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AI正从简单的问答助手进化为能自主执行任务的智能体，在能源行业引发变革。国家能源集团擎源大模型等已在发电、电网等领域部署41个智能体，实现设备智能感知、发电智能调度、电网主动防控等。智能体跨越了从“感知”到“决策”、“单点”到“协同”、“辅助”到“替代”的关键跨越，但仍面临安全、数据、成本、标准等挑战。2026年，能源智能体正从概念走向现实，标志着AI在能源行业的应用进入新阶段。

2026年，能源行业正在发生一个静悄悄却意义深远的变化——AI不再只是“回答问题”的助手，而是正在变成“自主干活”的员工。

从国家能源集团擎源大模型在发电领域落地 41个业务智能体，到南方电网“大瓦特·云睿”智能体斩获国际大奖；从思格新能源推出能源行业首个全域AI智能体SigenAgent，到林洋智维发布电力交易智能体“虚拟交易员2.0” ——2026年，能源智能体正在从概念走向现实，从“你问我答”走向“自主干活”。

这不仅仅是技术升级，更是一场 生产力关系的重构。

01

什么是能源智能体？它和 chatbot 有什么不同？

在回答这个问题之前，先做一个对比：

• 传统AI助手（Chatbot）：你问它答。你说“今天天气怎么样”，它告诉你“晴转多云”。你说“这台设备有什么问题”，它给你一份分析报告。 它只负责“说”，不负责“做”。

• AI智能体（Agent）：你给它一个目标，它自己想办法完成。你说“把电费降到最低”，它自己去分析电价、调整设备、监控结果、动态优化。 它既负责“想”，也负责“做”。

思格新能源董事长、CEO在发布SigenAgent时有一个精准的表述：真正的AI不只是陪你聊天的助手，更是一个能听懂你的目标、替你干活并且会不断学习的伙伴。

思格新能源的研发团队在年初意识到：过去我们已经拥有灵活接口，但缺少一个管家或大脑。随着大模型能力不断精进，今年年初，我们的研发团队将这两方面结合起来，让系统成为Agent。 行业需要真正能理解目标、自主执行、持续进化的智能体。

思格新能源还联合弗若斯特沙利文，首次发布了能源智能化五级分级标准 EIL（Energy Intelligence Level） ，借鉴自动驾驶分级逻辑，从设备级感知到生态级自治划分能力等级。

02

智能体在发电场的实战：41个智能体如何改变电厂？

国家能源集团擎源大模型是能源智能体落地的最佳样本。

2025年6月28日，全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”在北京发布。发布时已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大领域部署41个智能体，覆盖13个业务场景。

进入2026年，这41个智能体正在加速改变发电场的每一个角落。

场景一：风电场的“智能感知系统”

龙源电力依托擎源大模型，风电智能感知系统在500余座场站实现规模化应用。系统基于 1.4亿千瓦 新能源全量数据运行。

过去，风电场设备故障要靠人工巡检发现，往往设备已经出了问题才知道。现在，AI实时监测设备运行状态，设备预警准确率超85%，一旦发现异常立即报警。

更重要的是， 检修时长缩短60%。过去需要几天才能完成的故障排查，现在几小时就能搞定。检修人员不再需要“满山找故障”，而是带着AI给出的精准诊断报告直奔问题点。

场景二：水电厂的“智能发电调度”

大渡河公司应用智能发电调度技术， 每年减少人工调节3万余次，增发电量4亿千瓦时。

4亿千瓦时是什么概念？相当于一个中等城市几个月的用电量。而这些电，不是靠新建电站发出来的，而是靠AI把现有设备的效率“挤”出来的。

场景三：燃气电厂的“极简运营”

京燃热电实现30人 运营管理百万千瓦机组。30个人管理百万千瓦级的电厂，这在过去是不可想象的。传统同等规模电厂可能需要数百人。AI智能体接管了大部分日常运营和监控工作，人力被释放到更需要创造力的岗位。

场景四：智能监盘的“全天候值守”

京燃热电凭借智能监盘系统，实现对机组运行状态的7×24小时不间断监控。AI不会疲劳、不会走神、不会遗漏任何一个异常信号。

03

智能体在电网的实战：从“被动响应”到“主动防控”

南方电网是另一个智能体落地的标杆。

2026年7月，南方电网基于大瓦特模型体系自主研发的 新型配电网运行规划一体化智能体“大瓦特·云睿” ，以及电力具身大模型驱动机器人自主作业 两项成果，从全球400份申报案例中脱颖而出，斩获2026人工智能向善全球峰会“创新扩大影响”优秀案例奖。

“大瓦特·云睿”能做什么？简单说，它让配电网从“被动响应”变成了“主动防控”。过去电网出了问题才知道去修，现在AI提前预判哪里可能出问题，主动采取措施。

国家电网也在加速布局。国网山东“分布式光伏智能巡控场景”部署了 4个智能体 ——光伏异常识别、反向重过载原因分析、调控策略制订、动态调优，形成“云端智能研判+现场自动巡控”的闭环管理模式。

国网上海“新型电力系统下虚拟电厂智能聚合调控场景”则通过预测、交易、调控、结算智能体，实现基于光明电力大模型的电网负荷多维预测、策略生成、协同控制和智能结算。场景已覆盖非连续生产工业负荷、楼宇空调、用户侧储能及算力中心等多类资源。

04

智能体在用户侧的实战：让AI帮你“省钱”

智能体不仅在大电厂、大电网发挥作用，也在普通用户的能源管理中崭露头角。

2026年5月，思格新能源向全球推出能源行业首个全域AI智能体SigenAgent。

它能做什么？ 它能读懂用户的宏观目标指令，综合感知天气、电价、电网与系统状态，借助大模型推理出最佳执行路径，直接下发指令到每一台设备，并持续追踪结果进行动态调整。

换句话说，你只需要告诉它“我要省钱”或者“我要多用绿电”，它自己想办法去实现。

在瑞典市场，约80%的思格新能源用户已完全将调度交给AI。

2026年6月，林洋智维发布电力交易智能体“虚拟交易员2.0”。这款产品基于蚂蚁数科DTClaw智能体平台与EnergyTS3.0能源时序大模型开发，以 全链路AI自主交易能力，为新能源电站、虚拟电厂、能源运营商提供智能化交易决策解决方案。

蚂蚁数科与林洋智维合作落地的首个电力交易智能体用例，通过融合林洋 30GW 电站真实运营数据，打通从预测、策略生成、自动申报到风控复盘的全链路，实现7×24小时无人值守自主交易， 人力成本下降60%以上，分析与策略生成速度提升20倍以上。

05

从“你问我答”到“自主干活”：三个关键跨越

能源智能体从概念到落地，完成了三个关键跨越：

跨越一：从“感知”到“决策”

过去AI能做的是“感知”——告诉你设备温度高了、电压低了。现在智能体能做的是“决策”——不仅告诉你温度高了，还直接调整参数把温度降下来。

跨越二：从“单点”到“协同”

过去每个AI应用都是孤岛——巡检的只管巡检、调度的只管调度。现在智能体可以协同工作——感知到异常→自动诊断原因→生成处置方案→执行调整指令→追踪效果反馈。

海尔新能源“纳晖”平台的做法更典型：以能源解决方案大模型为云端大脑负责全局决策，AI能源机器人为边缘侧小脑负责场站智能决策和实时控制。建设前规划仿真智能体自主完成容量寻优与收益测算，投运后微电网管理智能体无缝接管运营调度。

跨越三：从“辅助”到“替代”

过去AI是“辅助人”的工具——帮人更快地做决策。现在智能体正在“替代人”完成某些工作——7×24小时自主交易、无人值守运营、智能自主调度。

国家能源局局长在新闻发布会上也提到了这一趋势：人工智能的应用， 逐步实现从辅助决策向自主执行跃升。

06

挑战与未来：智能体走向成熟的四个关卡

当然，能源智能体还在爆发前夜，距离全面成熟还有四个关卡需要跨越。

关卡一：安全与信任

AI接管能源系统，安全是底线。思格新能源强调，在将系统控制权引入AI的同时，始终把能源安全与用户信任放在核心位置，将 用户主权、数据合规、离线安全、运行透明四大要素写入SigenAgent的底层基因。

关卡二：数据与场景

智能体的能力取决于训练数据的质量和场景的丰富度。国家能源集团擎源在煤炭领域已归集 18万条 专业问答样本 。数据越多、场景越丰富，智能体就越聪明。

关卡三：成本与商业模式

业内人士指出，AI算力成本较高，Token消耗成为新增支出，商业模式仍需探索。

关卡四：标准与评价

思格新能源联合弗若斯特沙利文发布EIL能源智能化五级体系，正是为了填补行业空白。从L1设备级感知到L5生态级自治，行业需要一个清晰的评价框架。

2026年，能源智能体正在从“实验室”走向“生产一线”。41个智能体在发电场落地 ，7×24小时自主交易在电站运行，80%的用户把电费交给AI管理。

这些数字背后，是一个正在发生的事实： 能源行业的AI，不再是“你问我答”的玩具，而是“自主干活”的工具。

而这场变革，才刚刚开始。

最后

2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！

金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像，电商、制造、教育各行各业，都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”，早就告别单纯比拼模型参数，正式进入落地应用时代。

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