新能源頭部企業，正瘋狂卷向大模型

　　在這一輪新能源行業生態格局重塑中，擁有先進技術、資金支持和市場潛力的企業必將脫穎而出，AI大模型正逐步成為新的戰場。

　　當前，新能源頭部企業對于“智能化”與“AI技術”的定位，早已不再是整齊劃一的機械臂和簡單存儲的云平臺了。在光儲領域，AI技術正在接受海量樣本數據喂養，加速實現行業落地，成為頭部企業爭先布局的“先手棋”，以保障成功穿越周期，繼續領跑未來。

　　01.AI大模型的新能源場景應用

　　早在2022年，華為就公開展望了智能光伏發展十大趨勢。預測到2027年，95%以上的光伏電站實現全面數字化，應用AI技術的比例將達到70%以上。

　　世界經濟論壇總結，AI主要在兩方面對新能源產業發展起到積極作用。一是提升設備發電效率。二是保障綠色電力平穩輸送至電網?，F在，AI大模型在新能源領域的應用場景，包括但不限于以下方面。

　　精準發電預測：通過分析天氣預報、歷史發電數據和實時條件，預測風能和太陽能等可再生能源的產生，更好平衡供需。實現智能儲能：優化可再生能源的存儲和分配，考慮需求、供應、價格和電網條件，確定存儲能量的最佳時間、釋放能量的時機以及分配量。光儲解決方案：針對不同應用場景，通過集成核心技術，實現全場景光儲零碳發電，提升電網穩定性和系統安全。優化綠電交易：AI技術在電力現貨價格預測、交易決策軟件、交易策略服務等方面的應用，為發電、售電、用電企業提供決策支持。開發運維增效：遠程指揮自動化、智能化機器，節約開發建設和運維環節投入的資金、時間和人工成本，預測潛在故障，優化電網運行策略，提高電網的靈活性和韌性。據分析，運用AI后，光伏發電站預測性維護效率可提升25%，故障率減少70%，運維成本降低了25%。

　　6月13日，愛士惟公司在SNEC光伏展發布光伏行業首個“人工智能+”產品“愛管家”，該產品通過智能分析光伏電站數據，并根據用戶習慣和對話內容定制生成電站狀態與收益的可視化報表，簡化用戶對電站運行情況的掌握并提升運維透明度。

　　10月15日，國能日新發布的新能源大模型“曠冥”，能夠精準預測風電和光伏發電出力，優化極端天氣預測，提升綠電交易市場預測和分析的準確性，并支持智慧運營，增強新能源發電的穩定性和可靠性。

　　02.頭部企業的AI大模型布局

　　在央國企層面，南方電網推出了“馭電”智能仿真大模型、“大瓦特”電力大模型和“大瓦特CV”輸電人工智能大模型，優化電力規劃、運行仿真分析和系統安全管理。國家電網與百度合作開發了“國網-百度·文心”大模型，有效提升電力場景任務的應用效果。

　　光儲民企也越來越多在加碼“智能化”與“AI技術，并從中獲利。協鑫集團表示其鈣鈦礦和硅片生產以及工廠運營都已采用大模型訓練，從去年起，鈣鈦礦新材料的研發已完全基于模型推演而非傳統人工試驗，這一創新在行業內領先競爭對手三到五年。寧德時代副總裁孟祥峰在2024世界動力電池大會高端對話中強調，人工智能在材料選型、設計、開發以及制造端的作用越來越重要，公司正在建設自己的超算中心，以支持未來大模型的高計算需求。隆基綠能嘉興燈塔工廠正利用人工智能術提升效能，實現一年內單位制造成本降低了28%，生產交貨時間縮短了84%。

　　此外，在陽光電源10月14日發布的《關于公司境外發行GDR并在德國法蘭克福證券交易所上市的預案》中明確，此次募資將有超6.4億元被用于數字化提升項目。旗下子公司陽光新能源在近日召開的新品發布會上再次強調，AI的接入對于以光儲為首的新能源應用場景來說，在開發、設計、建設、運維等方面的重要性。

　　03.AI大模型資源將向頭部企業聚集

　　大模型的開發和應用通常經歷七個關鍵階段：數據收集與預處理、模型架構設計、預訓練與調優、評估與測試、環境搭建與部署、日常監控與維護，以及反饋與優化。

　　這一過程對數據質量、算法精度和計算資源提出了極為苛刻的要求，需要大量的資金和領先的技術作支撐。這對于頭部企業來說，更加容易形成“海量客戶資源+充足的財力”——“對于大模型的重視與投入”——“更完善的服務體系”——“更多客戶+市場份額的擴張”的正向循環。而對于中小企業來說，拿到入場券的難度可能不亞于唐僧孤身一人取到真經。

　　結語

　　未來，隨著新能源大模型技術的不斷迭代與進步，智能電網、虛擬電廠等新興產業將進一步發展，推動電力系統更加靈活高效，實現真正的源荷互動和實時動態調節。通過這些技術與產業的協同發展，大模型將在全球清潔能源轉型中發揮至關重要的作用。原國務院參事、國家能源咨詢專家委員會副主任徐錠明曾說：在AI時代，每天都是革命性的一天。杜甫有詩“只見新人笑，那聞舊人哭”，我們如跟不上時代的腳步，到時想哭也沒有地方哭!

　　來源：NE-SALON新能薈