9 月 10 日，由 36 氪主辦的 2025 年 36 氪產業未來大會在中國廈門盛大啟幕。本次大會重磅攜手商務部主辦的 " 中國國際投資貿易洽談會 "，以 " 精耕時代，潮涌嘉禾 " 為核心主題，傾力打造一場兼具國家高度、產業深度與市場熱度的高規格、高價值、高影響力產業盛典。

大會緊密錨定國家戰略導向與產業發展前沿，聚焦人工智能、低空經濟、先進制造、新能源、大消費五大核心賽道，匯聚行業頂尖力量共商發展路徑、擘畫產業未來。在為期兩天的議程中，大會以 " 產業協作鏈條 " 為邏輯主線，重點聚焦 " 政、資、產 " 三方協同機制，深入探討如何打破壁壘、整合資源，精準破解產業發展中的痛點堵點與瓶頸制約。

當日，星星充電高級副總裁兼數字能源研究院院長王迪帶來了《星星充電 AI 驅動的新能源三網融合發展之路》的主題分享。

大家早上好！今天我想重點介紹 AI 技術在新能源領域的應用。

在開始前，先簡單介紹一下星星充電：C 端用戶對我們的認知多集中在充電樁和充電站，但我們同時也布局能源業務。如今，我們的充電網絡、智能微電網已覆蓋多場景，給大家一組數據：2014 年起，我們自主研發、生產充電樁，投資建設充電站，發展加盟網絡并提供解決方案；11 年來，業務覆蓋全國 261 個地級市、2800 多個縣，平臺連接的充電樁超 200 萬根，約占全國公共充電基礎設施的 1/6。可以說，現在大家開電車在全國旅行，充電已不再是難題。

要支撐如此龐大的業務規模，核心是做到：安全、高效、長壽命，而人工智能技術的出現，為這一目標提供了關鍵賦能。我們所有硬件產品都植入了智能化算法與軟硬件組合，業務覆蓋充電網絡、用戶側智能微電網，以及基于二者構建的虛擬電廠運營。接下來，我將結合具體案例，分享 AI 的落地應用——其中部分內容雖偏專業，但希望能為跨行業朋友提供參考：當企業想引入 AI 與產業結合時，可如何思考布局。

第一個案例是充電網絡的布局規劃與選址。無論是為一座城市規劃未來五年的充電網絡，還是中小運營商投資單座充電站，" 選址 " 都是核心問題。看似簡單，實則需從投資、市場等多維度考量。星星充電十年間建設充電站的過程中，積累了大量成敗經驗，我們將這些經驗與最佳實踐萃取出來，通過 AI 構建了一套自動化推薦與驗證平臺。如今，這套系統是我們內部投資決策、給客戶提提案的 " 必過環節 " ——它雖不能 100% 保證成功，但能精準提示風險點，幫助規避潛在問題。

第二個案例是充電場站運營的 AI 智能助手 " 場站醫生 "。AI 解決知識性問題已很常見，但在垂直領域的深度結合仍需探索。比如場站運營方會問：" 電站昨天、上周的運營情況如何？有哪些降本增效增收的建議？" 這類問題是投資方和運營方的核心關切，但傳統模式下，從數據收集、調研到人員培訓，整套流程繁瑣且低效，管理單站已不易，遑論全國規模的運營。" 場站醫生 " 不僅能生成包含 100 多個指標的分析報告，還能生成任務清單并分配給運營人員，待任務完成后再復盤效果，形成線上閉環，實現大規模運營的 AI 賦能。

在資產管理中，智能定價是增收的關鍵。以廈門某會場周邊充電站為例，" 一度電定多少錢 " 需考慮地方電價、車輛需求、周邊競爭、季節變化等多重因素，且 C 端收費包含電價、服務費、促銷等變量，傳統運營團隊難以做到精細化定價。現在，我們通過 AI 與大模型實現全量自動定價：運營方只需在后臺一鍵配置，AI 每天會重新計算并刷新場站價格，精度可達小數點后四位，這是人工難以企及的。

第四個案例是充電站的安全與無人化管理。中國大部分充電站為無人值守模式，分布在社區、寫字樓等區域，易出現車輛占位、設備損壞、煙火隱患等問題——雖新能源汽車充電熱失控是小概率事件，但對全國性運營商而言，仍是高頻需應對的場景。為此，我們研發了一套集成攝像頭、語音交互、地鎖智能控制的 AI 設備，可 7 × 24 小時替代人工管理，解決上述痛點。

設備運維方面，充電樁多部署在戶外，需應對東北零下四五十度、新疆高溫、海南高濕、西藏高原等極端環境，提升可用性是核心挑戰。過去，戶外 IoT 設備故障難以及時發現，維修成本高；現在，我們通過全量主動運維與預防性檢測，將設備工況數據實時傳至云平臺，通過自動診斷模型預測、分析故障，多數問題可通過遠程升級自愈，大幅提升設備可用性。目前星星充電網絡的設備可用性與充電成功率均處于行業領先，同時所需運維人員數量大幅下降。

客服是 AI 應用最成熟的領域之一，我們的核心是：將行業知識庫與業務特征通過大模型外掛的方式，融入在線機器人與智能語音系統，重點提升自助解決率與閉環率。經過多年打磨，目前 75% 的用戶問題可通過 AI 與機器人獨立解決。

在智能微電網領域，核心是解決光伏、儲能與充電的協同問題——這對 C 端用戶無感，但直接影響運營商的電價成本、綠電消納及與電網的協同效率。以常州奧體中心為例：周末球賽吸引四五萬人，大量外地車輛需充電，而場館周邊配有光伏與儲能設施，" 何時充電、定什么價格、如何平衡電網負荷 " 等問題，過去靠人工調度，現在全由 AI 算法后臺優化。這一模式的延伸就是車網互動（V2G） —— 2025 年被稱為車網互動元年，未來新能源汽車不僅是能源消費者，還能通過放電參與電網調控。比如大型活動期間電力緊張時，場站周邊車輛可集體放電支撐局部電網。目前國家能源局已在 9 個城市開展試點，長三角地區僅上海、常州入選，我們在常州蘇超比賽期間就完成了 " 為愛放電 " 實驗，這是汽車與能源關系的里程碑式突破。而車網互動的落地，離不開 AI 在電網負載預測、綠電消納優化等環節的支撐；同時，我們還通過數字孿生技術監測儲能電池安全。

生產制造環節，我們將 AI 應用于預測、排產、生產規劃及物流排程。以視覺檢測為例：充電樁生產包裝工位的攝像頭可自動識別裝箱內容、順序，檢測是否遺漏、裝錯，大幅提升質量管控效率。

整體來看，星星充電正打造 AI 智能基座，賦能十大業務領域，通過開發落地應用實現效率提升、成本降低與新質生產力發展，這也是企業 AI 布局的頂層設計核心。

最后，給大家展示集成上述能力的最新場景：三網融合平臺與太乙電力交易系統。在網側獨立儲能結合虛擬電廠的應用中，AI 可輔助儲能交易決策，幫助企業在電力市場買到低價電、在用電峰值放電獲利。中國電力交易市場規模達 10 萬億度，涵蓋中長期批發與現貨交易，類似大宗商品交易，過去依賴電力市場專業人才。現在，我們通過大模型構建了智能輔助平臺，集成電力政策解讀、氣象預測、新能源發電預測、報價策略分析等功能，形成 " 智能體 Agent"，為交易團隊提供高效輔助，未來將逐步實現全自動化交易。

以上就是我的全部分享。謝謝大家！