“明天下午的订单加急，优先保障生产负荷，储能尽量在上午低价时段多充电。”——只需一句简单的指令，AI-native智能化能源操作系统WHES OS便能在数秒内自动完成意图识别、目标拆解、约束校验和策略生成。
“该系统首次引入具备‘意图理解’能力的AI Agent（智能体），让储能系统从被动执行固定程序的‘工具’，进化为能够理解自然语言、自主生成优化策略的‘智能体’。”为恒智能科技股份有限公司（以下简称“为恒智能”）副总裁杨树对《证券日报》记者表示。
这是能源行业智能化变革的一个缩影。当前，在AI（人工智能）、算力产业快速迭代的驱动下，国内能源行业智能化转型正告别单点改造、表层赋能的阶段，进入体系化、结构性的深度变革期，能源智能体加速落地。曾经只存在于概念中的自主调度、智能巡检、功率预测、虚拟电厂协同等功能，如今已在多地的电网调度中心、储能电站、油气田和煤矿井落地。
算电深度协同
催生能源产业新业态
今年4月份，国家发展和改革委员会等四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》），其中明确提出，到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力、能源领域人工智能专用技术研发和应用达到世界领先水平，人工智能与能源双向赋能取得明显成效。
“《行动方案》提出的双向赋能并非简单的‘AI+能源’，而是强调能源、算力、场景、数据、模型五位一体的深度协同融合。”万联证券投资顾问屈放在接受《证券日报》记者采访时表示。
算电协同打开了能源与AI双向赋能的新空间。
具体来看，《行动方案》聚焦算力与电力的深度融合，提出统筹大型新能源基地与国家算力枢纽规划布局，推动算力设施、互联网骨干直联点在新能源富集地区有序合理汇集，促进新能源就近就地消纳。此外，《行动方案》提到，探索核电、氢能等能源以直连方式为算力设施供能。鼓励算力设施配置构网型储能，增强供电稳定性和对电力系统的主动支撑能力。
“AI大模型训练需要24小时不间断、毫秒级稳定的电力。”开源证券电力设备与新能源首席分析师殷晟路对《证券日报》记者表示，核电、氢能等在供电稳定性、连续运行能力上高度契合数据中心用电诉求：核电承担稳定基荷，氢能承担灵活调峰，直连模式隔绝外网干扰，电能纯净度高，大幅降低硬件故障概率。虽然前期投入较高，但长期综合经济效益更优。
如果说上述探索解决的是“电从哪儿来”，那么数据中心灵活用电、参与市场交易，则打开了另一重想象空间。今年5月份，中国联通韶关数据中心、中国移动（600941）广州及湛江数据中心三大集群，通过广东电网能源投资有限公司运营的“粤能投虚拟电厂平台”，正式参与广东电力现货市场交易，实现了“算随电动”。
依托平台价格预判能力，数据中心可在电价低谷时段扩容算力、消纳低价电能，在电价高峰时段压降非核心算力负荷，实现用电负荷柔性调控。这一案例的落地，打破了数据中心“刚性用电巨兽”的传统标签。
“数据中心已从单一被动耗电的成本项，转变为可灵活调节、可参与市场交易、可创造收益的弹性能源资产。”殷晟路表示，算电协同新业态价值持续释放。
杨树对《证券日报》记者透露，为恒智能已启动WHES OS与虚拟电厂平台的对接研发，未来将聚合多站点储能参与电力辅助服务市场，把决策边界从“站内最优”拓展到“区域电网最优”。
屈放认为，虚拟电厂、分布式智能电网、车网互动以及算力电力联合调度市场的商业模式正逐步成熟，下游应用端将呈现几何级增长。
能源智能体加速渗透
促全产业链智能化升级
在业内看来，AI正在让能源系统发生质变，这个重塑过程的核心载体，就是能源智能体。
“能源智能体不是智能化工具的升级版，而是一个能自主感知、决策、执行并持续进化的数字角色。它让能源系统从‘被动响应’走向‘主动预测’。”西安工程大学产业发展和投资研究中心主任王铁山对《证券日报》记者表示。
目前，能源智能体正在多个场景加速落地。
在电网侧，南方电网“大瓦特·云睿”智能体已在云南电网全面部署，累计完成风险诊断超万次，原本需花费数天撰写的规划报告可在10分钟内自动生成。今年迎峰度夏期间，南方电网启用的“汛捷”AI智能体，能在10秒钟完成数十万条数据分析。
在储能安全领域，天泽智联科技股份公司为大唐（内蒙古）能源开发有限公司7座储能电站打造的超早期预警系统，将热失控预警窗口从数小时提前至数天。
在油气领域，中国石油（601857）昆仑大模型已建成152个应用场景，声波全波形处理周期从20天压缩至3天，成本降低30%；钻井风险预警准确率超85%，半年累计预警300余次。
此外，国能日新（301162）科技股份有限公司“旷冥”AI智能体已在19个省份落地电力交易业务；国电南京自动化股份有限公司构建全栈技术能力，覆盖功率预测、故障预警、虚拟电厂等场景。朗新科技（300682）集团股份有限公司“九功”交易智能体电价预测准确率超90%；中国石油勘探开发研究院自主研发的HiSim油气藏模拟软件于今年4月份打通了油气藏模拟智能体的技术路径，目前已完成技术验证，为工业化落地奠定基础。
多地也已开始探索能源智能体建设。比如，雄安新区智慧调度智能体已实现“主配用”数据贯通和故障秒级自愈；江苏泰州上线了全国首个电网无人机对话式自主调度智能体；河南虚拟电厂平台“大鲨鱼2.0”由35个AI智能体实现7×24小时无人化运营。
殷晟路向记者拆解智能体的价值：在负荷侧，工商业、充电桩等分散可调资源数量庞大，人工统筹几乎不可能，而智能体可实现无人化全域统筹；在电网侧，传统调度依赖人工经验，耗时且易错，智能体可实时分析数据、自动识别薄弱环节、发生故障时自主完成负荷转供。
政策、资本多维发力
扫清产业化障碍
不过，当前能源智能体规模化、全域化落地仍面临一些瓶颈。殷晟路认为，数据壁垒与风控缺失是两大短板：当前，发电、调度、用电数据分属不同市场主体，数据标准不统一、互通难度大，制约智能体全域决策能力；同时，全自动化AI决策缺乏完善的风险追溯、责任界定机制，模型偏差、数据异常或引发连锁风险，导致行业不敢全面放开自主权限。
针对行业发展痛点，顶层政策持续精准破局。例如，就数据壁垒问题，《行动方案》明确提出，以业务场景为牵引，加速推进能源核心场景高质量数据集建设；制定能源行业数据分类分级标准规范，加强能源关键信息基础设施与数据保护等举措。
此外，江苏、陕西、云南等多地密集出台地方配套政策，明确能源智能体体系建设目标、基础平台搭建任务，从制度层面扫清产业化障碍。
在政策持续加码的同时，产业端和资本端也在加速布局。今年以来，能源智能体赛道正成为投资新风口。上海慕帆动力科技有限公司、南京深度智控科技有限公司、瓦特跳动科技（北京）有限公司等多家能源AI企业相继完成新一轮融资，红杉资本、高瓴创投、国投创新等头部机构加速卡位。
“在政策精准破局与资本加速布局的共同作用下，能源智能体的规模化落地正不断提速。”屈放表示，能源智能体的核心，归根结底是算法与能源行业专有技术的深度融合。只有将这两股力量拧成一股绳，才能真正释放能源智能体的乘数效应。
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