在这一轮新能源行业生态格局重塑中，拥有先进技术、资金支持和市场潜力的企业必将脱颖而出，AI大模型正逐步成为新的战场。

　　当前，新能源头部企业对于“智能化”与“AI技术”的定位，早已不再是整齐划一的机械臂和简单存储的云平台了。在光储领域，AI技术正在接受海量样本数据喂养，加速实现行业落地，成为头部企业争先布局的“先手棋”，以保障成功穿越周期，继续领跑未来。

　　早在2022年，华为就公开展望了智能光伏发展十大趋势。预测到2027年，95%以上的光伏电站实现全面数字化，应用AI技术的比例将达到70%以上。

　　世界经济论坛总结，AI主要在两方面对新能源产业发展起到积极作用。一是提升设备发电效率。二是保障绿色电力平稳输送至电网。现在，AI大模型在新能源领域的应用场景，包括但不限于以下方面。

　　精准发电预测：通过分析天气预报、历史发电数据和实时条件，预测风能和太阳能等可再生能源的产生，更好平衡供需。实现智能储能：优化可再生能源的存储和分配，考虑需求、供应、价格和电网条件，确定存储能量的最佳时间、释放能量的时机以及分配量。光储解决方案：针对不同应用场景，通过集成核心技术，实现全场景光储零碳发电，提升电网稳定性和系统安全。优化绿电交易：AI技术在电力现货价格预测、交易决策软件、交易策略服务等方面的应用太阳集团1088vip，，为发电、售电、用电企业提供决策支持。开发运维增效：远程指挥自动化、智能化机器，节约开发建设和运维环节投入的资金、时间和人工成本，预测潜在故障，优化电网运行策略，提高电网的灵活性和韧性。据分析，运用AI后，光伏发电站预测性维护效率可提升25%，故障率减少70%，运维成本降低了25%。

　　6月13日，爱士惟公司在SNEC光伏展发布光伏行业首个“人工智能+”产品“爱管家”，该产品通过智能分析光伏电站数据，并根据用户习惯和对话内容定制生成电站状态与收益的可视化报表，简化用户对电站运行情况的掌握并提升运维透明度。

　　10月15日，国能日新发布的新能源大模型“旷冥”，能够精准预测风电和光伏发电出力，优化极端天气预测，提升绿电交易市场预测和分析的准确性，并支持智慧运营，增强新能源发电的稳定性和可靠性。

　　在央国企层面，南方电网推出了“驭电”智能仿真大模型、“大瓦特”电力大模型和“大瓦特CV”输电人工智能大模型，优化电力规划、运行仿真分析和系统安全管理。国家电网与百度合作开发了“国网-百度文心”大模型，有效提升电力场景任务的应用效果。

　　光储民企也越来越多在加码“智能化”与“AI技术，并从中获利。协鑫集团表示其钙钛矿和硅片生产以及工厂运营都已采用大模型训练，从去年起，钙钛矿新材料的研发已完全基于模型推演而非传统人工试验，这一创新在行业内领先竞争对手三到五年。宁德时代副总裁孟祥峰在2024世界动力电池大会高端对话中强调，人工智能在材料选型、设计、开发以及制造端的作用越来越重要，公司正在建设自己的超算中心，以支持未来大模型的高计算需求。隆基绿能嘉兴灯塔工厂正利用人工智能术提升效能，实现一年内单位制造成本降低了28%，生产交货时间缩短了84%。

　　此外，在阳光电源10月14日发布的《关于公司境外发行GDR并在德国法兰克福证券交易所上市的预案》中明确，此次募资将有超6.4亿元被用于数字化提升项目。旗下子公司阳光新能源在近日召开的新品发布会上再次强调，AI的接入对于以光储为首的新能源应用场景来说，在开发、设计、建设、运维等方面的重要性。

　　大模型的开发和应用通常经历七个关键阶段：数据收集与预处理、模型架构设计、预训练与调优、评估与测试、环境搭建与部署、日常监控与维护，以及反馈与优化。

　　这一过程对数据质量、算法精度和计算资源提出了极为苛刻的要求，需要大量的资金和领先的技术作支撑。这对于头部企业来说，更加容易形成“海量客户资源+充足的财力”“对于大模型的重视与投入”“更完善的服务体系”“更多客户+市场份额的扩张”的正向循环。而对于中小企业来说，拿到入场券的难度可能不亚于唐僧孤身一人取到真经。

　　未来，随着新能源大模型技术的不断迭代与进步，智能电网、虚拟电厂等新兴产业将进一步发展，推动电力系统更加灵活高效，实现真正的源荷互动和实时动态调节。通过这些技术与产业的协同发展，大模型将在全球清洁能源转型中发挥至关重要的作用。原国务院参事、国家能源咨询专家委员会副主任徐锭明曾说：在AI时代，每天都是革命性的一天。杜甫有诗“只见新人笑，那闻旧人哭”，我们如跟不上时代的脚步，到时想哭也没有地方哭!

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