今年以来，山东、山西多省公布1—4月的新能源结算参考价，0.1元/度甚至成为了“高电价”，多个月份的电价基本徘徊在5~6分/度，现货市场的负电价也不再是偶发情况，而是各地现货市场逐渐常态化的一幕。

随着新能源全面参与电力市场，央国企电站投资商的利润模型全部被打乱，这意味着一个全新的现实：未来决定电站收益的，可能不仅是设备优劣，而是面对海量数据时的处理能力与交易能力。

面对新能源资产的复杂性，多家央国企投资商开始与科技企业展开AI 能源的双向合作，以前所未有的深度将AI嵌入到电力生产、调度、交易和运维的全链路中。

科技企业争相“跨界”新能源

自2025年以来，国家发改委、国家能源局等主管部门已经多次从政策层面提出了人工智能 能源的发展方向，直至近期《人工智能与能源双向赋能的行动方案》的发布以及日前国家能源局召开的全国“人工智能 ”能源现场推进会等，顶层设计的密集出台，正推动着“人工智能 能源”从点状探索走向系统性变革。

变革背后是科技企业与能源企业的合作模式正在发生质变。以往的合作多停留在“卖软件”“卖算力”的工具层，当下则开始逐渐上移至决策层。例如科大讯飞与国家能源集团安徽综能公司联合打造的AI电力交易辅助决策系统，以人工智能技术重塑电力交易全流程。

这一变化在项目收益上体现得尤为直观。在山东某风场的27天实测中，AI基于量化策略进行模拟调节，仅利用日前与实时电价差进行套利，比纯人工调节多获得51667.39元。在电价分化日益加剧的当下，科技公司正在将数据处理能力和交易决策水平转化为直接的经济收益。

尽管科技企业都在试图深度嵌入发电企业的实际生产运营，但以蚂蚁、阿里、百度、腾讯为代表的科技企业在AI 能源的融合路径上却各有侧重。

例如阿里云的路径以算力与大模型服务新能源为核心抓手。据2025年云栖大会公布的数据，中国超70%的能源央企已接入阿里AI，从国家电网的光明电力大模型到南方电网广东电力的“计量大脑”，应用范围贯穿电力、油气、煤炭等能源全谱系，为电网安全稳定运行、新能源消纳及供电服务提供支撑。

蚂蚁数科则是通过与林洋、协鑫等代表性企业的合作，以其运营电站的海量数据为基底，以智能体平台落地交易与运维场景，通过嵌入式的智能体串联起业务流程的每一个环节，实现从从功率预测、策略生成、自动申报到风险复盘的全链路闭环。

腾讯选择了更贴近场景落地的路径，明确提出“打造最靠近产业的AI”。其与运达股份合作构建的风电运维AI智能体——“价值循环脑”，打通了从安装、调试到运维的全链路数据与决策闭环。

百度、特斯联等也在纷纷上场。百度的策略围绕“行业智能体”展开，联合龙源电力构建了安全生产集中管控体系；特斯联与国家电投江西公司签约成立合资公司，覆盖煤电、风电、光伏、氢能、储能等领域，为能源产业引入GPT大模型等AGI技术……

这些合作案例背后浮现的是合作关系的结构性转变，AI模型需要电站运营数据的持续喂养，而能源企业则需要科技公司持续优化的算法能力。双向依赖之下，科技公司不再是能源企业的“工具供应商”，而是正在成为深度嵌入生产经营全流程的“场景共建者”。

这类变化在电力交易与资产运维两个核心环节体现得尤为突出。

从“参谋”到“员工”，智能体正在嵌入能源业务

无论是电力交易还是新能源运维，作为电站资产收益产出的核心，均面临着数据洪流的冲击。以现货交易为例，每15分钟出一个电价信号，一天96个点，叠加日前、实时两个市场，加上中长期合约的分解策略，一个中等规模的电站每日需要处理的决策变量可达数十万个。有从业者坦言：“人的反应速度根本跟不上电价的变化，等分析完，最佳报价窗口已经过去了。”

传统AI更倾向于单点赋能，例如单一功率预测模型、故障诊断算法，无法串联起完整的业务流程。“智能体”区别于传统AI的地方则是不仅仅局限于孤立地回答一个问题，而是像一名数字员工一样，从头到尾跑通一个业务闭环。

在深度嵌入业务场景的实践中，蚂蚁数科的智能体方案提供了一个具有参考价值的观察样本。6月3日，蚂蚁数科在上海SNEC光伏展上正式推出「电力交易智能体」与「新能源运营智能体」。这两款智能体产品均基于其自研智能体平台DTClaw所打造。

在交易侧，蚂蚁数科与林洋合作落地了交易团队智能体用例。双方基于蚂蚁数科自研DTClaw智能体平台及EnergyTS3.0时序大模型，融合林洋智维30GW的新能源电站资产数据，打通了从功率预测、策略生成、自动申报到风险复盘的全链路交易流程，实现了7×24小时自主交易，人力成本下降60%以上，分析与策略生成速度提升20倍以上。

而蚂蚁数科与协鑫新能源合作的运营智能体案例，则串起了“监测—告警—巡检—诊断—工单—归档—预测”的完整闭环。关键异常识别与处理时间压缩至3分钟以内，端到端巡检与消缺效率提升50%至70%。传统的告警系统只会推送一条“逆变器通讯异常”，而运营智能体会自动调取该设备的历史数据、关联周边设备的运行状态、生成诊断报告、派发工单，甚至预测同类故障的再次发生概率。

在协鑫集团董事长朱共山看来，“光伏产业范式革命的上半场，毫无疑问是AI 能源。在本轮光伏产业优胜劣汰的竞争中，数字能源资产运营商的定位转变是穿越周期的核心。”

蚂蚁数科智能体平台的推出只是这一趋势中的一个注脚。当前，已有数十个能源行业专用大模型正式落地应用，覆盖电网、油气、煤炭、新能源等全产业链，能源行业智能化转型已进入快速推进阶段。

但毫无疑问的是，这一趋势正在改写新能源资产的收益规则：风、光场站收益不再主要取决于资源禀赋，而是取决于它有多聪明的“大脑”。