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海博思创王劲松:AI赋能储能别做“表面功夫”决策型技术才是破局关键

来源:小编  |  发布时间: 2026-02-13  |   次浏览

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海博思创王劲松:AI赋能储能别做“表面功夫”决策型技术才是破局关键(图1)

  1月30—31日,以“智赋未来 能启新篇”为主题的“中关村论坛系列活动——AI+能源发展大会”在北京中关村会议中心隆重举行。大会由中国能源报、中国节能协会等五大单位联合主办,六大机构协办,吸引了300多位来自政府部门、能源企业、产业链创新企业的代表及院士专家齐聚一堂,共探AI与能源产业融合发展的新路径、新机遇。北京海博思创股份有限公司人工智能首席科学家王劲松以《AI赋能新型储能产业发展的应用与实践》为题发表主旨分享,立足行业痛点与技术前沿,抛出一系列核心观点,为储能产业智能化升级提供了重要指引。

  王劲松在分享中开门见山,直指当前AI在能源行业应用的核心局限。他认为,当前AI在电力、储能领域的应用多停留在“表层”,集中于生成报告、统计分析及基础预警、预测性维护,未能充分释放“AI+能源”的前沿价值,“如同面对具体需求却给出模糊回应,难以适配工业场景的严苛要求”。

  结合行业发展趋势,王劲松提出核心判断:AI的发展已从生成式的广泛创作,转向有目的性、具备决策能力的新阶段,这一趋势将成为破解储能产业痛点的关键。他以2026年初《Nature》刊发的相关论文为例,指出该研究中AI已能辅助人类完成精准决策,如谷歌AlphaGenome模型可通过百万条基因序列输入,实现多功能输出与结论性判断,这种颠覆性突破为AI在工业领域的深度应用提供了新参照,也为储能产业智能化转型指明了方向。

  针对当前储能领域AI应用的现实困境,王劲松进一步拆解出五大核心痛点。他指出,当前工业AI仍处于初级阶段,尤其在储能领域,一是数据质量与可信度不足,难以支撑精准决策;二是储能、电网领域严苛的安全与运行边界,对AI输出结果的适用性提出极高要求;三是储能系统运行复杂,AI求解与精准响应难度大;四是高端AI模型的算力成本与应用价值难以平衡;五是AI决策缺乏清晰层级,难以适配储能设备、电网对接等多场景需求。

  面对行业痛点,王劲松结合海博思创的实践成果,提出了“全流程、多场景、可落地”的AI赋能解决方案,给出了破局路径。他介绍,随着储能装机规模的快速增长,新能源冲击、电网阻塞、价格波动等问题日益突出,海博思创已从设备供应商向电站运营服务商主动转型,其参与的酒泉1GWh、蒙西7.4GWh独立储能电站集群等大型项目,成为AI赋能储能运营的重要实践载体。依托AI技术,海博思创构建了覆盖电芯层级到系统层级、再到电站层级的400余项健康指标体系,结合市场信号与电网需求联合优化,使运营电站在线率与综合效率均超出行业平均水平,通过热管理系统智能控制,还实现了辅助功耗降低20%、电站综合性能提升3.5%的行业领先成果,用实战数据印证了AI赋能的实际价值。

  在多场景应用方面,王劲松补充道,海博思创的AI解决方案已全面覆盖源网荷储、高耗能企业、AIDC等多元场景。尤其在AIDC领域,面对其承载大模型训练的核心需求,海博思创正探索能源与AI的“混搭”模式,适配场景需求,应对多层级、多目标、高动态的行业挑战。

  王劲松在分享中反复强调一个核心观点:AI赋能储能并非单一技术应用,而是一套全流程体系。他指出,海博思创以数据流为基础,实现从底层到云端的数据无缝连接与高效处理,构建了涵盖研发、生产、工程、运维、运营的全链条AI赋能体系,通过优化控制与性能最大化两大核心抓手,破解储能行业多场景痛点。

  王劲松对AI与储能产业的未来发展作出展望,进一步深化核心观点。他表示,AI技术正逐步突破工业场景应用瓶颈,未来将在储能领域发挥更核心的决策支撑作用。海博思创将持续深耕AI与储能的融合创新,积累更多实战经验,破解行业痛点,推动储能产业向更高效、更稳定、更具经济性的方向发展。

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