这两天进博会登上热搜，储能与新能源也成为主角，现场不仅储能、光伏、充电桩、智能电子展位人气最旺，而且英特尔、LG、西门子、特斯拉等都推出了相关储能产品。
透过此次进博会，行家说储能发现，储能正从源网侧应用，大幅转向负荷侧，CPU公司、汽车连接器公司、气体探测公司、泵公司、整车厂，全在讲储能；储能电池企业正通过结盟生态合作方式，切入AIDC备电领域；不只是锂电，铁铁铬液流电池、镍氢电池等多技术路线的储能系统涌现。
英特尔切入，绿电储能算力舱或成趋势
当前，新型储能正从源网侧服务型应用，大幅转向负荷侧应用，AIDC正成为储能增长最快的新蓝海。成为基础设施后，定义储能的人就换了。
从英伟达将储能纳入800V架构、首次发布面向AIDC工厂的BESS自我认证指南，到如今进博会上英特尔发布绿电储能算力舱（绿电储能算力一体化解决方案），储能成为AIDC基础设施后，定义储能的人已经变了。
图为：英特尔在此次进博会上，发布绿电储能算力一体化解决方案
据了解，针对AI基础设施的能效与部署周期痛点，英特尔推出绿电储能算力一体化解决方案。该方案以英特尔架构CPU算力平台为核心，采用集装箱设计，单个算力舱可容纳12个标准机柜，支持用电功率从100kW至数MWh级的算力基础设施部署，运到现场最快一周就能投产，支持分批扩容、整体迁移。
谈及算力舱，英特尔中国区董事长王稚聪向媒体透露集装箱部署相对容易，不用建传统物理数据中心，直接推到光伏电站旁边就能绿电直供，还能多舱互联、模块化扩展；算力舱未来要进西部，跟光、风等新能源结合，把算力变成词元。
储能和电力对IT计算业是个新题目。英特尔为何要布局储能？王稚聪的答案不是调峰，是供电质量：算力中心要长时间、高稳定供电，传统储能在响应时间和放电平顺性上往往不足；这次展出的铁铬液流电池系统能撑8小时以上的高稳定、数据中心级长时储能，因此很重要。
结合近日为恒智能发布算储一体机（点这里），英特尔的绿电储能算力舱形态不一样，但都指向同一个方向：把电、储、算打包，做成整柜交付、本地化部署、按需扩容的标准件。这一品类一旦走通，储能将更多地被集成进数据中心的标配——电力方舱中。
LG落地400MWh储能项目，特斯拉、西门子等外企加速布局中国市场
此次展会上，外企布局储能明显提速。
特斯拉展出了Megablock储能系统与家用储能Powerwall产品；西门子能源的“源网荷储智一体化”解决方案在中国首次亮相；荏原全球首发Compact BMS 2.0液流储能电池管理系统；英国科尔康（Crowcon）推出面向锂电池热失控早期预警的BESafe储能双通道气体检测仪；霍尼韦尔也带来了储能安全相关产品。
丰田则展示了两款储能产品：第一款是工商业锂电池储能系统，采用丰田汽车的SWEEP电池控制技术，主要面向工厂、数据中心、充电站等场景；第二款是镍氢电池储能系统，在本次进博会上首次亮相，由丰田与清华大学联合研发，主要面向发电厂调频，采用水系电解液实现全场景无热失控风险，预计自2027年底在火电厂落地应用。
从BMS、液流电池、镍氢电池储能系统到系统解决方案，从检测到温控、安全，外资企业展品呈现出全产业链布局态势，而且合作消息比产品更为密集。
进博会首日，LG新能源分别与南京市城建集团、江苏林洋能源签署战略合作协议：为南京江宁滨江开发区100MW/400MWh电网侧独立储能电站供应方形磷酸铁锂储能电芯，这也是该产品在国内的首个应用场景。与林洋能源的合作则以南京为起点，逐步拓展至江苏其他地区乃至全球。
同日，日立中国与正力新能签署战略合作框架协议，共同拓展AI数字化及电力与储能系统协同、机房级UPS不间断备电、机柜级BBU电池备份单元等方案。日立中国的身份是英伟达NVIDIA DSX Ready首批三家储能（BESS）认证企业之一。
施耐德电气则与安时新能达成签约意向：共同推进工商业储能规模化落地、深耕能源精细化管理，推动地方平台公司从“投融资平台”向“能源经营主体”转型。
两天之内，三家外资企业各择一家中国伙伴，切入点互不重叠：LG布局电网侧，日立切入数据中心，施耐德深耕园区场景。外资布局中国储能，其意图不在短期出货，而在生态卡位。
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。
第一章 全球储能发展格局：算力负荷与电力市场化双重变革
1.1 全球储能装机发展现状、区域发展差异
1.2 海内外电力市场化发展对比
1.3 全球AIDC算力产业扩张，催生储能新增量空间
第二章 新型储能产业关键技术及产品进展分析
2.1 储能电芯：技术路线分化与产品迭代趋势
2.2 储能变流器：技术态势与产品发展现状
2.3 关键环节：BMS、EMS、温控与消防最新进展
2.4 储能系统：产品动态及方案能力演进
2.5 AI+储能软硬件一体化融合发展情况
第三章 AIDC重点应用场景分析
3.1 AIDC场景下储能市场趋势分析
3.2 AIDC场景下储能主要需求及方案特点
3.3 AIDC场景下储能核心供应链分析
3.4 AIDC储能备案、在建、投运项目典型案例
第四章 虚拟电厂主要发展情况分析
4.1 虚拟电厂市场规模与区域分布
4.2 虚拟电厂市场参与主体与竞争格局
4.3 虚拟电厂发展现状及趋势判断
4.4 海内外虚拟电厂商业化标杆运营案例复盘
第五章 AI在储能产业的应用现状及趋势
5.1 AI在储能领域的发展机遇及挑战
5.2 AI在储能领域的应用场景分析（安全预警、智能运维、交易决策、研发制造）
5.3 储能领域的AI能力建设路径及渗透率
5.4 AI在储能领域的发展趋势及展望
第六章 AI+储能产业链产品价格与成本分析
6.1 储能电芯主要产能及价格发展分析
6.2 储能PCS主要价格发展趋势
6.3 户储/工商储/大储主要价格趋势
6.4 AI在储能产品各环节的溢价空间分析
第七章 2026-2030储能产业规模中长期预测
7.1 全球整体储能装机规模分阶段预测
7.2 AI数智化赋能储能细分市场增长空间测算
7.3 AIDC配套储能独立赛道装机增量专项预测
第八章 AI+储能全产业链图谱与重点企业布局研判
8.1 AI+储能上下游完整产业链细分图谱
8.2 赛道玩家分类：算储集成商、储能AI交易平台商、VPP运营商、储能硬件设备厂商
8.3 头部企业围绕AIDC增量、AI电力交易两大主线业务布局拆解
附录1：AI+储能行业关键专业术语释义
附录2：全球/国内市场数据统计口径说明
附录3：研究局限与行业长期展望
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