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真机亮相，为恒智能发布算储一体机

行家说储能 · 2026-11-05

算力下沉与数据本地就近处理，正成为工业AI发展的必然趋势。在此背景下，如何推动算力、能源、数据与业务应用之间形成有效协同，已成为工业AI进一步发展的关键课题。

11月3日，为恒智能举办“算储一体，Edge无界”新品发布会，正式发布WHES Edge算储一体机及WHES ONTO企业AI平台，展示了公司在能源技术与算力基础设施融合领域的创新探索，以及面向工业AI市场的业务布局。

为恒智能将本地算力、能源保障与企业AI应用深度融合，并结合FDE专业交付服务，提供覆盖算力基础设施、数据管理、AI应用与现场部署的一体化解决方案，帮助企业构建可部署、可使用、可管理、可持续优化的本地化AI能力。

分布式算力成为工业AI的必然选择

此次发布会上，工信部电子一所江苏赛昇研究院陈震书记以《分布式算力：工业AI 的必然选择》为题发表演讲。他从国家政策、技术发展趋势与产业实际需求三个维度，阐述了工业AI从“可选项”走向“必答题”的发展趋势。

他指出，随着大模型、多模态技术与边缘智能不断成熟，工业AI正从演示级应用走向产线级应用。结合工业现场对毫秒级响应、核心数据安全、系统自主运行及能源保障的要求，他进一步对比了从传统集中式算力中心和分布式算力的特性，指出算力向工业现场延伸已成为必然方向。

陈震书记强调，工业AI所需要的分布式算力，不仅要实现云、边、端协同，更要具备低时延、数据安全、系统自治、稳定可靠及灵活扩展等能力，使算力能够适应复杂多变的工业环境，在弱网甚至断网条件下保持必要的自主运行能力。同时，算力下沉也要求能源保障同步跟进，通过算力与储能协同提升供电可靠性、负荷调节能力和电网适应性，为工业AI持续运行提供坚实的基础设施支撑。

算储一体化将成工业AI的重要实现路径

在产业趋势分享环节，为恒智能创始人、董事长孙耀杰教授以《工业AI与算储一体化关键技术》为题，结合人工智能技术演进与企业实践，深入阐述了工业AI的核心架构、实现路径及算力与能源协同的发展方向。

孙耀杰教授指出，工业AI的核心在于将人的经验、知识与决策能力转化为系统能力，使过去难以量化表达的现场经验逐步转化为可感知、可建模、可执行、可验证的系统能力。他提出，工业AI主要包括企业流程AI与物理AI两大方向，需要以企业数据、行业模型、分布式算力、权限审计及能源基础设施为共同支撑，推动AI从信息处理走向真实业务流程与物理系统中的执行。

随着算力规模与动态负荷持续增长，能源保障也成为算力基础设施发展的重要课题。孙耀杰教授指出，算力与储能需要通过多时间尺度协同，从毫秒级功率缓冲、秒级负荷平滑，到更长时间尺度的能源优化与VPP协调，让算力负荷从高动态用电需求逐步转变为可调节资源，实现算力、能源与电力系统的协同运行。

在工程化实践方面，孙耀杰教授强调，工业AI的真正落地离不开长期数据积累、实验验证与多场景边界覆盖。为恒智能已积累1300余项电站长期运行数据、800余项认证与实验室测试数据，并通过与复旦大学共建科研平台、推进AI+制造项目，持续构建从数据积累、模型研究到实际场景验证的技术与工程化能力。他进一步提出AI–BI 的思考，探索人工智能发展背景下不同智能形态之间的新平衡，为工业智能的未来发展提供了新的思考方向。

WHES Edge算储一体机真机亮相

此次发布会上，为恒智能WHES Edge算储一体机真机亮相。

据为恒智能副总裁杨树博士指出，虽然越来越多企业希望通过部署AI深入业务场景，但实际建设中往往面临着数据管理、供电连续性、业务适配、运行成本及系统集成等多重挑战，高功率GPU集群对电力容量、散热能力、机房承重及运维体系要求较高，前期投入大、建设周期长。

WHES Edge正是针对这些痛点而生：WHES Edge的“一体”并非简单的物理拼装，而是实现了算力、储能供电、热管理、控制网络与软件平台的一体化设计，降低企业对传统高规格机房的依赖，使企业能够在适配的现场环境中部署和运行企业级算力。

产品采用“三舱两柜”总体架构。其中，算力模块支持8至32卡模块化GPU配置，适配不同规模的业务需求；针对工业现场供电稳定性与持续运行的需求，WHES Edge通过储能系统提供分钟级至小时级的持续供电支持，提升算力设备运行的稳定性与业务连续性。

更重要的是，WHES Edge通过统一的热设计、配电、监控与协同机制，让算力与能源真正形成整体。系统内置的EMS（能源管理系统）能够结合算力负载预测调整充放电策略，并让算力调度感知能源约束，合理安排高负载任务。

杨树博士强调，WHES Edge的核心价值在于通过集成算力与能源，让企业能够在自身场地部署和运行本地AI算力，为后续业务应用落地提供稳定的基础设施支撑。

WHES ONTO发布，打破数据孤岛

如果说硬件解决的是“跑得起来”，那么软件解决的是“用得安全”与“用得深入”。对于工业企业而言，财务数据、研发资料、供应链信息及生产经营数据往往涉及企业核心机密，难以直接交由外部平台处理。企业需要的不只是一个问答工具，更需要一个能够连接业务系统、理解业务规则并支持业务流程的AI平台。

本次发布会推出的企业AI软件平台WHES ONTO，正是围绕这一需求，通过“数据-权限-连接器-skill/工作流/agent”的多层架构，帮助企业将分散的业务数据、规则与流程组织起来，推动AI深入日常经营与生产管理，其核心能力主要体现在三个方面：

连接业务系统，打通数据链路：向上连接ERP、CRM、OA等经营管理系统，向下对接MES、SCADA等生产现场系统，并支持接入企业知识库与文件资料，系统完成连接后，授权用户即可通过自然语言查询相关业务数据，减少跨系统查找和重复处理信息的成本，打破系统间的数据壁垒，让AI建立在企业真实业务数据之上。
对话式创造智能体，持续复用业务能力：支持非技术人员通过自然语言描述“许愿式”需求，通过简单的定义角色与知识库，无需编程即可创建适配自身业务场景的 AI智能体；同时可将常用操作封装为技能模块，多步骤任务可编排为自动工作流，降低智能体创建与使用门槛，将个人经验转化为可复用的组织能力。
统一管理权限与运行，守住数据安全边界：支持本地化部署与权限隔离，对模型、连接器、权限、Token使用及运行状态进行统一治理，通过数据访问与身份权限控制，明确不同人员、智能体及应用的数据访问范围，使核心业务数据能够在企业自主掌控的环境中处理与调用，降低核心数据外流风险。

在应用落地层面，针对AI模型难以融入企业真实业务流程、应用价值难以持续转化为生产力等问题，为恒智能基于自身在能源、算力及企业AI应用领域的深度实践，联合生态合作伙伴提供FDE（前沿部署工程师）服务。

通过深入业务场景，推动AI技术与企业数据、业务系统及实际工作流程深度融合，并结合业务需求持续进行场景适配与应用优化，帮助企业打通从AI技术部署到业务价值实现的关键环节，让AI真正融入企业日常运营与生产流程，持续释放应用价值。

WHES Edge实现算力与能源的协同，WHES ONTO打通企业数据、业务系统与AI应用之间的连接，FDE则推动AI能力深入真实业务场景。三者协同构建从硬件基础设施、软件平台到专业交付的完整解决方案，帮助企业在自主掌控核心数据的基础上，加快AI从技术部署走向业务应用，真正融入日常运营与生产流程。

从能源管理到算力基础设施与工业AI，为恒智能正持续拓展能源技术的应用场景，探索能源与算力融合发展的更多可能。未来，为恒智能将继续围绕算储协同深化产品与应用，以实际业务需求与客户反馈为导向，推动相关技术在真实工业场景中持续验证与迭代。

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。