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1月30日—31日，中关村论坛系列活动——AI+能源发展大会在北京中关村会议中心举行，300多位政府部门代表、能源领域院士专家及产业链企业同仁齐聚一堂，共探AI与能源产业融合发展新路径。海辰储能AI研究院院长徐晓卓围绕“以智促能 构建AI+能源新质生产力”主题发表主旨分享。徐晓卓立足海辰储能深耕储能领域的实践经验，抛出“储能与AI双向赋能、互相成就”的核心观点，详细拆解AIDC用电痛点的破解之道，为行业发展提供了极具价值的参考。
徐晓卓开篇即明确分享核心：海辰储能作为专注储能领域的企业，对“AI+能源”的理解，核心是“双向奔赴”——既以优质储能解决方案赋能AI产业发展，也以AI技术驱动自身提质增效。他首先聚焦AI产业的核心基础设施——AIDC（人工智能数据中心），精准拆解其面临的五大用电痛点。
“AIDC的用电痛点，本质是能源供给与AI算力需求的不匹配。”徐晓卓提出首个关键判断，并用具体案例与数据佐证。其一，负载波动极大；，AI模型训练时负载波动速率或可达20MW/分钟，极值超40MWh；其二，用电可靠性要求极高，40%的数据中心停机源于电力故障，国内A级数据中心在线率需达“4个9”，不间断备电时长不低于15分钟；其三，电费成本高昂，按照估算，电力成本占AIDC运营总成本的56%，远超折旧与房租，一个百兆瓦级AIDC的能耗相当于两个5万人小县城的总电耗。；此外，耗电量巨大与碳排绿色转型压力，也成为制约AIDC高质量发展的重要瓶颈，全球主要经济体均已出台绿电覆盖、碳排配额相关规定。
展开剩余65%针对这些痛点，徐晓卓提出，长时储能是AIDC绿色转型的关键抓手，其中8小时以上长时储能，更是实现24×7绿电供应、降低成本的核心可选手段。他以数个超大型数据中心业主谷歌数据中心为例，指出AIDC算力需求激增已严重影响其减排计划，而“绿色能源光伏+8小时以上长时储能”的组合方案，可有效提升绿电消纳比例、大幅降低LCOE（度电成本），既能跨越昼夜与天气周期，也能精准匹配AIDC的刚性用电需求，破解算力爆发与能源供给的时空错配难题。
结合海辰储能的实践成果，徐晓卓认为，长时储能的落地，离不开核心技术的支撑。他介绍，海辰储能三年前已布局长时储能领域，随着电芯技术迭代，已发布全球首款千安时长时储能专用电池磷酸铁锂储能电芯、全球首款原生8小时时长时储能电芯及系统长储能专用电芯，并将其应用于6.9MWh千安时电芯储能系统。该系统凭借大电芯优势，实现部署效率提升、占地面积缩减、制造效率优化，最终达成“低成本、长寿命、高安全”的目标。截至2025年10月，海辰首批长时储能系统已装船出口欧洲，相关产品已获得全球客户认可，用实战成果印证了长时储能技术的可行性与价值。
徐晓卓补充道，针对AIDC的负载波动特性，海辰还探索出锂钠协同的混合储能方案，形成“长时锂电供容量保证、高倍率钠电供功率支撑”的互补模式，可有效提供高比例、低成本的绿色能源，且有效平抑负载波动平抑负载波动。他强调，在AIDC新供电架构中，长时储能的价值体现在四大方面：平衡高额负载、降低需量电费；平抑负载波动，减少对电力基建的冲击；提升绿电消纳比例，减少弃风弃光；防范输电线扰动引发的脱网事件，全方位解决AIDC的能源痛点。
在阐述“储能赋能AI”之后，徐晓卓进一步提出，海辰储能既是AI的赋能者，也是AI的践行者，已在四大领域全面布局AI应用——AI for Manufacturing（制造）、AI for Assistance（协作）、AI for Science（研发）、AI for Service（服务），实现AI技术与企业发展的深度融合。
其中，制造领域的实践最为亮眼。徐晓卓介绍，海辰储能已成为全球首座储能电池灯塔工厂，这一成果的取得，离不开AI技术的深度应用基地部署40余个数字化解决方案，深度融合生成式人工智能、机器学习及人工智能物联网（AIoT）等前沿技术，部署多项创新技术应用，构建起覆盖研发、材料遴选、生产制造到成品检测的全链条智能管控体系，以极致一致性筑牢储能电池在高安全、高可靠、高性能方面的根基。。通过AI参数闭环控制，涂布速度提升至80米/分钟，AI可实时跟踪涂布质量、动态调整设备参数，确保生产不间断与高产能；针对卷绕工艺中90多层、厚度仅为头发丝1/10的极片，借助液态接头与机器视觉技术，可快速识别极片弯折、偏差等问题；同时，结合大语言模型、知识图谱与机器学习模型，实现质量异常、设备故障的快速跟因分析与闭环处置，核心KPI均实现大幅提升。
在研发领域，徐晓卓表示，海辰储能利用AI技术寻找新型材料、探索电池新配方，有效缩短研发周期、降低研发成本；在协作与服务领域，AI技术也已广泛应用，实现全流程效率优化。他强调，AI不仅是赋能储能产业的工具，更在重塑储能企业的发展模式，破解传统制造、研发中的效率瓶颈。
最后，徐晓卓指出，储能与AI作为两大高速发展的赛道网上配资网，并非孤立存在，而是相互促进、互相成就——储能为AI提供稳定、绿色、低成本的能源支撑，破解AI算力发展的能源焦虑；AI为储能产业注入智能活力，驱动技术迭代与效率提升，二者的深度融合，将共同构建AI+能源新质生产力，推动整个行业高质量发展。
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