□ 李勇
国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局近日联合印发《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》）。《行动方案》明确，到2027年，支撑人工智能创新发展的安全、绿色、经济的能源保障体系初步构建，清洁能源与算力设施互动能力显著提升。国家网信办等多部门联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》 （以下简称《实施意见》）提出，“发展电力调度、用电监测、电网维护等智能体，提升电力资源使用效率”。随着人工智能与能源双向赋能政策的密集落地，传统售电行业正经历一场深刻变革。“能源已从AI发展的后台成本，升级为智能经济的战略底座；AI也从辅助工具，全面渗透能源调度、交易、运维全流程。”天娱数科副总经理、智慧能源事业部总经理肖穆楠表示，能源智能化已经从“看得见数据”进入“能辅助决策、能自动执行、能持续优化”的新阶段。AI重构电力能源服务新定义。售电行业的竞争逻辑已从拼资源、渠道、价格，转向模型能力、负荷预测、电价策略、绿电配置与智能体执行的综合比拼。
售电逻辑加速重构
2025年，我国电力市场交易电量6.64万亿千瓦时，规模再创新高。市场化交易电量占全社会用电量比重提升到64.0%。其中，绿色电力交易电量达3285亿千瓦时，同比增长38.3%，规模是2022年的18倍。“新能源高比例接入、电力现货市场扩容、绿电绿证交易发展，电力交易越来越复杂。过去相对稳定的电价和用电曲线，正变成一个动态系统。”在肖穆楠看来，过去售电更多是比拼资源、渠道和价格，现在要比拼的是模型能力、负荷理解能力、电价预测能力、绿电配置能力，以及把这些能力嵌入业务流程的智能体能力。售电公司不能再做传统的“电量搬运工”，而要升级为“智慧能源运营商”。
肖穆楠表示，《行动方案》讲的是“能源与人工智能双向赋能”，一方面用绿色、安全、经济的能源支撑算力发展；另一方面用人工智能提升能源系统效率。《实施意见》则把智能体落到了具体场景。
算电协同是高阶竞争
人工智能越发展，对电力和绿色算力的依赖就越强；智能体越普及，对低成本、高稳定、可调度的推理算力需求就越大；词元“出海”越快，对算力成本、能源成本和全球交付能力要求就越高。肖穆楠认为，算电协同是更高阶的竞争。大模型训练、推理服务、智能体应用都会带来持续增长的算力需求。而算力背后就是电力。
肖穆楠表示：“未来数据中心、智算中心、算力园区既是算力基础设施，也是新型高耗能客户。谁能帮助这些客户做好负荷预测、电价响应、绿电配置和算力负载调度，谁就可能在下一轮能源服务竞争中占据主动。我们看到的不是单一售电机会，而是‘AI应用—词元消耗—算力需求—绿电供给—算电协同’的完整链条。我们希望帮助客户解决三个问题：第一，什么时候用电、用多少电，预测得更准；第二，什么时候买电、怎么买电，策略更优；第三，怎么把绿电、储能、需求响应和未来的算力负荷结合起来，让企业的综合用能成本更低、绿色属性更强、运行风险更可控。”
充分发挥智能体作用
肖穆楠认为，从普通的AI工具到智能体，最大区别在于其不只是回答问题，而是能够在授权范围内感知、记忆、决策、交互和执行。
在肖穆楠看来，能源智能体至少有三类应用。第一类是交易智能体，帮助进行负荷预测、电价分析、交易策略生成和偏差预警；第二类是用能智能体，帮助客户进行用电监测、能耗分析、节能建议和绿电配置；第三类是算电协同智能体，面向数据中心、智算中心、算力园区等，根据电价、绿电、算力负载和任务优先级，辅助优化用能和算力调度。“这和《行动方案》提出的能源高价值场景相吻合。政策专栏里提到的能源新业态多元融合创新，包括算电协同智能优化运营决策、虚拟电厂与分布式资源协同优化调度决策、新型储能系统运行优化与安全风险预警等方向，都是未来能源智能体可以落地的重点场景。”肖穆楠说。“我们会持续推进三个方向：一是AI售电，把负荷预测、电价策略、偏差控制等能力做深做实；二是绿色用能服务，围绕绿电交易、绿证、绿色算力等需求，为客户提供综合解决方案；三是算电协同，面向数据中心、智算中心、算力园区、储能电站等新型客户，探索电力、算力、储能、需求响应之间的协同优化。”肖穆楠表示，天娱数科智慧能源业务的目标就是要成为智能经济时代的能源运营平台。（来源：证券日报）
