当瓦特邂逅比特，走进朗新看“AI+新能源”的前沿实践

新华财经上海3月26日电 （谷青竹） 在人工智能与绿色能源深度融合的浪潮下，产业变革正加速到来。近期，由全国工商联新能源商会主办、朗新科技承办的“新能源AI创新发展大会暨专委会成立大会”上，“全国工商联新能源商会新能源AI专业委员会”宣告成立，标志着国内人工智能与新能源产业的融合发展，迈入了组织化、规范化的新阶段。

作为深耕能源领域的技术践行者，朗新科技在“AI+新能源”场景的融合探索中实现持续突破，不仅见证了中国能源行业的迭代升级，更以自身的技术实践，成为驱动产业转型的重要力量。全国工商联新能源商会常务会长、朗新科技董事长徐长军表示，人工智能正成为驱动能源高质量发展的关键力量，加快AI与新能源融合创新，既是落实国家能源安全战略、推进能源转型的必然要求，也是构建新型电力系统、实现“双碳”目标的核心路径。

能源领域的AI转型：从效率工具到生态引擎的质变

在朗新科技副总裁孙庆平看来，随着智能体从“对话型”向“干活型”快速演进，AI在能源领域的角色正经历从“辅助工具”到“中枢引擎”的深刻质变。

也就是说，在早期AI是作为增强型工具嵌入以人为核心的运行体系，核心价值在于辅助决策、优化流程，本质上是通过技术赋能放大人类经验；而如今，这一格局正在被打破——“人与人的协作”逐步让位于“智能体与智能体的交互”。

“这意味着工作流程和管理制度将全面重构，能源行业的底层逻辑正从人类经验驱动转向AI自主决策驱动。”孙庆平表示，“产业的价值创造范式也随之重塑：如果说‘AI工具时代’的核心命题是‘如何用人工智能提升人的效率’，那么‘AI引擎时代’的关键已变为‘如何让人工智能体系自主运行并最大化创造价值’。”

值得注意的是，从“辅助”向“自主”跃迁，“AI+能源”的融合发展并非抽象的技术演进，而是对能源行业现实挑战的直接回应。在电力市场化改革向纵深推进的浪潮中，人工智能正成为破解行业复杂性、驾驭市场不确定性的核心力量。

孙庆平告诉新华财经，随着新能源大规模接入、用户侧资源广泛参与以及现货市场全面铺开，电力交易呈现出前所未有的高波动性、强分散性与实时博弈性——发电成本分钟级跳变、终端用户既是消费者也是产消者、数百万市场主体同步决策，导致价格信号瞬息万变。

“传统依靠人的经验进行决策的范式，在如此复杂的‘双边波动’市场环境中显然力不从心。正是在这一背景下，AI的价值得以凸显。”孙庆平表示，凭借对海量多源数据的实时感知、对复杂非线性关系的建模能力，以及对多目标优化问题的求解效率，AI能够精准预测电价走势、动态优化用能策略、智能聚合分布式资源，并在毫秒级内完成交易决策。

这种对“能源流-信息流-价值流”的深度融合与智能调度能力，正在重塑能源价值链的各个环节。以绿色出行领域为例，朗新科技副总裁王光星认为，充电行业的竞争重心已从争夺用户流量转向驾驭能源价值。

“电力市场化改革下，电价受负荷、天气、电力交易等多重因素影响。这一变化让充电运营商的核心命题从‘如何吸引用户充电’，转变为‘如何在电力采购与充电销售的电能量零售中实现ROI（投资回报率）最优’，能源运营的重要性由此凸显。”王光星表示。据介绍，朗新科技旗下“新电途”的核心竞争力之一，就是拥有可实现“充售融合”的场站动态定价AI模型。

AI大模型构筑能源“智能底座”是解决方案

面对能源系统日益增长的复杂性，仅靠传统算法或单点智能已难以为继。真正支撑“AI自主决策”落地的，是一套具备行业深度理解、多任务协同与持续进化能力的智能底座——这正是大模型的价值所在。

朗新科技CTO危明表示，当前能源行业转型的核心命题在于：传统技术模式在多源数据融合、复杂场景智能决策等方面已显乏力，难以满足行业数字化、绿色化发展的实际需求。“面对能源系统日益增长的复杂性，AI大模型正是关键‘解答之钥’，驱动我们从‘能源连接者’向‘智慧赋能者’深度演进。”

基于这一判断，朗新科技自主创新推出“朗新九功AI能源大模型”（以下简称“朗新九功大模型”）。该模型创新性融合“时序预测”与“AI智能体”双技术路线，精准破解电力负荷预测、交易决策、风险管控等行业长期存在的核心难题，形成了差异化技术优势。

“公司布局‘AI+能源’并非突发之举，而是基于对行业趋势与技术演进的精准把握和顺势而为。”朗新科技AI研究院院长黄飞回忆，2022年末ChatGPT在通用知识问答上的惊艳表现，让团队敏锐预判：若将此类强推理能力与海量能源数据相结合，行业的运作范式和商业模式或将发生根本性重构。

基于这一判断，2023年6月朗新科技AI研究院正式成立，集中力量推进AI与能源业务的深度融合。“现在看来，我们的确踩中了智能体快速演进和电力市场化改革向深的历史性交汇窗口期。”黄飞感慨道。

据介绍，“朗新九功AI能源大模型”可深度挖掘能源数据的时空关联性，为能源供需动态平衡与智能调度提供技术支撑——在广东、山东、浙江等电力现货市场的实际应用中，该模型价差预测准确率超75%，负荷预测准确率超97%，依托朗新大模型的能源交易业务履约率则达100%。即便在缺乏历史数据的省份，预训练模型也可直接生成可信申报，新增业务省份的模型开发部署周期仅需两周。

值得关注的是，这一技术实力已获得国际权威认可——2025年7月，“朗新九功AI能源大模型”数据智能体斩获国际权威评测BIRD-Bench双榜冠军，彰显了中国企业在能源AI领域的领先地位。

打造算电协同的“智慧调度师”成为可能

AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。当AI大模型和智能体的快速发展催生海量算力需求，数据中心的规模扩张又带来能耗激增的新挑战，其中AI数据中心更呈现高算力、高功耗、高波动的“三高”负荷特性。华创证券研究报告显示，电力成本是数据中心运营支出的核心构成，占比高达56.7%，位列各类支出首位。2026年政府工作报告首次将“算电协同”纳入国家新基建工程，更折射出算电协同已从产业选择升级为发展刚需。

所谓算电协同，是指通过数字化技术、智能算法和通信网络，将算力基础设施与电力系统进行有机整合，实现资源动态匹配与优化配置的基建工程。这背后是电力网与算力网的深度耦合，是以全国一体化算力网与新型电力系统为底座，通过数字技术与智能调度实现算力与电力在时空布局、资源调度、市场机制上的全局优化，推动能源高效利用与绿电消纳，服务“双碳”目标与能源安全。

孙庆平告诉新华财经，算电协同的经济与生态价值正加速显现：一方面，不同区域因资源禀赋差异形成显著电价差，为算力跨区调度提供了经济动因；另一方面，电网常面临“局部供电紧张”与“新能源弃电”并存的结构性矛盾，而算力具有虚拟化、可迁移的天然属性，恰好可作为灵活调节资源，助力实现绿电就地消纳与供需平衡。

“词元（Token）作为算力服务的核心输出形态，兼具标准化、通用化的特征，如同电力一样是易于调度的‘标准件’，从技术层面大幅降低了协同成本与操作难度。”朗新科技CTO危明进一步解释：“只要在多地都建有算力中心，那么‘算力跟着电价走’的‘算随电优’，就有可能成为新型算力调度的核心逻辑。”

但同时，危明也坦言，算电协同落地仍面临诸多待解难题，如跨区域带来的业务时延、区域电价走势的精准预测，都是当前需要突破的关键问题。“譬如我们需要对算力任务建立清晰的分层体系，区分即时型任务（如用户即时查询）与非即时型任务（如后台模型训练），才能在保障核心服务质量的前提下，实现算力的灵活调度与跨区域转移。”

“也正因此，算电协同模式的规模化落地，高度依赖AI技术打造起算力网与电力网的‘智能连接层’。”孙庆平表示。目前，作为算电协同的先行者，朗新科技已为这一解决方案的落地可行性进行技术探路。2025年12月，朗新科技联合临港算力（上海）科技有限公司，在其共建的虚拟电厂平台上，成功完成国内首次“上海-福建”智算百卡集群多任务算力跨省快速转移实测。

据悉，该平台是一个算电协同的智慧调度中枢：一端连接算力设施，实时感知负荷变化与可调能力；一端对接电网，接收市场信号与调度指令。依托朗新科技的虚拟电厂平台，能在3分钟内完成800公里外104张算力卡所承载任务的无缝迁移，实现上海本地算力负荷压降50千瓦、降幅达80%，全程业务无中断。

“此次试验标志着算电协同技术从‘点对点试点’正式迈入‘可商用、规模化’的应用新阶段，不仅为大型数据中心参与电网调节开辟了新路径，也为城市能源安全与绿色算力发展提供了创新解决方案。”孙庆平说。

编辑：谈瑞

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