第四章 数智化与储能产业的融合发展 2025 中国新型储能行业发展白皮书 4.1人工智能+储能 随着人工智能技术的迅猛发展，储能行业正迎来一场深刻的智能化变革。从大模型的应用到中国 自主可控推理模型DeepSeekR1的问世，AI不仅为储能领域注入了新的活力，也为企业提供了前所未 有的机遇。AI通过优化储能系统管理效率、降低运营成本、增强市场竞争力等形式重塑储能行业价值 链，其应用场景也

在复杂暖通场景中，仅依赖本地控制或集中云计算都存在不足。未来系统将以云‒边‒端一体化架构为核心，实现 低延迟响应与全局优化的兼顾。 （�）边缘计算：实时响应与高可靠性 边缘节点下沉至机房或楼宇现场，部署轻量化AI推理模型，能够在毫秒级延迟内完成温度调节、风阀控制等动作； 在网络中断或云端不可用时，边缘节点可保障控制闭环，确保系统安全稳定。 （�）云端平台：建模、优化与跨域协同 云平台具备强大的计算与存储能力

题，难以满足资源受限设备与大规模应 用需求，因此大模型轻量化对于拓宽领域大模型应用至关重要。未来，领域大模型轻量化技术将聚焦于深 度融合稀疏化、量化、低秩近似等算法，实现高稀疏度、高精度的端侧推理模型；推进软硬件协同优化设计， 深入探索轻量化算法感知的硬件设计，实现端侧推理软硬件协同推理系统；构建云端协同、共推大模型普 适布局，全方位拓展大模型应用潜能，塑造智能技术新生态。 图 3.15