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发布：2026-05-31 · 事件：2026-05-31 08:30:41

未来，APP里的大部分按钮都会消失。 不用寻找功能入口，也不用学习复杂的操作方式，你只需要向AI表达意图。 从搜索到设计，从编程到自动驾驶， 一场以“意图取代操作”为核心的人机交互革命正在发生。而如今，这场革命开始进入能源行业。 5月29日， 思格新能源 举办“AI in All”全球战略发布会，正式面向全球推出能源行业首个全域 AI智能体SigenAgent ，将重新定义AI与新能源融合的未来范式：能源系统管理正从“一问一答”的对话助手，跨越为“使命必达”的自动执行者。

数据质量储能设计

未来，APP里的大部分按钮都会消失。 不用寻找功能入口，也不用学习复杂的操作方式，你只需要向AI表达意图。 从搜索到设计，从编程到自动驾驶， 一场以“意图取代操作”为核心的人机交互革命正在发生。而如今，这场革命开始进入能源行业。 5月29日， 思格新能源 举办“AI in All”全球战略发布会，正式面向全球推出能源行业首个全域 AI智能体SigenAgent ，将重新定义AI与新能源融合的未来范式：能源系统管理正从“一问一答”的对话助手，跨越为“使命必达”的自动执行者。 这看似只是一次产品升级，但背后折射出的，或许是整个能源行业的一次交互革命。 因为随着储能系统越来越复杂，传统的能源管理方式正在接近极限。未来，储能行业需要的可能不只是更大的电池、更高效的PCS，而是一个能够理解目标、自主决策、持续优化的“能源智能体”。 如果说特斯拉FSD重新定义了人与汽车的关系，那么SigenAgent想要重新定义的，则是人与能源系统的关系。 储能行业下一个竞争维度是Agent 思格做SigenAgent，其实类似于特斯拉做FSD。 有做AI智能化储能的企业不少，但目前 绝大多数储能厂商的AI，本质上还停留在这两个阶段：第一阶段是可视化监控，第二阶段是AI优化调度。 第一阶段可视化监控的主要功能，是将储能运行的相关数据可视化呈现，可以看充放电量、SOC、温度、收益情况等等，本质上，这只是个“数字仪表盘”。 第二阶段AI优化调度可以根据天气预测、负荷预测、电价预测等进行充放电策略优化，用户仍需要选择系统模式，例如自发自用、峰谷套利、备电优先等等。 而思格Agent智能体的出炉，标志着 AI+储能进入了第三阶段，行业开始迈入“AI智能体时代”。核心逻辑变了，用户不再告诉系统怎么做，而是告诉系统要什么结果。 此前行业内的“AI+能源”多停留在概念层面，或者仅仅实现简单的语音交互、数据展示，并没有真正触及能源系统的智能调度、自主决策、个性化服务核心。 思格新能源董事长、CEO许映童在发布会上表示：“新能源系统越来越复杂，用户的用电场景和需求也各不相同，AI与能源的融合因此成为必然。真正的AI不只是陪你聊天的助手，而是一个能听懂你的目标、替你干活、并且会不断学习的伙伴。” 而且，与传统大模型“一问一答、推一步动一步”的被动交互不同，SigenAgent的颠覆之处在于“使命必达”，它 拥有“感知—思考—行动—再感知”的完整闭环。 SigenAgent能读懂用户的宏观目标指令，综合感知天气、电价、电网与系统状态，借助大模型推理出最佳执行路径，直接下发指令到每一台设备，并持续追踪结果进行动态调整。它不是按一次按钮跑一次的死板程序，而是一个会自我迭代、越用越懂用户的自进化生命体。 为精准覆盖从家庭到企业的全场景能源管理，SigenAgent分为四大垂直智能体，包括私人能源管家、电站运维医生、电力交易操盘手和企业经营助手四大核心角色，覆盖家庭用能、电站运维、电力交易和企业经营等关键场景。 这其实和汽车行业从“智能座舱”走向“自动驾驶Agent”的逻辑很相似。 在发布会上，思格联合弗若斯特沙利文发布了《2026年AI+新能源白皮书》，借鉴自动驾驶分级思路，首次提出能源智能化五级分级体系EIL（Energy Intelligence Level），从“设备级感知辅助”逐步迈向“生态级完全自主演化”。 复杂系统的终点，都是AI接管 储能正在变成一个超级复杂的系统。 面对电价和负荷的高动态剧烈波动，储能的充放电策略复杂度越来越高，并且，全球各个区域市场、各个细分场景的差异巨大，甚至每个家庭也高度个性化。 在欧洲，德国、波兰等市场的用户不得不时刻紧盯稍纵即逝的“负电价窗口”以优化收益；在澳洲，日内电价的频繁剧烈波动对系统的响应速度提出了严苛要求；而在中国广阔的工商业园区内，企业不仅要精细化追求峰谷套利，更需要时刻警惕需量电费带来的“隐形账单”。 全球安装商也面临着设备繁多、客户场景高度去中心化的阵痛，日常的参数配置与故障排查常常陷入高成本、低效率的泥潭。 光储系统的运行网络和动态多变量，已经复杂到人工力不从心的地步。放大到整个电力系统，同样面临这种力不从心。 其实，能源行业Agent最难的不是大模型，而是如何让真实世界的物理设备更好地运行。从这一点上看， 思格的优势，很大程度上来自于所有自研的硬件系统底座。 许映童指出，AI与能源的融合不能只停留在模型与算法层面，更需要稳定可靠的硬件基础、快速可信的通信链路、真实连续的数据支撑，以及长期沉淀的能源管理经验共同作用。 目前，全球已有超过20万座电站搭载思格设备稳定运行，这就相当于Agent有了20多万个高精度“神经末梢”，为AI的每一次决策，提供了海量、真实、可靠的数据基础。 一场用户与能源的交互革命 过去数十年来，整个社会的 人机交互经历了几次重大革命 ：最初是 编程语言指令时代 ，用户需要充分掌握指令，才能使用机器； 随后是 图形界面时代 ，用户不用再输入指令，开始点击图标、打开菜单，把计算机语言简化成易懂的图形语言； 之后是 移动互联网时代 ，APP成为交互入口，交互方式编程手指点击、滑动。 如今， 人工智能Agent时代 拉开序幕。AI智能体将逐步成为人机交互主界面，大部分服务将由自然语言对话发起。 未来，整个社会人机交互方式会被重构，从手指点击图标，变为向AI下达意图。 今年，一些头部储能企业已经研发或推出了搭载大模型的能源管理系统，但并没有真正让用户转变交互方式。 其实思格从2022年成立之初，就确立了AI与能源深度融合的核心发展方向，从第一代产品开始，就开始尝试让用户与系统的交互方式更简易。 SigenAgent诞生之前，mySigen App经历了1.0到3.0的迭代： 1.0版本实现了从零到一的突破，让能源系统第一次真正“开口说话”，用户直接询问系统，就能了解发电量、电池状态等关键信息。 2.0版本上线Sigen AI Mode智能模式，让系统从“会说话”进一步走向“会干活”，这一阶段的核心变化，是AI开始主动参与能源调度。系统可以同时理解多种数据，优化多个目标，并提前预判未来的用电和发电情况。 3.0版本推出原子化自定义能力，将整套光储充系统拆解为上百个可以独立调节的“能源原子”，并向用户开放核心参数。用户可以自由组合、灵活搭配，搭建出贴合自身场景的专属策略。 然而， 3.0版本虽然极大提升了系统自由度，但也让思格看清一个新问题 ：极致自由也会抬高普通用户的使用门槛。很多用户不知道怎么设置最适合自己的策略，看不懂、不会用，也就很少会打开APP。 如果继续增加按钮，系统会越来越复杂，这就需要一个能满足细分场景个性化需求，同时使用门槛极低的交互方式，于是诞生了SigenAgent，从“用户操作设备”推进到“用户设定目标，系统主动完成任务”。 未来，大部分APP里面那些复杂的菜单，最终可能都会简化为一个AI对话页面，正如搜索引擎变成AI问答、图片视频制作变成AI生成。 从更长的周期来看， 人类第一次可以用“意图”而不是“操作”来控制复杂系统。就像图形界面取代命令行一样，意图驱动很可能会逐渐取代点击驱动。 而思格的SigenAgent，本质上正是在储能行业提前演示这种未来的人机交互方式。它未必是最终形态，但方向大概率是对的。 声明 本文属高工储能原创，转载请联系（微信号： 15019438102 ）获得授权。