当人工智能（AI）的计算成本持续下降、数据规模呈爆发式增长、核心技术迭代突破，这个曾被视为 “高精尖” 的技术，正像 19 世纪初的电力一样，成为重塑各行各业的通用技术。国务院印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，要加快探索人工智能驱动的新型科研范式，推动工业全要素智能化发展，开创社会治理人机共生新图景，AI更深度赋能制造业属性更强的新能源领域，从光伏、风电、储能的材料研发，到产品制造、电网调度，均是推动新能源突破规模瓶颈的核心力量。

破解材料难题：让新能源研发快上 “N 个量级”

新能源技术突破依赖材料升级，传统研发从实验室到工业化需漫长试错周期，严重制约落地效率。AI 驱动科学发现（AI for Science）可通过算法模拟材料特性、预测应用效果，将传统需数代人攻坚的周期压缩至数年甚至数月。

研究人员借机器学习对数千种材料高通量筛选，锁定目标后结合科学仿真与自动化实验验证性能、优化工艺，实现降本提效。以钙钛矿材料为例，其理论转化效率可突破硅基太阳能极限，生产能耗仅为传统材料的 1/10，是光伏降本关键；其潜在结构超万种，通过AI 模拟量子特性筛选潜力结构，再指导实验室测试，使发现速度提升数个量级。在储能电池领域，AI 也在加速电极、隔膜材料优化及电池设计，推动储能技术迭代。

降本增效：让新能源制造从 “实验室” 走向 “千家万户”

新能源产业化的核心是将实验室创新转化为大规模低成本量产。现代储能电池智能生产基地为数据密集型场景，单厂日均产生千万级数据点，涵盖温度、材料纯度、设备参数等信息。AI 通过实时分析这些数据，可精准识别工艺偏差并提前预警产品缺陷，同时预测设备故障、安排提前维护，避免生产线停工，最终提升良品率、降低制造成本、控制商业化风险，为新能源产品走向大众市场奠定基础。

在供应链端，AI 还能应对原材料价格波动、地缘政治风险等不确定性，动态调整采购、生产与物流计划，提升产业链稳定性与成本竞争力。

优化系统运行：让电网更 “聪明”

风电、光伏等可再生能源占比提升后，其出力的间歇性、波动性增加电网调度难度。AI 通过精准预测与智能调控推动电网智慧化：基于气象卫星、雷达数据及历史发电记录，AI 可精准预测未来数小时至数天的风电、光伏功率、新型储能容量，构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制、储能电站智能评估、智慧运维决策支持、全生命周期安全等应用体系，提升绿电消纳能力，减少 “弃风弃光”，国网配网调度机器人已实现从 “人工决策” 到 “秒级响应” 的跨越。AI 故障检测系统能快速定位故障点，将停电修复时间缩短 30%-50%；通过远程传感器与算法还可 “动态提升” 输电线路容量，无需新建线路即可释放额外输电能力。此外AI可以赋能电力市场交易优化，2024年，虚拟电厂通过AI算法聚合分布式储能资源，参与电力现货市场交易，欧美试点项目收益提升20%。

当前 AI 在新能源领域应用仍处初级阶段，面临多重障碍：一是投入不足、应用保守，仅 1% 的能源专利涉及 AI，以 AI 为核心的能源初创公司占比仅 2.3%，远低于生命科学与农业；二是数据壁垒（数据少、质量差）、数字化基础设施落后、能源与 AI 复合型人才稀缺，及行业对变革的谨慎态度，均延缓 AI 落地。

但 AI 还没 “全力输出”，国际能源署预测，到2026年，能源领域对AI的需求将较目前翻番。AI算力能耗激增，其可持续发展必须依靠智慧电力系统的支撑。AI 并非万能，但却是解锁新能源未来的关键。随着技术迭代与瓶颈突破，AI 将持续赋能新能源行业，加速能源系统向清洁化、高效化、智能化转型。