在本月进行的SNEC2026展会上，储能正式跃升为主角。
不过，相比于业内其他规模展会在技术、材料方面的精研，SNEC展会的一个显著特征，则在于对光储融合场景化的深入探索。
从展会现场看，储能产品展示重心发生了全面转移：除了电芯模组、循环寿命、质保衰减等硬件参数，多家头部品牌着力推荐系统的综合能源解决方案。基于此，AI成为贯穿整个方案的价值核心。
据财联社记者不完全统计，今年SNEC展会期间，包括远景能源、晶澳科技（002459.SZ）、华为数字能源、晶科能源（688223.SH）、固德威（688390.SH）等多家企业发布AI Agent（智能体）或搭载AI的能源操作系统。
不过，质疑同步产生。
“是噱头吗，有必要吗？”“AI到底能让储能发挥哪些功能？”财联社记者在参展中注意到，在SNEC储能展区，这类问题颇为多见，现场销售人员或展示AI电价预测如何将套利收益提升，或展示AI在安全预警方面的独特优势。
为何要实现AI+储能，企业的回答非常明确：能够在复杂市场环境中持续创造确定性收益，这是核心出发点。
为恒智能方面表示，传统EMS依赖固定规则与脚本，遇到订单加急、电价波动等复杂场景需人工反复调整，市场亟须具备自主研判能力的解决方案；远景高级副总裁田庆军则指出，资产运营与系统解决方案能力正取代单纯设备制造，成为企业新的分水岭。
隆基绿能（601012.SH）副总裁佘海峰在交流中表示，目前市场AI+储能需求主要集中在IDC大数据中心、工商业储能、微电网三大核心场景。
收益模式变化重构行业规则
“我们不是电池厂，我们是绿色能源服务商。”“不止储能，我们也是能源解决方案提供商。”多位储能企业人士在交流时，重点向财联社记者厘清其公司的品牌和功能定位。
其背后，是传统的储能硬件销售商也正在从展会上“消失”，转而纷纷向综合能源服务转型。通过整合分布式光伏、售电服务、用户负荷管理等多元业务，核心盈利点从售卖硬件产品，转变为依托专业服务为用户优化用电方案、节约综合用电成本。
事实上，储能产品早已不是“巨型充电宝”，而是集成了智能调度、电力交易、能效管理等模块的复合能源资产。
自2025年初136号文件出台，以及随后的多份补充文件和各项细则等逐步落地，过去储能产业依托政策红利的峰谷套利模式，全面切换为立足市场化竞争的实体经营模式。
与此同时，电力市场化改革持续深化，电力现货交易迈入分钟级高频交易新阶段。
为恒智能副总裁杨树博士介绍，变革集中体现在三个大核心维度，分别是原有收益基准不复存在，强制配储的行业逻辑退出市场，以及储能金融与收益模式迎来重构。
据他介绍，在陆续取消分时电价机制后，过往行业依托官方核定电价价差测算项目收益、赚取固定峰谷差价的商业模式难以为继，当前电价跟随电力市场供需实时浮动，原本确定性的峰谷套利基础收益逻辑被打破，项目收益由固定收益转变为依托市场行情浮动的不确定性收益。
这也意味着，储能项目已经从合规配套包袱，转变为需自主验证盈利价值的实体资产。
一个更具体的变化是，仅依靠单一储能设备销售的商业模式难以为继，企业需整合售电、分布式光伏、用户负荷管理等业务，打包输出一体化综合能源服务。
“行业盈利逻辑从售卖硬件设备，转向为用户定制用电优化方案、节约综合用电成本。”他认为，现阶段储能行业核心比拼电力市场化交易能力、负荷调控精度与全周期运维服务实力。
多家企业发布储能AI Agent
更复杂且更精密的操作需求背后，AI的价值开始凸显。
隆基绿能副总裁佘海峰表示，目前行业不少友商纷纷发力AI相关产品、全面对标AI赛道，但在我们看来，产品是否标注AI概念并不重要，核心是AI能否真正赋能业务、提升客户体验、创造实际价值。
受电价瞬息万变影响，依靠人工经验、固定运行策略的传统储能系统，难以精准完成低储高发的市场化套利；叠加售电、光伏等多市场主体间的利益博弈，储能资产持有方的市场经营环境进一步复杂化。
业内分析认为，行业存量储能电站体量庞大，后续运维管理难度持续攀升，市场亟须具备自主研判、智能决策能力的新型解决方案，破解存量储能“手握实体资产却难以创收、坐拥运行数据但缺乏智能调度”的行业痛点。
因此，让储能系统真正“听懂人话”，实现从自动化执行到自主智能决策，是AI+储能要实现的跨越，这一趋势亦有企业将其从概念推向落地。
今年5月，思格新能（06656.HK）发布全域AI智能体SigenAgent，并表示方案能让系统从“被动听话”变成主动干活。
SNEC展会期间，晶澳科技发布的JAE-Link AgentOS，融合了负荷、光伏出力及现货电价三大AI预测引擎，联动调度与交易两大决策中枢；为恒智能宣布引入具备“意图理解”能力的AI Agent，可通过自然语言直接理解用户需求，并自动生成能源策略。
根据为恒智能展示的实测数据，搭载WHESOSAI智能调度引擎后，项目收益提升率达到8%至15%；远景发布AI光储电力系统，融合“预测调度+PPC反馈”，电网合规率高达99.99%，并显著降低弃电率，兼顾电网合规、运行可靠与项目收益；海辰储能方面展示，基于AI的精细化建模与协同智能控制，按1GWh长时储能计，全生命周期节约能耗超550万美元，业主IRR收益超百万美元。
更多企业也在跟进中。
佘海峰在交流中表示，目前公司内部正基于海量工商业用户数据，开发集成AI能力的能源管理平台，预计6月底或7月初发布。AI将应用于需求分析至资产管理全生命周期，后续会根据市场反馈持续优化升级。
头部企业看好三大核心场景
除了增加发电收益这一目标外，AI光储一体化系统也被认为是新能源系统升级的关键形态，是支撑AI时代绿色算力基础设施的重要底座。
在市场方面，佘海峰认为，目前市场AI+储能需求主要集中在IDC大数据中心、工商业储能、微电网三大核心场景，这也是公司现阶段的核心聚焦赛道。目前，公司正集中资源深耕三大场景、打造标杆产品与解决方案，不会盲目布局全场景、分散资源。
业内分析认为，从产业特性来看，储能与AI具备天然协同属性，储能场景海量的运行数据、调控数据，能够为AI算法迭代、模型优化提供优质支撑，AI技术也能反向提升储能系统的调度效率、安全管控能力与运维水平。
远景能源方面表示，面对日趋严苛的并网要求，AI光储一体化系统展现出极强的弱电网适配与稳态支撑能力。传统方案普遍调控精度不足，储能配置成本高，还伴随严重弃电问题。
晶科能源副总裁钱晶也表示，美国市场是最大的储能应用场景，尤其是AI数据中心。目前美国AI数据中心储能渗透率不到10%，到2027—2028年将上升到30%，2030年达到40%—60%。其次是欧洲市场，还有亚太、拉美等。
今年SNEC展会期间，晶科能源推出的蓝鲸G5系统可实现25年“光储同寿”（SOH≥70%），并融合AI智能能力。据悉，该产品计划为高耗能园区、新能源配储、AIDC数据中心及电网侧储能等场景提供更高收益、更高可靠性的解决方案。
晶澳科技同期发布了AIDC算电融合解决方案。据业务负责人介绍，全球算力规模年复合增速超40%，但能源约束已成为首要瓶颈。该方案包括底层依托稳定的绿色电力供应实现多能互补统筹，中层通过算力负荷动态调配落地节能降耗，上层搭建算电协同体系、打造双向优化决策模型。
为恒智能方面表示，未来将持续推动AI与储能、电力交易、虚拟电厂（VPP）及工商业能源管理的深度融合，打造真正具备自主感知、自主决策与自主优化能力的新一代能源智能操作系统。
