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收益可提升10%，储能+AI企业都在等这一年

行家说储能 · 2026-10-21

此前，行家说储能组织的“AI+储能”的主题策划，先后梳理了超10家储能代表性企业的“AI+储能”家底（点这里），以及一份AI鉴伪清单（点这里）。一个基本判断已经清晰：AI在储能产品中的渗透不再是少数企业的先发优势，正在成为标配。

但共识之外，还有一串更现实的追问：

相较于传统项目，AI能让储能项目多赚了多少钱？
溢价空间多大？客户凭什么愿意为AI多付费？
规模化还要等多久……

围绕这些追问，行家说储能基于对远景、融和元储、为恒智能、弘正储能、协鑫储能、远信储能、星星充电、华昱欣、赛唯数字能源、星辰新能、国能日新等超10家代表性企业的深度调查，结合《2026AI+储能双向协同发展调研白皮书》的调研情况，重点分析了AI+储能的收益维度、溢价空间、规模化时间点等问题。

相较于传统项目，“AI+储能”项目收益提升约10%

根据调研发现，AI储能项目的收益来源与传统项目基本一致，主要来自峰谷套利、需量管理、光伏自用、辅助服务等既有收益。但不可否认，有了AI的加持后，储能项目多了一层“多市场协同”的增量。

如在收益侧，峰谷套利与动态电价响应带来了策略增量，需量管理、需求响应与辅助服务的机会捕获率也有提升。尤其在测算曲线上，AI使得项目的静态测算曲线进化成一条可以被持续优化、也会被规则变化影响的动态曲线。成本侧主要体现在运维成本下降。寿命侧可通过更精细的运行边界控制和寿命管理，在短期收益与长期衰减之间取得平衡。

远景直接指出，AI储能系统推动场站全生命周期IRR提升4-8%。如其江苏射阳独立储能电站在关键交易节点的电价预测准确率超90%；位于滨州的电站场站侧经济回报提升10%—15%，每度电收益稳定超过0.45元，单月收益领跑山东省。

为恒智能也指出，在负荷较稳定、峰谷价差明确、数据完整的条件下，通过负荷预测和滚动优化，相对传统策略可实现约8%的收益提升。弘正储能更是以案例指出，其经浙江工商业储能电站实测验证，相较于传统固定策略，AI算法优化后的运行策略可提升项目整体收益10%左右。

本质上，AI并不是储能项目的“附加软件”，而是能创造增量收益的生产力工具，也因此存在一定溢价空间。但受访企业均指出，目前业内还没有形成统一的定价标准。

有部分企业指出，AI的溢价空间幅度在10%-20%之间。目前AI+储能目前还没有形成统一的定价标准，结合《2026AI+储能双向协同发展调研白皮书》调研结果，目前市面上主要存在四种模式，定价逻辑从“卖软件”到“卖效果”依次递进：

一是收益分成模式，按电站实际收益增量收取服务费，客户风险低、服务商有动力；
二是基础年费+超额收益分成模式，即基础费覆盖成本、降低客户决策门槛，分成部分则与客户利益深度绑定；
三是容量收费模式，即结合项目收益情况，按储能系统容量收取年度软件与策略服务费；
四是带SLA的能力溢价模式，即能力型固定溢价通常为系统价格的个位数百分点，超过10%的溢价一般带有明确性能承诺或SLA支撑。

尽管有10%-20%的溢价，客户仍愿意为AI买单的原因在哪里？据受调研企业的实际经验来看，客户愿意买单并非因为AI概念本身，而是因为收益增加，且具备可量化、可被感知的“确定性”经济价值，也就是说AI必须能带来可验证、可量化的资产运营收益增量。

融和元储用“定价锚点”来举例说明：用了AI后到底多赚了多少钱，这笔账要算清楚。若基准策略年化收益是100万元，AI策略年化收益150万元，增量50万元，那么这50万元就是定价锚点。此外，客户愿意付费还有一个前提是：最差情况下不低于某个保底收益，比如不低于人工策略的80%-90%。

也就是说，AI+储能要形成可持续溢价，既要证明“能多赚”，也要承诺“不会更差”。前者决定付费上限，后者决定付费意愿。

“AI+储能”的规模化在2028年前后

客户愿意为AI带来的增量收益付费，这套逻辑正在被越来越多项目验证。但单个项目能算清账，并不意味着AI+储能就能迅速铺开。

根据《2026AI+储能双向协同发展调研白皮书》及对超10家代表性企业的调研，尽管各家企业给出的时间判断不完全一致，多数仍把规模化拐点放在2028年前后。另从落地情况看，当前真正把AI接进控制链路、让策略自动执行的电站依然是少数。原因不在算法，而在三个规则层卡点：

电力市场规则稳定且颗粒度足够细，但目前现货和辅助服务常态化，规则一年一变的地方AI来不及沉淀；设备与接口要标准化，可跨厂商设备接入成本降不下来，能力就只能一个项目定制一次，无法复制；AI决策责任与保险机制还未成型。

还有一条不该被忽略的视角。如融和元储提及到的：规模化的关键不在“等条件成熟”，而在“找到能充分体现AI综合整合效果的优质场景”。在足够优质的场景下，AI给储能项目创造的价值是“帕累托改进式”的，用户无需重大新增投资，就能充分释放储能自身潜力。

什么样的“AI+储能”厂商能最终胜出？

若以2028年前后作为规模化拐点，企业构建AI能力的窗口期仅剩约一年多。那么，目前业内有哪家储能+AI企业有可能会胜出？结合此次调研，华为数字能源、阳光电源（300274）、远景、宁德时代（300750）、特斯拉等企业被业内重点推荐。推荐理由离不开软硬件一体化协同与垂直整合、AI在安全/运维等核心环节的深度应用，以及依托海量数据实现的可量化降本增效与收益提升等。

把各家的判断综合起来，“AI+储能”的企业有六项相关能力被反复提到：可控的设备入口、长期高质量的真实数据、能源机理与自主算法、云边端软件工程能力、电力市场理解与交易能力、持续运营与责任承担。

说到底，这场AI能力之战比的从来不是“谁先接入大模型”，而是谁能把“预测—决策—执行—复盘”的回路，在真实场站里跑成产品化、标准化的能力。

未来，储能行业的竞争将逐步从“设备交付”转向“资产运营”。客户真正关注的是项目全生命周期的投资回报率，而不是单一设备参数。能够将AI算法、电力市场交易、能源管理和运营服务深度融合，为客户持续提升资产收益的企业，更有可能在下一阶段竞争中领先。

代表性企业

▍远景：AI赋能项目综合能源成本降超40%

AI方面，远景以“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型双引擎驱动，将物理AI嵌入电站交易、调度、运营，实现“自动驾驶式交易”。实证数据上，2025年8月新版AI阻塞电价预测模型上线后，阻塞预测精度提升10%、峰谷价差预测达95%。赤峰项目综合能源成本降低超40%、年碳减排18万吨、绿氨单位成本接近灰氨，验证了“以最终单位成本为目标”的远景逻辑。

在远景看来，客户愿意为AI能力额外付费的核心前提，是AI能带来可量化的收益增量，尤其是高电价预测准确率下，在电力现货市场实现“低买高卖”自动交易策略。在英国等电力市场发达成熟的国家和地区，远景AI储能解决方案已成功落地，验证了这一价值主张。

▍融和元储：运营成绩是数据可信的前提

融和元储强调，在这场AI能力之战中，最终胜出的企业大概率具备以下特征：有真实数据、既懂电力市场又懂AI的综合团队、能找到正确商业模式。

但运营成绩是数据可信的前提。融和元储已累计运营电站已超600座，覆盖全国26省；TTV（总交易电量）位居行业前列且收益位列同区域前5%。规模化、高质量的实盘运营沉淀了海量真实数据，依托元储·海内经与融和·白泽，持续打通从电芯、BMS、PCS到EMS再到电力交易系统的全数据链路，让生产状态与市场价格实时联动，推动储能+AI从"数据可信"走向"决策可信、收益可信"。

在此基础上，融和元储将投前评估、智能运维与现货交易等核心环节交由系统自动完成，依托白泽平台与储擎模型，实现“云端策略高效生成、站端策略可靠执行”的全链路闭环。

▍为恒智能：“AI+储能”在未来2-3年规模化复制

面向工商业与户用储能，为恒智能正在构建数据与机器学习底座、负荷/PV预测、充放电优化、策略评测、证据链解释和云边协同Agent能力。特点是离EMS和终端场景近，能够把不同区域电价、负荷形态、设备约束与客户偏好持续写回策略；下一阶段重点是用更多真实站点把收益、可靠性和运维价值做成可复制的量化结果。

“AI+储能”何时规模化？为恒智能的判断是：标准场景会在未来2—3年进入规模化复制，但高风险的全自动交易与控制仍会分阶段放权，不会一步到位。2026—2027年年以“预测建议+影子运行+人工审批+局部自动执行”为主，先在峰谷套利、需量控制、光伏自用、备电管理、智能预警和站点运维等边界清晰场景形成闭环。2027—2029年工商业和户用标准化场景有望形成批量部署，跨区域市场交易、聚合调度和大规模自主控制则取决于各地市场规则、资质和责任机制。

▍弘正储能：AI可提升项目整体收益10%

弘正储能AI算法模型，以储能整体经济效益为核心目标，以功率、电量、防逆流、防超容为约束条件，结合负荷预测偏差风险防控机制，生成灵活动态的充放电策略，彻底打破传统固化运行模式。

经其浙江工商业储能电站实测验证，相较于传统固定策略，AI算法优化后的运行策略可提升项目整体收益10%左右。同时，系统内嵌K值快速响应机制，大幅提升功率爬坡速度，能够精准捕捉电网调度与电价波动带来的收益机会，最大化挖掘储能项目增值空间，有效解决工商业储能收益不稳定、利用率偏低的行业难题。

▍协鑫储能：AI是一条需要长期喂养的产线

协鑫储能DuLink 智能能源平台的特点是链路完整且自主：设备接入、时序数据、业务与权限、AI能力同属一套自研架构，在工商业场景上做得更深，也因此敢把智能接进控制链路并配齐审计与回滚。

但至于谁会在这场能力之战里脱颖而出？协鑫储能认为会是同时具备三项能力的企业：握有设备、数据与控制权的完整闭环（三者缺一，AI就只能停在看板上）；敢把AI接进控制链路并为结果承担责任；有持续工程化迭代的组织能力，AI不是一次交付，是一条需要长期喂养的产线。做得到这三点的企业不会多，但活下来的会是它们。

▍远信储能：影响收益的AI离规模化有2-3年

目前，远信储能基于自身战略布局打造了RelyEZOS软件生态，其中AI智能体中台承担”决策大脑”角色，策略中心围绕云南、蒙西等区域市场场景构建，已经形成了数据分析、价格预测、策略优化求解与收益归因和持续复盘的储能行业Agent能力。其以储能资产长期经营为目标，将电价和供需预测、策略优化、交易执行、收益复盘及EMS约束打通。

在远信储能看来，问答型AI的门槛相对较低，未来一两年会较快普及，真正有望改变行业格局，影响收益的是具备目标驱动、自主执行与持续进化能力的AI智能体。随着行业数据、工具接口与协同机制逐步完善，AI智能体有望在2-3年内走向规模化应用，未来，能够将AI技术能力与行业理解深度融合，更有机会建立长期竞争优势。

▍星星充电：全生命周期能源资产运营收益最大化

星星充电对AI的定义角度更为长远：AI储能项目的可量化投资回报模型，核心是从“一次性硬件投入”转向“全生命周期能源资产运营收益最大化”，把“建好”升级为“管好、用好、赚好”，通过软件能力把硬件潜力转化为持续、可验证的投资回报。

星星充电认为这种价值已经得到了充分验证。例如，在星星充电超过2000座场站的全托管运营中，AI智慧定价策略实现了约5%的收益提升，整体智慧运营效率提升约45%。在部分光储微网项目中，通过AI优化调度，每年可节省电费约170万元，同时还能进一步释放绿电消纳、碳减排等综合价值。AI能力能够持续创造超额收益，也为产品带来了真实的价值溢价。业内目前真正能为储能项目创造持续价值的AI应用还不够普遍，但已不是空白阶段。

▍华昱欣：工商储、户储等将更早形成AI的规模化应用

从设备智能走向AI原生能源自治。华昱欣的特点是以智慧光储系统为基础，将AI逐步深入逆变器、储能系统、EMS、云平台和用户交互，并围绕“易用、收益、安全”构建统一的AI原生能源自治体系。

华昱欣判断，未来两至三年将是储能AI从“单点智能”向“闭环自治”过渡的关键阶段。工商业储能、户用动态电价、虚拟电厂和多站点运营将更早形成规模化应用。AI规模化的决定因素不是模型参数量，而是三个闭环是否同时成立：技术闭环、数据闭环和商业闭环。

▍赛唯数字能源：智慧能源方案提升运维效率50%以上

赛唯数字能源以“云边协同AI架构+运维智能体”来构建自身的AI能力。具体在架构上是以系统级蓝鲸控能+运维级赛唯E宝为核心。相关案例证明，其AI全时均衡延长寿命15%、降低维护成本20%，智慧能源方案提升运维效率50%以上。其差异化不在于大模型参数规模最大，而在于把AI扎扎实实种到了电芯级、种到了全球1700个真实工商业项目的运行数据里。

赛唯数字能源对于“AI+储能”商业化的判断则更为乐观：2027年是AI储能商业化元年，但规模化需同时满足三个条件：电改正向落地、数据基建标准化、实证案例累积。

▍星辰新能：AI的付费空间在可验证收益和风险改善

谈及AI储能服务的溢价问题时，星辰新能相关负责人表示，现阶段，AI在储能领域的商业价值，正逐步从技术能力展示转向实际应用效果验证。对于储能电站业主而言，AI能否提升交易收益、降低运营成本、改善资产运行质量，是衡量其商业价值的重要依据。不同项目的市场机制、资产状况和运营目标存在较大差异，AI服务的价值评估也需要结合具体场景，通过可量化、可验证的运营成果加以体现。

在星辰新能看来，AI在储能领域的竞争力，不仅取决于模型本身的技术能力，更取决于其对储能设备、电站运行、电力市场和资产运营的综合理解，以及将智能决策转化为实际运营价值的能力。星辰新能正围绕“储存电、管理电、交易电”构建完整的业务能力体系，将储能装备研发制造、电站开发建设、智能运维与AI电力交易相结合。AI并非独立于储能业务之外的附加能力，而是贯穿电站运行管理与市场交易的重要技术支撑，推动储能资产长期价值持续释放。

▍国能日新：差的是能持续兑现承诺的AI产品

国能日新的AI特点在于"气象预测+电力交易"的双模型协同。其旷冥大模型分两条线：气象大模型解决"天气怎么变"，交易大模型解决"钱怎么赚"。两条线并不是独立的，气象预测越准，交易策略的数据底座越扎实；交易策略跑得越好，又会反过来驱动储能充放电的优化方向。这种"预测+决策"的一体化架构，在独立储能的多市场协同场景里优势比较明显。

国能日新认为，“AI+储能”的拐点并不远，12到18个月内会出现规模化信号，基于三个条件：电力市场规则进一步成熟；行业经历一到两轮洗牌；预测精度和交易决策能力形成可量化的行业基准。毕竟，因为市场端的真实需求很强，差的不是需求，是能持续兑现承诺的产品。

注：本文内容仅为储能行业公开信息梳理、产业调研与客观分析，文中提及上市公司仅作为产业链案例参考，不作为任何投资依据，市场有风险，投资需谨慎。