中国储能网讯：当前，储能产业正处于市场化转型的关键节点，“136号文”的出台标志着强配储时代落幕，储能产业从政策驱动向市场主导的深刻转变，“394号文”明确提出2025年底前基本实现电力现货市场全覆盖的目标，这预示着我国电力市场改革进入全面提速阶段。
在此背景下，储能产品的技术创新方向，正从拼价格的“堆量竞争”转向拼价值的精耕细作。
这一过程中，人工智能与储能各领域的深度融合，正全面重塑储能行业价值链，成为产业链竞争的下一个高地。
储能新锐赴港上市背后：押注“AI+储能”
4月28日，江苏一家储能新锐果下科技正式开启赴港上市进程，拟募资加速其“AI+储能”战略，塑造其差异化竞争力。
成立于2019年的果下科技，最初主要业务聚焦欧洲户用储能市场，2022年其欧洲收入占比超70%，随着国内储能市场快速崛起，果下科技同时布局国内外两大储能市场。
受益于近两年全球储能市场需求的爆发，果下科技业绩一路暴增。招股书显示，2022-2024年，其营收从1.42亿元飙升至10.26亿元，年复合增速达168.9%；同期毛利由人民币3560万元增至人民币1.55亿元，年复合增长率达108.6%。
同时，果下科技在储能市场的竞争地位也持续得以提升，资料显示，2024年，按全球新装机多用途储能系统容量统计，果下科技为全球第八大中国储能系统供货商，按按全球户用储能系统出货量统计，果下科技为全球第十大中国储能系统供货商。
为支撑储能业务的增长，果下科技也加快了产能扩张的步伐，然而，与储能市场高速增长相伴的是价格战愈演愈烈，同大多扩张期的制造企业类似，果下科技也面临着增收不增利的困境，2022-2024年公司净利润仅从2427万元增至4911万元，毛利率更从25.1%骤降至15.1%。
如何破局，果下科技将目光聚焦在“AI+储能”战略。
作为业界率先实现储能系统解决方案、产品无缝云端整合并开发全景云平台的企业，果下科技在成立第一年就组建了数字与人工智能能源研发团队，并持续开展数字与人工智能业务。
资料显示，果下科技是首家专门为运营所在行业开发物联网平台的解决方案提供商，也是首家基于AI技术开发无缝储能工业模型的解决方案提供商。
目前，果下科技已开发了AI优化的系统和工具，譬如Safe ESS及Hanchu iESS，以加强即时能源优化、预测性维护及决策流程。
6年的深耕，果下科技已成长为中国储能行业领先的基于平台技术及人工智能驱动的可再生能源解决方案及产品提供商。
2024年，在果下科技三大业务矩阵中，智能储能系统解决方案贡献了97.8%的收入，是其最核心的增长主力军以及业绩支柱。
也因此，果下科技将针对全用能场景提供AI优化储能系统解决方案及产品的能力，视为其稳固其竞争力和差异化优势的核心。
招股书显示，果下科技拟将赴港上市融得的资金重点用于提升研发能力以加强其在储能领域的技术领导力，以及建设海外运营及服务网络，以支持国际化增长策略两个方面。
具体包括采购AI软硬件、第三方供应商的支持性服务、招募研发人员、AI商业化及合规所需的知识产权保护等提升公司AI研发能力；在欧洲及非洲建立基础设施等。
这不仅标志着中国储能企业在技术创新与资本运作上的双重突破，更预示着AI与储能深度融合的新纪元即将到来。
2025年储能技术新趋向：AI赋能全产业链
在全球能源加速转型和AI赋能产业变革的新形势下，人工智能正在与储能产业深度融合，并全面重塑储能行业价值链。
如果说2024年AI+储能“小荷才露尖尖角”，那么，2025年已经成为AI与储能深度融合的转折点。
细看今年以来产业链企业技术、产品迭代的方向，从电池技术迭代、精准预测到智能调度，从故障预警、运维优化到全生命周期管理，AI与储能的深度融合，不仅大幅提升了能源利用效率，也成为破解新型能源体系的“不可能三角”（安全、经济、绿色）的新方法。
具体而言，AI在技术研发、电力交易、电站运维、场景拓展等多个储能产业链多个关键环节发挥着变革性作用。
推动电池技术革新。头部储能企业引领，利用智能化和数字化技术，试图在电池能量密度、电芯与系统容量、充放电效率、循环寿命等关键指标上实现质的飞跃。
比如，宁德时代开发了电池材料智能化设计平台，基于AI材料智能设计算法，90天内就可完成材料筛选与闭环验证；比亚迪试图在材料设计、材料筛选、电池自动化设计以及工艺制造质量管控、电池管理等方面，利用AI技术提高设计效率，寻找产生新材料、新体系的机会；LG新能源着手利用人工智能技术，为客户量身定制电池；欣旺达NoahX 2.0系统引入数字孪生平台，实时模拟电芯老化轨迹，动态调整充放电策略，延长电池寿命20%。
智能运维压缩全生命周期成本。在储能系统运行管理中，利用深度学习算法，AI融合电压、电流、温度等多源数据，精确估计电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），结合电化学阻抗谱等技术，准确预测电池剩余寿命，为维护和更换提供科学依据 。
此外，AI还能根据电网负荷、可再生能源发电和储能系统状态，智能调整充放电策略，提高储能效率、降低成本。
比如，宁德时代推出的“天恒·智储”平台通过AI算法，将故障预警时间提前7天，电站综合效率提升3%，运维响应速度提升50%；远景储能推出全球首款智能体储能系统EN 8 Pro内置交易智能体，结合AI气象大模型与负荷预测算法，实现电价峰谷预测准确率超90%，100MWh电站年增收150万元；科华数能推出的光储充算一体化方案，通过AI优化能源调度，降低数据中心PUE值至1.2以下。
将储能安全管理关口前置。传统依赖电压、温度监测的被动式管理已成过去式，AI技术与储能系统的深度融合正在重塑能源安全的底层逻辑，其核心价值在于通过智能预测、动态调控和主动防御构建全生命周期的安全防护体系。
比如，阳光电源推出的电芯AI智算大模型，通过融合机理模型与深度学习算法，实现热失控预警准确率≥99%，电池健康状态（SOH）估算精度提升2%-3%，1GWh电站年增发电量7.3GWh；林洋储能的“云边协同多模态安全链大模型”，可提前7天预警故障，误报率下降40%。
在电力交易中实现系统效益最大化。在全球电力市场中，区域电力需求与供给状况千差万别，不同地区储能需求也各有不同。AI与储能的深度融合正推动能源管理进入智能化新阶段，通过智能调度、安全防护和全生命周期管理，AI显著提升了储能系统的经济性和可靠性。
比如，思格新能源凭借AI智能调度技术优化了储能系统的充放电策略助力用户电力购买成本下降 42%，电力售出价格增长 100%，总成本下降52%；海尔新能源发布的星擎261工商业储能系统，以“AI+数字孪生+大数据+人机协同”技术为核心，通过AI电池预警、AI多能预警中枢、AI云能管家等功能，实现了90%的高系统效率、行业最小1.19㎡的占地面积、12重安全保障及全生命周期智慧运维，成为高耗能企业降本增效首选。
拓展储能应用边界。AI能够让储能系统在更多复杂场景中发挥关键作用。
在新型电力系统构建中，构网型储能技术占比持续提升，AI能够帮助解决高比例新能源接入的惯量支撑问题，火电 + 储能联合调频项目增加，响应时间大幅缩短 ；在用户侧，光储充一体化项目在工业园区普及率上升，通过VPP聚合实现跨园区电力交易；随着户用储能渗透率提高，“光伏 + 储能 + 智能家居”全屋能源解决方案逐渐兴起。
此外，数据中心作为AI运营的基础，对电力供应的可靠性和稳定性要求极高，储能系统结合AI智能调度，既能为数据中心提供可靠的备用电源，又能优化其能源使用效率 。
驱动储能商业模式变革。从商业模式角度，AI为储能行业带来了新的盈利增长点和运营模式。
在电力市场交易中，借助AI对市场价格、供需关系的精准预测，储能系统可以更高效地参与现货市场、辅助服务市场等，获取更大收益。
比如，通过AI分析用户行为和市场数据，预测不同地区、行业的储能需求，帮助企业调整生产和市场策略，开拓新的市场空间。
在储能系统的全生命周期管理中，AI实现从规划建设、运营到退役的全流程数字化、智能化，降低运营成本，提升资产价值。
6大核心挑战亟待破解
当人工智能与储能系统从概念碰撞走向深度融合，这场被誉为“能源革命催化剂”的技术联姻正遭遇多重现实考验。
从算法逻辑与数据孤岛冲突，到产业生态与标准体系的滞后性，AI赋能储能的进程中，技术理想与工程现实的张力正催生一系列亟待破解的挑战。
首先，AI算法对数据质量和数量要求高，目前，多数企业缺乏全生命周期数据积累，存在样本稀缺、数据标准不统一等问题，影响AI模型的精度和可靠性 。
产业协同也同样面临“数据孤岛”效应，电池制造商、系统集成商、运维服务商之间的数据共享存在天然壁垒。
其次，储能系统建设和运营成本仍然较高，尤其是在大规模部署时，储能设备采购、安装及后期运维成本可能成为算力配储项目的瓶颈 。
第三、对于算力密集型应用，现有的储能技术或许无法完全满足高强度、高频次的需求，还需继续攻关大规模长时储能、高效能储能系统的开发与应用。
第四、数据存在安全性隐患，AI需要电芯级电压、内阻等敏感数据提升预测精度，但这类数据一旦泄露，可能暴露企业的电池配方、热管理设计等核心技术。
另外，跨境数据流动面临合规壁垒。
目前，欧盟《人工智能法案》将储能AI系统列为“高风险AI”，要求其训练数据中至少70%来自目标市场区域；美国CFIUS则规定，含中国AI组件的储能系统不得接入联邦电网。这种地域化的数据主权要求，导致跨国企业不得不建立本地化AI训练中心，既增加了运维成本，且面临模型参数同步延迟引发的决策不一致风险。
第五、算法决策的责任界定困境。当AI系统因预测误差导致储能事故，责任归属陷入法律真空。
2023年德国某储能电站因AI误判未及时触发消防系统，引发火灾事故，法院在判决中无法界定是电池制造商的硬件缺陷、软件供应商的算法漏洞，还是运营商的参数配置失误。这种“责任分散化”现象，正阻碍保险机构开发针对性的AI储能责任险产品，推高行业风险成本。
第六、标准体系的滞后性与碎片化，标准空白导致企业测试成本增加。
当前全球储能AI安全标准仍处于“补丁式”建设阶段。IEC 63056仅规定AI参与的储能系统需具备人工干预接口，却未明确算法决策的可解释性阈值；中国NB/T 42091要求BMS的AI诊断功能准确率≥95%，但未定义不同工况下的误差容忍度。
面对这些挑战，行业也在探索破局之道。
技术层面，推动“AI+机理模型”的混合建模，比如，麻省理工学院开发的结合DFT计算与神经网络的电池老化预测模型，预测误差降低至0.8%。
产业层面，建立跨企业的AI储能安全联盟，如中国电科院牵头的“储能AI可靠性测试平台”已覆盖80%的主流厂商。
制度层面，探索“沙盒监管”模式，比如，欧盟计划在2025年前设立储能AI创新试点区，允许在可控范围内测试突破性技术。
结语：随着AI技术的持续发展与创新，其与储能行业的融合将更加深入和广泛。未来，储能行业的竞争将在很大程度上围绕AI技术展开，谁能在AI赋能储能的赛道上抢占先机，实现技术、应用和商业的创新突破，谁就能在储能市场的激烈竞争中脱颖而出，引领行业发展新潮流。
AI与储能的融合，本质上是数字世界与物理世界的深度耦合，其挑战不仅是技术命题，更是产业生态与制度文明的重塑。
尽管潜力巨大，但真正解锁“AI+储能”的终极价值需跨学科协作、政策支持和技术迭代共同推进。短期可聚焦特定场景（如电池寿命预测），长期则需构建“AI+储能”生态体系。
