告输出，大幅降低运维操作难度和成本。在用户实际应用过程中，SigenAgent已经可以实现“感知、思考、行动、再感知”的完整闭环，将智能化的交互逻辑从“被动接受用户操作”推进到“主动识别并完成目标”。

这种精准的“感知”，不仅限于理解用户的自然语言意图，还可以识别设备状态、电价走势、以及天气或电网状态的变化，同时借助大模型的推理能力，“思考”分析判断得出更适合当下运行条件的最优策略；随后将指令下发，调动设备“执行”协同响应。更重要的是，这一智能体还会“事后复盘”，并自主动态调整“迭代”，真正实现越用越聪明。

不同于行业普遍采用的全球几十万台设备共用一个大脑的AI，SigenAgent相当于为每个用户配置了独立的、具备持久记忆的智能体，在持续运行中学习不同家庭的用能习惯与偏好，最终实现“千人千面、持久记忆”的个性化智能服务。“它不再是过去的语音客服或智能客服，而是一个在身边持续进化、真正懂你、能自主调度系统的助理”。

此外，在思格新能源“AI in All”的理念下，这个能源智能体已经不仅仅是为了提升用户体验，更是为光储企业内部管理而生。它可以化身企业经营助手，打通生产、仓储、交付与设备全生命周期运行的数据，可自动完成跨库数据调取与经营分析，减少中间的信息传递，更高效地下达完成生产排配指令，充分节省运营成本。许映童认为，“随着AI技术的不断成熟，过去承担‘上传下达’职能的中层主管层级将基本消失。”

数据：AI的生命之源、也是应用之痛

但这种领先存在显著的技术壁垒。从根源来看，“AI+能源”的落地普遍面临两大挑战。

首先，大模型“幻觉”会为用户带来安全风险，一旦AI在储能系统中做出错误的充放电策略，轻则增加用电成本、缩短设备寿命，影响储能设备收益，重则直接威胁设备的安全。而更严重的是，普通的通用大模型决策往往无法完整溯源，这种“黑箱”问题进一步放大了使用隐患。

针对大模型“幻觉”和“黑箱”导致的安全隐患，思格划出一道清晰的权责分界线：通用大模型不直接触碰任何设备控制指令；高阶的设备调度、参数修改的等指令，则全部由思格自研的专用智能体生成，且全部经过安全检验后才下发运用，以此杜绝安全风险。

在用户使用过程中，系统会清晰完整展示SigenAgent的决策逻辑和调度安排，所有操作过程对用户完全透明。许映童表示，“基于安全和可靠性的考量”，这个AI智能体所有关键操作步骤均需获得用户确认方可执行，最终的决策权始终掌握在人的手中，这也进一步守住了AI的安全底线。

此外，在数据传输层面，思格更为智能体还设置了离线保障机制，确保“断网不停摆”——即使在离线状态下，仍可保证设备按既有策略平稳运行。此时，AI已经是可靠性的增强项，绝非风险源。

其次，聪明的智能体需要更多、更高质量的数据作为训练基础，训练数据的广度和精度决定着AI的实际能力。以培训交易能力为例，当前中小企业并不具备相关知识或技能储备，而仅仅依靠公开气象数据或仿真环境训练的模型，很难应对真实工况下的电价波动，也无法应对多变的用户行为、也不会考虑设备老化衰减，因而可能推导出错误决策，影响用户的人身和设备安全。

而思格新能源“软硬一体化”的协同能力，则为其AI智能体构建了“广而精”的数据壁垒，决定了AI“能想多深”。

基于能量管理系统（EMS）、电池管理系统（BMS）与高速通信系统（FE）的全栈自研，思格在其每套设备都植入集成了大量传感器，可实现全接口毫秒级数据采集，同时解决了多源数据统一时间戳同步的难题。而截至目前，其产品已经远销全球80多个国家和地区，在运超过20万座在线电站，为思格积累了海量真实场景数据，最终构建起庞大、真实的高质量数据库，为AI训练、迭代提供数据支撑。

许映童坦言：“尽管市场上有多家专业从事AI预测的公司，但我们的专用数据来源于企业自身，实际电站运行的数据量和样本丰富程度，我们仍具有明显优势。”

此外，得益于思格在硬件上进行的前瞻性投入，使得即便是使用第一代产品的老客户，也能通过零成本OTA升级从而完整兼容适配最新SigenAgent，最大程度保护了老用户的投资体验，让同一套硬件设备的功能持续拓展、价值不断提升。

结语

全面向“AI+”升级，已是光储乃至整个能源行业的必然方向。下阶段行业竞争不再是“有无AI”的区别，而是“谁的AI与物理世界耦合更深、更可信、更持久”、“谁的AI更懂用户”的较量。自2022年成立之初，思格便确立了用AI引领能源行业发展的的战略路线，如今在推出业内首个全域智能体后，企业更进一步拓展了AI的应用边界。

在“AI in All”全新发展战略指引下，思格正式宣布启动2026大基地战略，这意味着思格将跳出户用、工商业场景，向大型光伏储能电站场景进军！同时这也预示着，思格的AI技术和理念，未来也将逐步渗透至大型光储市场。这不仅是思格自身建立的技术领先优势，更是一股牵引全行业稳步向上的力量。