AI才是冲刺段！艾罗储能：硬件只是前半程

发布日期：2025/12/30

硬件拉不开差距，储能为什么一定要「＋AI」

       这几年，储能行业的竞争逻辑正走向死胡同。

       硬件参数越卷越高、配置越来越齐，但真正能拉开差距的地方，却在快速消失。正如艾罗产品大神所说：

     “现在再看主流厂商的参数表，其实已经很难看出决定性差别了。”

       真正要关注的，是储能系统所处的环境。

       负载结构、波动幅度和运行规则发生重大变化，

       电动车、热泵、中央空调等大功率设备快速普及，用电行为不再是简单的重复，预测难度指数提升，电价从固定走向动态，需量管理、电力市场机制不断引入，“储能系统早已不再运行在一个稳定世界里。”

       储能系统面对的，本质上是一个在不同时间、不同规则下持续做最优选择的问题。

       但现实是，很多储能系统的底层假设，依然是静态的。

       调度逻辑依赖人工规则，系统只能照着设定好的策略执行。艾罗产品大神一句话点破了问题的本质：“当应用环境变化的速度，超过了储能系统运行规则更新的速度，系统一定跑不好。”

        在这样的背景下，储能行业竞争的焦点自然发生转移。

       比的不再是谁的硬件更强，而是谁的储能系统，更能应对复杂性。这也是为什么，储能一定要+AI。

       规则型储能系统，已经无法应对一个高度不确定的运行环境。

       也正因如此，艾罗从一开始就没有把AI 当成外挂功能，

       而是选择将AI 系统性嵌入电池管理、能源调度、运维、安全和人机交互的底层。目标只有一个：

       打造一个能理解环境、能预测变化，并且越跑越好的储能系统。

艾罗能源的AI之路

       小趴菜习惯先追本溯源，于是问产品大神：“艾罗这套 AI，其实也不是这一两年才开始做的吧？”他点了点头。

     “远不止。艾罗真正开始做AI，是在 2021 年初，那个时候Open AI还是功能很弱的GPT-3。”那时候，艾罗XLab 的负责人已经判断得很清楚：

       储能的长期分水岭，不会在硬件，而一定在AI。

       所以在行业还普遍停留在规则调度阶段时，艾罗就已经和浙江大学产学研合作，开始做基于AI 的智能调度系统。

     “先验证一件事：AI 能不能真的应用到真实的储能系统里。”

       到了2021 年底，第一代 XSchedule，在实验室里诞生。

       这是一个真正能参与储能调度决策的系统原型。

     “后面三年多，其实没什么捷径。”

       他回忆得很平静，“就是在设备、数据、算法这三个维度，一点点磨。”

     “你现在看到的XSchedule，其实是这三年多一点点熬出来的结果。”

       艾罗一直对此高度保密，目前已经迭代到足够商用，希望更多人能关注到。

       在产品大神看来，艾罗XLab 的定位从一开始就很清晰：

       做储能、光伏逆变器和智能能源系统方向的创新引擎。

储能系统+AI的起点，不在云，而在电池

       小趴菜迫不及待地想了解艾罗的AI成色到底如何，原本以为话题会从云和调度开始，

       但艾罗储能产品大神却坚持从电池讲起。原因其实很简单：

     “如果电池状态本身不可预测，所有调度策略，本质上都是在错误基础上的计算。”

       艾罗团队在实践中发现，电池是储能系统里不确定性最高的部分。

       电芯差异、温度波动、老化累积，会让传统BMS 在复杂工况下频繁失真。“底层一旦算错，上层再精细都没用。”这正是艾罗AI 电池管理系统——艾池（XBMS） 的出发点。

       它不只是“监控+保护”，而是希望让电池从一个被动控制对象，

       变成可理解、可预测的储能系统变量。为了更好地理解，小趴菜让产品大神多给几个实际案例。

AI 电池管理，真正解决了什么
第一，状态算得准。

       通过AI 建模，艾池可以把 SOC 和 SOH 的精度控制在3% 以内，

       即便在复杂工况、长期运行下，也能保持稳定。

       状态一旦算准，储能系统就不必靠大幅留冗余来换安全，

       而是可以更贴近真实安全边界运行。

       艾罗内部测试的结果非常显著：

     “电池运行更温和，老化速度明显下降，整体寿命延长超过10%。”

第二，是电芯级AI 均衡。

       传统均衡更多是“拉平均”，

       而艾池会对每一颗电芯进行独立建模和动态调配。

       经内部测试，均衡效率提升约20%，更多电芯能安全参与充放电。

       以艾罗单台ESS-TRENE 125 kW／261 kWh 液冷储能系统为例，

       每年可多产生约1000 kWh 的可用电量，

       不加一块电池，单靠艾池算法，储能系统收益却实实在在地提升了。

第三，是安全能力的前移。

       针对最危险，也最隐蔽的电池内短路，

       艾池可以通过等效内阻的异常变化，在约15 分钟内定位问题电芯，

       并在风险发生前 提前7 天以上给出预警。

       产品大神蹦出金句，小趴菜原封不动记了下来：

     “只有当电池从‘不可控变量’，变成‘可预测基础’，储能系统，才真正有资格谈智能调度。”

调度：从“照着规则跑”到“自己做判断”

       聊完电池，小趴菜终于把问题抛向调度：

     “AI 在储能调度层的变化，是不是更明显？”

       艾罗产品大神几乎没有犹豫：

     “这是本质变化。”

       传统光储调度，本质是把人的经验和规则写成固定逻辑。

       什么时候充、什么时候放，电价高了怎么应对，负载大了怎么调功率。

       这些规则在环境稳定时还能工作，

       但一旦负载、天气、电价甚至规则本身发生超预期变化，规则就会不断失效。

     “规则永远是滞后的，只能等问题出现再去改。”

       因此，艾罗在调度层做的，是选择拥抱AI，

        让储能系统能够自己做判断。

从“被动响应”到“提前规划”

       这种思路，直接体现在艾罗的产品设计中，

       通过艾策（XSchedule），储能系统在不确定环境中进行策略决策。

       无论是家庭侧的XHub，还是工商业的 EMS1000 PRO，

       调度核心都变成了：预测+优化。

       储能系统会提前预测光伏出力、负载变化和电价走势，

       小趴菜担心，云端是否一断网就歇菜，

       产品大神淡定地说：

     “云端给预测，本地做运算。”

       即便网络短暂中断，

       边缘侧的储能系统依然可以完成毫秒级控制，避免“失联即失控”。

       小趴菜大喊高明，AI的使用必须以储能系统的安全为前提。

运维与安全：真正的“防患未然”

       聊完艾犀，小趴菜醍醐灌顶，产品大神没有刹车，继续高能输出。

     “解释清楚很关键，更重要的是，问题能不能在发生之前就被看见。”

       把运维从“出了事再处理”，变成“苗头一出现就介入”，

       这正是艾眸（XCare）的设计初衷。

AI 运维的核心：提前看到风险

       在产品大神看来，

       传统运维里，告警、性能和故障往往是独立的；

       而艾眸不同之处在于，

       运行数据会被长期关联分析，形成从效率衰减到风险演化的完整链条。

     “你看到的，是异常形成的趋势。”

       小趴菜兴致高涨，如神仙推背，让产品大神赶紧举几个例子。

把人工巡检，变成系统能力

       第一个例子是智能Ⅳ 曲线诊断。

       Ⅳ 曲线是光伏组件的“体检报告”，但人工巡检成本高、依赖经验。

       艾眸通过算法自动分析电流—电压特性，可在十几分钟内完成百兆瓦级电站的全站评估，在效率刚开始下滑时就提示潜在问题。

       原本高度依赖人工的巡检，被转化为持续、系统级的远程监测能力。

安全，从“事后告警”到“提前阻断”

       运维的首要要求仍然是安全。

       艾眸在 AI 电弧防护（AFCI） 中，通过对波形特征的实时学习，在毫秒级识别异常电弧信号，并在 0.5 秒内切断回路，识别准确率超过 99%。

       在事故发生前完成阻断。

     “这是本质变化，从‘发现异常’，到‘提前防止事故’。”

运维的竞争高地，在于“提前量”

       小趴菜事后思考，艾眸本质上是一个基于AI的预测系统，可以看到未来。

       当隐患刚体现在效率、波形或行为变化时，系统已经开始跟踪，而不是等事故发生才反应。产品大神又抛出金句：

     “真正的价值，不是处理得多快，而是你提前多久知道它要来了。”“储能的运维，不是收拾残局，而是在和未来抢时间。”

       为了让小趴菜更直观地理解，大神以即将落地的2026 电力新政举例。

     “首次规定参与电力市场的用户不再执行政府规定的分时电价，

       这意味着，‘低充高放’这种简单的线性逻辑，将彻底失效。”

       在新的游戏规则里，

       艾罗给出的解法，是基于AI 的“多维套利”：

       艾策接入动态电价，仔细捕捉每一次电价波动的红利；

       艾池让电池从“被动响应”升级为“主动预测”，保障储能高效运行；

       艾眸将运维推向“趋势预测”，在隐患发生前降低成本。

     “工商储盈利模式根本性改变，多元化盈利才是大势所趋”

       产品大神总结道，

     “一言以蔽之，艾罗储能结合AI，能挖掘出别家顾及不到的‘多维套利空间’。”

系统越智能，越要让人看得懂

       小趴菜担心，储能系统越来越复杂，用户会不会更难理解？

       产品大神笑了：“恰恰相反。”如果储能系统只给结果、不讲原因，本质上还是黑箱，

       只会增加客户和运维人员的负担。

       系统可以复杂，但呈现给人的，一定要简单。

       这也是艾罗引入AI 运维助手——艾犀（XCopilot） 的原因。

       它负责把背后逻辑讲清楚：

       系统现在如何运行、问题可能出在哪里、为什么会这样判断、如何解决。

       带来的结果是：

       调试更快、误操作更少、返工率明显下降。

让系统“越跑越好”的，是那层看不见的底座

       聊到最后，小趴菜抛出了终极问题：

     “艾罗的储能系统AI有自我进化能力吗？”

       产品大神的回答指向最底层——艾枢（XCore）AI 知识底座。

       如果没有统一的知识底座，前面的AI 都只是一次性能力。

没有知识积累，AI 只是高级自动化

     “任何AI，如果不能把经验留下来，能力一定会停滞。”

       在很多系统中，电池、调度、运维各自为战，形成数据烟囱。

       而艾枢能够实现：

       把系统每天经历的一切，变成可推理的知识。

从数据，到可推理的知识

       在艾枢，不同模块的数据被统一汇聚，并通过知识图谱转化为可理解、可推理的系统知识。

       这也是 AI 能持续进化的原因：

       艾池越来越懂电芯

       艾策调度越来越准

       艾眸风险识别越来越早

       艾犀能把逻辑讲得越来越清楚

     “它们在一个大脑里，一起变聪明”，小趴菜很喜欢这句话。

       储能系统开始拥有“时间记忆”

       过去的储能系统只追求性能和容量；

       现在，储能系统开始记住过去、理解现在，并据此调整未来。

       小趴菜恍然大悟：

       储能系统真正的护城河，不在于某一个静态功能，而在于系统能否持续积累认知、持续进化。

写在最后

       这次交流，让小趴菜非常清楚地意识到：

       储能行业真正的分水岭，已经不在硬件，而在于系统是否具备认知能力。

       在不确定性成为常态的时代，

       艾罗做的不是给储能系统简单“加AI”，

       而是让储能系统开始理解环境、理解自身，并在时间中持续进化。

来源：光储小趴菜

[←返回]