该意见设定了明确的发展目标：到2027年，推动五个以上专业大模型在能源行业深度应用，挖掘十个以上重点示范项目，探索百个典型应用场景这份文件是真正的操作手册，其核心可概括为 “构建一个体系、聚焦三大环节、部署五大任务”。

文件特别指出，要“推进电动汽车有序充电、车网互动、光储充一体化等模式应用”，并“支持各类市场主体开展虚拟电厂建设”。这直接为充电基础设施和光储充站点的未来发展，指明了具潜力的价值方向。

AI如何重塑光伏、储能与充电桩？在政策东风下，能源各细分领域正经历一场深刻的智能化革命。

AI+光伏：从“靠天吃饭”到“未卜先知”

AI技术主要用于光伏电站的智能运维和发电功率预测两个方面。

通过分析气象卫星和地面数据，AI可实现超高精度的发电功率预测，极大减轻电网消纳压力。同时，基于计算机视觉的无人 机自动巡检，能瞬间识别热斑、积灰等故障，将运维效率提升数倍，降本增效显著。

AI+储能：从“简单充放”到“价值博弈”

AI技术赋予储能系统“智慧大脑”，使其能够实时分析电价信号、负荷曲线和电网指令，在多种盈利模式中动态切换。根据《实施意见》，人 工 智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用将成为重点。AI算法可以更精 准地预测电池健康状态和剩余寿命，实现预防性维护，显著提升安全性和经济性。储能系统通过AI技术能够参与电力市场交 易，在峰谷套利、需求响应、辅助服务等多种盈利模式中做出优决策，追求资产全生命周期收益的大化。

AI+充电桩：从“孤立设施”到“网络节点”（重点）

充电桩是政策赋能下变化大的环节，其角色正从单一的充电设施演变为智慧城市和新型电力系统的关键节点。

智能布局与高 效报装：如杭州案例所示，AI通过大数据分析，能科学预测充电需求热点，为电网公司提供优的布点规划和容量报装方案，从源头解决“建在哪、建多大”的难题。有序充电与负荷管理：这是当前核心的应用。通过AI算法，在不影响用户体验的前提下，自动调节充电桩的输出功率，避免区域电网过载。

车网互动与虚拟电厂：这是终 极形态。未来，海量的电动汽车将通过AI聚合为一个巨大的“虚拟电厂”，在电网用电高峰时反向送电，成为宝贵的分布式调峰资源。这不仅能为车主带来收益，更是支撑高比例可再生能源电网稳定关键。

未来方向：光储充电站的发展路径与投资焦点

融合了AI的光储充电站，不再是概念的堆砌，而是具备强大经济性和战略价值的新型能源基础设施。

其发展路径已然清晰：

1.从“简单拼凑”到“原生融合”：未来的新站规划，将从设计之初就一体化考虑光伏、储能、充电的容量配比和AI控制系统，而非后期加装。

2.从“单向充电”到“双向互动”：随着V2G技术的成熟，光储充站点将同时具备“用电”和“发电”双重属性，成为电网中活跃的“双向节点”。

3. 从“单一盈利”到“多元收益”：盈利模式将超越充电服务费，扩展至峰谷电价差、虚拟电厂服务收益、碳交 易收益等多元化渠道。